HDOJ 5521 Meeting 【2015沈阳现场赛】图论

本文介绍了一种针对特定场景下的最短路径问题的优化算法,通过引入额外的源点和汇点来简化图的结构,从而减少边的数量,并有效地降低了算法的时间复杂度。文中详细描述了算法的具体实现过程,包括如何构建新的图结构、使用SPFA算法求解最短路径,以及最终确定最优路径的方法。

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从起点1到终点n,需要最短的时间是多少?

看上去是一个很简单的题,意思也很容易懂:但是!图中暴力建边的情况太多了!


题中说的是:每个集合中的点,互相之间的距离都是x

那么,我们可以在图中新建一个源点u,一个汇点v

连边(u,v),边权值为x

连边(i,u),边权值为0(这样就会有i到终点v的花费为x的边了)

连边(v,i),边权值为0(这样,集合中的任意两点i,j就是可达的)

i-u-v-j,花费为x,j-u-v-i,花费为x:那么,在每个集合中添加了两个节点u和v之后,添加的边数减少了很多很多,成了O(E)的空间复杂度

所以,对于每个集合都是这样做


然后随便选取一个最短路的算法

从1为起点跑一遍,从n为起点跑一遍,然后找到可能的最小值

然后输出坐标点即可


注意:在拆点的时候:需要用一个新的变量,不能用原来的n(不然之后在枚举答案的时候,n的意义就变了)


#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

const int maxn=1e6+50;
const int INF=0x3f3f3f3f;

struct Edge{
	int v,cost;
	Edge(int _v=0,int _cost=0):v(_v),cost(_cost){}
};
vector<Edge>E[maxn];

void addedge(int u,int v,int w){
	E[u].push_back(Edge(v,w));
}

bool vis[maxn];
int cnt[maxn];
int dist1[maxn],dist2[maxn];

bool SPFA(int start,int n,int dist[]){
	memset(vis,false,sizeof(vis));
	for(int i=1;i<=n;i++) dist[i]=INF;
	vis[start]=true;
	dist[start]=0;
	queue<int> que;
	while(!que.empty()) que.pop();
	que.push(start);
	memset(cnt,0,sizeof(cnt));
	cnt[start]=1;
	while(!que.empty()){
		int u=que.front();
		que.pop();
		vis[u]=false;
		for(int i=0;i<E[u].size();i++){
			int v=E[u][i].v;
			if (dist[v]>dist[u]+E[u][i].cost){
				dist[v]=dist[u]+E[u][i].cost;
				if (!vis[v]){
					vis[v]=true;
					que.push(v);
					if (++cnt[v]>n) return false;
				}
			}
		}
	}
	return true;
}

int main(){
	//freopen("input.txt","r",stdin);
	int T,n,m,cost,num,u,v,x,N;
	scanf("%d",&T);
	for(int Case=1;Case<=T;Case++){
		scanf("%d%d",&n,&m);
		N=n;
		for(int i=1;i<maxn;i++) E[i].clear();
		while(m--){
			scanf("%d%d",&cost,&num);
			N++;u=N;
			N++;v=N;
			addedge(u,v,cost);
			while(num--){
				scanf("%d",&x);
				addedge(x,u,0);
				addedge(v,x,0);
			}
		}
		SPFA(1,N,dist1);
		//for(int i=1;i<=n;i++) printf("%d%c",dist1[i],i==n?'\n':' ');
		SPFA(n,N,dist2);
		//for(int i=1;i<=n;i++) printf("%d%c",dist2[i],i==n?'\n':' ');
		int ans=INF;
		for(int i=1;i<=n;i++)
			if (max(dist1[i],dist2[i])<ans) ans=max(dist1[i],dist2[i]);
		if (ans==INF){
			printf("Case #%d: Evil John\n",Case);
			continue;
		}
		printf("Case #%d: %d\n",Case,ans);
		bool flag=false;
		for(int i=1;i<=n;i++)
			if (max(dist1[i],dist2[i])==ans){
				if (flag) printf(" %d",i);
				else{
					printf("%d",i);
					flag=true;
				}
			}
		cout<<endl;
	}
	return 0;
}


资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在当今的软件开发领域,自动化构建与发布是提升开发效率和项目质量的关键环节。Jenkins Pipeline作为一种强大的自动化工具,能够有效助力Java项目的快速构建、测试及部署。本文将详细介绍如何利用Jenkins Pipeline实现Java项目的自动化构建与发布。 Jenkins Pipeline简介 Jenkins Pipeline是运行在Jenkins上的一套工作流框架,它将原本分散在单个或多个节点上独立运行的任务串联起来,实现复杂流程的编排与可视化。它是Jenkins 2.X的核心特性之一,推动了Jenkins从持续集成(CI)向持续交付(CD)及DevOps的转变。 创建Pipeline项目 要使用Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目,首先需要创建Pipeline项目。具体步骤如下: 登录Jenkins,点击“新建项”,选择“Pipeline”。 输入项目名称和描述,点击“确定”。 在Pipeline脚本中定义项目字典、发版脚本和预发布脚本。 编写Pipeline脚本 Pipeline脚本是Jenkins Pipeline的核心,用于定义自动化构建和发布的流程。以下是一个简单的Pipeline脚本示例: 在上述脚本中,定义了四个阶段:Checkout、Build、Push package和Deploy/Rollback。每个阶段都可以根据实际需求进行配置和调整。 通过Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目,可以显著提升开发效率和项目质量。借助Pipeline,我们能够轻松实现自动化构建、测试和部署,从而提高项目的整体质量和可靠性。
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