jzoj4020 [雅礼联考DAY02]Revolution 最小割

本文介绍了一种利用网络流算法解决投资问题的方法,通过构建特定的网络模型,实现对地图网格上的投资收益进行最大化计算。

Description


地图是个矩形的网格。
可以花费一定金钱在一些格子投资。
被投资的格子或者四连通的格子都被投资的话,我就可以获得该格子的收益。
利益最大化是作为商人的基本准则,但这是计算机的任务,拜托您了。

n,m ≤ 20.

Solution


觉得像文理分科但是不会建图。学了这么久网络流连黑白染色都想不到真是菜

看到棋盘格子应该想到黑白染色。我们对于黑点连(s,i)容量为费用,(i,i’)容量为价值,向相邻白点连(i,j’)容量为INF,连(i’,j)容量为INF,白点连(j,t)容量为费用,(j’,j)容量为价值

Code


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

const int INF=0x3f3f3f3f;
const int N=805;
const int E=30005;

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

std:: queue <int> que;

int dis[N],c[25][25],w[25][25],cur[N];
int id[25][25],dx[4][2]={{-1,0},{1,0},{0,-1},{0,1}};
int ls[N],edCnt=1;

char str[N];

bool vis[N];

void add_edge(int x,int y,int w) {
    e[++edCnt]=(edge) {y,w,ls[x]}; ls[x]=edCnt;
    e[++edCnt]=(edge) {x,0,ls[y]}; ls[y]=edCnt;
}

int find(int now,int ed,int mn) {
    if (now==ed||!mn) return mn;
    int ret=0;
    for (int &i=cur[now];i;i=e[i].next) {
        if (e[i].w>0&&dis[now]+1==dis[e[i].y]) {
            int d=find(e[i].y,ed,std:: min(e[i].w,mn-ret));
            e[i].w-=d; e[i^1].w+=d; ret+=d;
            if (mn==ret) break;
        }
    }
    return ret;
}

bool bfs(int st,int ed) {
    for (;!que.empty();) que.pop();
    que.push(st);
    fill(dis,-1); dis[st]=1;
    for (;!que.empty();) {
        int now=que.front(); que.pop();
        for (int i=ls[now];i;i=e[i].next) {
            if (e[i].w>0&&dis[e[i].y]==-1) {
                dis[e[i].y]=dis[now]+1;
                if (e[i].y==ed) return true;
                que.push(e[i].y);
            }
        }
    }
    return false;
}

int dinic(int st,int ed) {
    int ret=0;
    for (;bfs(st,ed);) {
        rep(i,st,ed) cur[i]=ls[i];
        ret+=find(st,ed,INF);
    }
    return ret;
}

int main(void) {
    int n,m,ans=0; scanf("%d%d",&n,&m);
    rep(i,1,n) {
        scanf("%s",str+1);
        rep(j,1,m) {
            if (str[j]>='0'&&str[j]<='9') c[i][j]=str[j]-'0';
            else if (str[j]>='a'&&str[j]<='z') c[i][j]=str[j]-'a'+10;
            else c[i][j]=str[j]-'A'+36;
        }
    }
    rep(i,1,n) {
        scanf("%s",str+1);
        rep(j,1,m) {
            if (str[j]>='0'&&str[j]<='9') w[i][j]=str[j]-'0';
            else if (str[j]>='a'&&str[j]<='z') w[i][j]=str[j]-'a'+10;
            else w[i][j]=str[j]-'A'+36;
            ans+=w[i][j];
        }
    }
    rep(i,1,n) rep(j,1,m) id[i][j]=++id[0][0];
    rep(i,1,n) rep(j,1,m) {
        if ((i&1)^(j&1)) {
            add_edge(0,id[i][j],c[i][j]);
            add_edge(id[i][j],id[i][j]+id[0][0],w[i][j]);
            rep(k,0,3) {
                int x=i+dx[k][0],y=j+dx[k][1];
                if (x<1||x>n||y<1||y>m) continue;
                add_edge(id[i][j],id[x][y]+id[0][0],INF);
                add_edge(id[i][j]+id[0][0],id[x][y],INF);
            }
        } else {
            add_edge(id[i][j],id[0][0]*2+1,c[i][j]);
            add_edge(id[i][j]+id[0][0],id[i][j],w[i][j]);
        }
    }
    printf("%d\n", ans-dinic(0,id[0][0]*2+1));
    return 0;
}
### 关于雅礼集训 2017 Day1 的题目及解析 #### 题目概述 根据已知引用内容[^3],雅礼集训 2017 Day1 的核心问题是关于矩阵操作的优化问题。给定一个 \(n \times m\) 的字符矩阵,其中 `#` 表示黑色格子,`.` 表示白色格子。目标是最小化将整个矩阵变为全黑所需的步数。 --- #### 解析与算法思路 ##### 输入描述 输入的第一行为两个整数 \(n\) 和 \(m\),分别代表矩阵的行数和列数。接下来 \(n\) 行每行包含长度为 \(m\) 的字符串,表示矩阵的内容。 ##### 输出描述 输出最小的操作次数使得整个矩阵变成全是黑色格子的状态。如果没有可行方案,则输出 `-1`。 --- ##### 算法设计 1. **可行性判断** 如果初始矩阵没有任何黑色格子 (`#`) 存在,则无法通过任何有限次操作使矩阵变黑,因此直接返回 `-1`[^4]。 2. **计算最少步数** 对于每一行,定义两种可能的操作方式: - 将该行全部涂黑。 - 不改变该行状态,仅依赖后续列操作来覆盖剩余白格。 同样地,对于每一列也存在类似的策略选择。最终的目标是综合考虑行列操作的影响,找到全局最优解。 3. **动态规划或贪心求解** 使用简单的遍历方法统计各行列中的黑白分布情况,并基于此决定最佳行动顺序。特别注意边界条件处理以及特殊情况下的额外开销评估。 ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN = 1e3 + 5; int n, m, h[MAXN], l[MAXN]; char s[MAXN][MAXN]; int main(){ cin >> n >> m; bool has_black = false; for (int i = 1; i <= n; ++i){ cin >> (s[i]+1); for (int j = 1; j <= m; ++j){ if (s[i][j] == '#'){ has_black = true; h[i]++; l[j]++; } } } if (!has_black){ cout << "-1"; return 0; } int res = INT_MAX; for (int i = 1; i <= n; ++i){ res = min(res, m - h[i] + !l[i]); } int extra_cost = 0; for (int j = 1; j <= m; ++j){ if (l[j] != n) extra_cost += 1; } cout << res + extra_cost; } ``` 上述代码实现了基本逻辑框架,包括读取数据、初步分析是否存在解决方案的可能性以及最后一步汇总总成本的过程[^3]。 --- #### 复杂度分析 时间复杂度主要取决于两次嵌套循环扫描整个矩阵所需的时间量级 O(n*m),空间消耗同样维持在线性范围内 O(n+m)。 --- #### 注意事项 - 当前实现假设所有测试实例均满足合理范围内的尺寸规格;实际应用时需增加更多健壮性的错误检测机制。 - 结果验证阶段应充分考虑到极端情形比如完全空白或者满布障碍物等情况是否被妥善处置。 ---
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