bzoj1486 [HNOI2009]最小圈 二分答案+spfa

本文介绍了一种利用二分查找结合SPFA算法来寻找图中是否存在负环的方法。该方法首先通过二分查找确定最优解的范围,然后使用SPFA算法验证是否存在负权回路。适用于数据规模较小的问题,如节点数不超过3000,边数不超过10000。

Description


这里写图片描述

对于100%的数据, n≤3000,m≤10000,∣wi,j∣≤107

Solution


写写水题
二分答案找负环即可。一开始数组开小就挂了

Code


#include <stdio.h>
#include <string.h>
#define rep(i,st,ed) for (int i=st;i<=ed;++i)
#define fill(x,t) memset(x,t,sizeof(x))

const int INF=1e8;
const int N=40005;
const int E=40005;

struct edge {int y; double w; int next;} e[E];

int x[N],y[N],n,m;
int ls[N],edCnt;

double w[N],dis[N];

bool vis[N],flag;

void add_edge(int x,int y,double w) {
    e[++edCnt]=(edge) {y,w,ls[x]}; ls[x]=edCnt;
}

void spfa(int now) {
    if (flag) return ;
    vis[now]=1;
    for (int i=ls[now];i;i=e[i].next) {
        if (dis[now]+e[i].w>=dis[e[i].y]) continue;
        dis[e[i].y]=dis[now]+e[i].w;
        if (vis[e[i].y]) {
            flag=true;
            return ;
        } else spfa(e[i].y);
    }
    vis[now]=0;
}

bool check(double mid) {
    fill(ls,0); edCnt=0;
    rep(i,1,m) add_edge(x[i],y[i],w[i]-mid);
    fill(vis,0); fill(dis,0);
    flag=false;
    rep(i,1,n) {
        spfa(i);
        if (flag) return true;
    }
    return false;
}

int main(void) {
    freopen("data.in","r",stdin);
    scanf("%d%d",&n,&m);
    rep(i,1,m) {
        scanf("%d%d%lf",&x[i],&y[i],&w[i]);
    }
    double l=-10000000,r=10000000;
    rep(i,1,60) {
        double mid=(l+r)*0.5;
        if (check(mid)) r=mid;
        else l=mid;
    }
    printf("%.8lf\n", l);
    return 0;
}
### BZOJ1728 Two-Headed Cows (双头牛) 的解题思路 #### 题目概述 BZOJ1728 是一道经典的图论问题,题目描述了一群双头牛之间的关系网络。每只双头牛可以看作是一个节点,而它们的关系则构成了边。目标是从这些关系中找出满足特定条件的最大子集。 此问题的核心在于利用 **二分查找** 和 **染色法** 来验证是否存在符合条件的子图结构[^1]。 --- #### 解题核心概念 ##### 1. 图模型构建 该问题可以通过无向图建模,其中每个顶点代表一只双头牛,边表示两只双头牛之间存在某种关联。最终的目标是在这个图中找到最大的独立集合(Independent Set),即任意两个顶点都不相连的一组顶点[^2]。 ##### 2. 二分查找的应用 为了高效求解最大独立集大小 \( k \),采用二分策略来逐步逼近最优解。具体来说,在区间 [0, n] 中通过不断调整上下界寻找可能的最大值 \( k \)[^3]。 ##### 3. 染色法验证可行性 对于当前假设的最大独立集大小 \( mid \),尝试从原图中选取恰好 \( mid \) 个顶点构成候选集合,并检查其是否形成合法的独立集。这一过程通常借助 BFS 或 DFS 实现,同时配合颜色标记技术区分已访问状态以及检测冲突情况[^4]。 以下是基于 Python 的伪代码实现: ```python from collections import deque def bfs_coloring(graph, start_node): queue = deque() color_map = {} # 初始化起点的颜色为 0 color_map[start_node] = 0 queue.append(start_node) while queue: current = queue.popleft() for neighbor in graph[current]: if neighbor not in color_map: # 给邻居分配相反的颜色 color_map[neighbor] = 1 - color_map[current] queue.append(neighbor) elif color_map[neighbor] == color_map[current]: return False # 如果发现相邻节点有相同颜色,则无法完成有效染色 return True def is_possible_to_select_k(graph, nodes_count, target_size): from itertools import combinations all_nodes = list(range(nodes_count)) possible_combinations = combinations(all_nodes, target_size) for subset in possible_combinations: subgraph = {node: [] for node in subset} valid_subset = True for u in subset: for v in graph[u]: if v in subset and v != u: subgraph[u].append(v) # 对子图进行染色测试 colors_used = set() coloring_success = True for node in subset: if node not in colors_used: success = bfs_coloring(subgraph, node) if not success: coloring_success = False break if coloring_success: return True # 找到一个有效的组合即可返回成功标志 return False def binary_search_max_independent_set(graph, total_nodes): low, high = 0, total_nodes best_result = 0 while low <= high: mid = (low + high) // 2 if is_possible_to_select_k(graph, total_nodes, mid): best_result = mid low = mid + 1 else: high = mid - 1 return best_result ``` --- #### 复杂度分析 上述算法的时间复杂度主要取决于以下几个方面: - 枚举所有可能的子集规模:\( O(\binom{n}{k}) \), 其中 \( k \) 表示当前试探的独立集大小。 - 子图构造与染色检验操作:每次调用 `bfs_coloring` 函数需遍历整个子图,最坏情况下时间开销接近线性级别 \( O(k^2) \). 综合来看整体效率较高但仍有优化空间[^5]. --- #### 总结 通过对 BZOJ1728 进行深入剖析可知,合理运用二分加染色的方法能够显著提升解决问题的能力。这种方法不仅适用于本题场景下寻找最大独立集的任务需求,同时也可推广至其他相似类型的 NP 完全难题处理之中[^6]。 ---
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