牛客小白月赛11 Rinne Loves Edges

本文深入探讨了基于图论的最短路径算法实现,通过一个具体的编程实例,详细讲解了如何利用C++来构建和优化复杂的图数据结构,以解决实际问题中的路径寻找难题。文章重点介绍了动态规划思想在最短路径问题中的应用,并通过代码示例展示了算法的具体实现过程。

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题库链接:https://ac.nowcoder.com/acm/contest/370/F

code:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n,m,s;
struct edge
{
    int to;int cost;
};
vector<edge> e[110005];
bool vis[100005];
int mem[100005];
long long dp(int i,int pre)
{
    if(e[i].size()==1&&i!=s)
    {
        return e[i][0].cost;
    }
    if(mem[i]!=-1)return mem[i];
    vis[i]=1;
    long long res=0;
    int nxt;int co;
    edge tmp;
    for(int j=0;j<e[i].size();j++)
    {
        tmp=e[i][j];nxt=tmp.to;if(vis[nxt])continue;
        co=tmp.cost;
        res+=dp(nxt,min(co,pre));
    }
    res=min(res,(long long)pre);
    mem[i]=res;
    return res;
}
int main()
{
    //freopen("in.txt","r",stdin);
    memset(mem,-1,sizeof(mem));
    scanf("%d%d%d",&n,&m,&s);
    int u,v,w;
    edge tmp;
    for(int i=1;i<=m;i++)
    {
        scanf("%d%d%d",&u,&v,&w);
        tmp.cost=w;tmp.to=v;
        e[u].push_back(tmp);
        tmp.to=u;
        e[v].push_back(tmp);
    }
    long long ans=dp(s,0x3f3f3f3f);
    cout<<ans<<endl;
    return 0;
}

 

### 关于牛客小白109的信息 目前并未找到关于牛客小白109的具体比信息或题解内容[^5]。然而,可以推测该事可能属于牛客网举办的系列算法竞之一,通常这类比会涉及数据结构、动态规划、图论等经典算法问题。 如果要准备类似的事,可以通过分析其他场次的比题目来提升自己的能力。例如,在牛客小白13中,有一道与二叉树相关的题目,其核心在于处理树的操作以及统计最终的结果[^3]。通过研究此类问题的解决方法,能够帮助理解如何高效地设计算法并优化时间复杂度。 以下是基于已有经验的一个通用解决方案框架用于应对类似场景下的批量更新操作: ```python class TreeNode: def __init__(self, id): self.id = id self.weight = 0 self.children = [] def build_tree(n): nodes = [TreeNode(i) for i in range(1, n + 1)] for node in nodes: if 2 * node.id <= n: node.children.append(nodes[2 * node.id - 1]) if 2 * node.id + 1 <= n: node.children.append(nodes[2 * node.id]) return nodes[0] def apply_operations(root, operations, m): from collections import defaultdict counts = defaultdict(int) def update_subtree(node, delta): stack = [node] while stack: current = stack.pop() current.weight += delta counts[current.weight] += 1 for child in current.children: stack.append(child) def exclude_subtree(node, total_nodes, delta): nonlocal root stack = [(root, False)] # (current_node, visited) subtree_size = set() while stack: current, visited = stack.pop() if not visited and current != node: stack.append((current, True)) for child in current.children: stack.append((child, False)) elif visited or current == node: if current != node: subtree_size.add(current.id) all_ids = {i for i in range(1, total_nodes + 1)} outside_ids = all_ids.difference(subtree_size.union({node.id})) for idx in outside_ids: nodes[idx].weight += delta counts[nodes[idx].weight] += 1 global nodes nodes = {} queue = [root] while queue: curr = queue.pop(0) nodes[curr.id] = curr for c in curr.children: queue.append(c) for operation in operations: op_type, x = operation.split(' ') x = int(x) target_node = nodes.get(x, None) if not target_node: continue if op_type == '1': update_subtree(target_node, 1) elif op_type == '2' and target_node is not None: exclude_subtree(target_node, n, 1) elif op_type == '3': path_to_root = [] temp = target_node while temp: path_to_root.append(temp) if temp.id % 2 == 0: parent_id = temp.id // 2 else: parent_id = (temp.id - 1) // 2 if parent_id >= 1: temp = nodes[parent_id] else: break for p in path_to_root: p.weight += 1 counts[p.weight] += 1 elif op_type == '4': pass # Implement similarly to other cases. result = [counts[i] for i in range(m + 1)] return result ``` 上述代码片段展示了针对特定类型的树形结构及其操作的一种实现方式。尽管它并非直接对应小白109中的具体题目,但它提供了一个可借鉴的设计思路。 ####
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