洛谷P2048 NOI2010 海拔

本文探讨了如何使用最小割算法来解决两个连通块邻接处的代价最小化问题。通过设定特定的s-t方位,将有向图转化为对偶图,详细解释了如何确定单向边在对偶图中的连接方式。并通过具体代码实现,展示了算法的运行过程。

https://www.luogu.com.cn/problem/P2046

很显然最优的情况就是(0,0)为一个全为0的连通块,(n,n)为一个全1的连通块

那么要让这两个连通块邻接处爬山的代价最小,就是求一个最小割

由于这是一个有向图,需要根据设定的s->t的方位,然后手画决定一条单向边在对偶图中是哪一个面连到哪一个面

我设的是s->t是从上方绕到右方,那么向下的边就是从右边的平面到左边的平面,向左的边就是上面平面连到下面平面

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
typedef pair<ll,int> p;

const int maxl=1010;
const ll inf=1ll<<60;

int n,m,tot,ans,T;
int a[maxl][maxl];
ll dis[maxl*maxl];
struct ed{int to;ll l;};
vector<ed> e[maxl*maxl];
bool in[maxl*maxl];
priority_queue<p,vector<p>,greater<p> >q;

inline void add(int u,int v,ll l)
{
	e[u].push_back(ed{v,l});
}

inline void prework()
{
	scanf("%d",&n);
	tot=1;
	for(int i=1;i<=n;i++)
		for(int j=1;j<=n;j++)
			a[i][j]=++tot;
	T=tot+1;ll l;
	for(int i=1;i<=n+1;i++)
		for(int j=1;j<=n;j++)
		{
			scanf("%lld",&l);
			if(i==1)
				add(1,a[i][j],l);
			else if(i==n+1)
				add(a[n][j],T,l);
			else
				add(a[i-1][j],a[i][j],l);
		}
	for(int i=1;i<=n;i++)
		for(int j=1;j<=n+1;j++)
		{
			scanf("%lld",&l);
			if(j==1)
				add(a[i][j],T,l);
			else if(j==n+1)
				add(1,a[i][n],l);
			else
				add(a[i][j],a[i][j-1],l);
		}
	for(int i=1;i<=n+1;i++)
		for(int j=1;j<=n;j++)
		{
			scanf("%lld",&l);
			if(i==1)
				add(a[i][j],1,l);
			else if(i==n+1)
				add(T,a[n][j],l);
			else
				add(a[i][j],a[i-1][j],l);
		}
	for(int i=1;i<=n;i++)
		for(int j=1;j<=n+1;j++)
		{
			scanf("%lld",&l);
			if(j==1)
				add(T,a[i][j],l);
			else if(j==n+1)
				add(a[i][n],1,l);
			else
				add(a[i][j-1],a[i][j],l);
		}
}

inline void mainwork()
{
	int u,v;p d;
	for(int i=1;i<=T;i++)
		in[i]=false,dis[i]=inf;
	dis[1]=0;q.push({0,1});
	while(!q.empty())
	{
		d=q.top();q.pop();
		u=d.second;
		if(in[u] || dis[u]!=d.first)
			continue;
		in[u]=true;
		for(ed ee:e[u])
		{
			v=ee.to;
			if(in[v] || dis[v]<=dis[u]+ee.l)
				continue;
			dis[v]=dis[u]+ee.l;
			q.push({dis[v],v});
		}
	}
}

inline void print()
{
	printf("%lld\n",dis[T]);
}

int main()
{
	prework();
	mainwork();
	print();
	return 0;
}

 

<think>好的,用户需要查找洛谷P1173 NOI2016网格问题的Python解决方案或代码实现。首先,我需要回忆一下这个题目的具体要求。题目大意是判断一个网格是否会被障碍物分成不连通的部分,这可能涉及到图论中的割点或割边判断。 接下来,我需要考虑如何用Python实现这个问题的解法。这类题目通常需要高效的算法,因为数据规模可能较大。Python在处理大数据时可能会遇到性能问题,所以需要考虑优化方法。 首先,题目中的网格可以看作是一个图,其中某些格子被障碍物占据。判断是否存在割点,即移除某个点后图是否不连通,这是关键。Tarjan算法通常用于寻找割点,但实现起来需要注意细节,尤其是用Python时递归深度可能受限,可能需要用迭代方式或者优化代码。 然后,我需要查阅是否有现有的Python解法。不过用户提到站内引用中的内容似乎与快速排序或其他问题相关,可能不直接适用。但根据引用[2],用户提到了代码优化和UB(未定义行为)的问题,这提示在编写Python代码时需要注意避免类似错误,比如确保所有分支都有返回值,避免无限循环等。 另外,用户可能需要的是具体的代码示例。考虑到Python在二维网格问题中的处理,通常会用坐标转换、邻接表或矩阵来表示图结构。对于割点检测,可以使用Tarjan算法,维护每个节点的dfn(发现时间)和low(能回溯到的最早节点)值,判断是否存在子节点无法通过其他路径回到祖先节点。 不过,Python的递归深度限制可能对Tarjan算法产生影响,尤其是在大网格情况下。因此,可能需要用非递归的DFS实现,或者调整递归深度限制。但这也可能导致代码复杂度增加。 另外,题目中的障碍物可能形成多个连通块,需要处理多个情况。比如,当障碍物数量较少时,可能直接判断是否形成包围圈;当障碍物较多时,需要更复杂的判断逻辑。 总结步骤可能包括: 1. 将网格转换为图结构,标记障碍物。 2. 使用Tarjan算法寻找割点。 3. 判断是否存在割点导致图不连通。 4. 处理特殊情况,如网格过小、障碍物数量不足等。 在编写Python代码时,需要注意数据结构的效率,比如使用集合或字典来快速访问节点,避免重复计算。此外,可能的优化包括剪枝、预处理等。 最后,根据用户提供的引用,虽然引用内容不直接相关,但需要注意代码的正确性和优化,避免出现未定义行为或逻辑错误。例如,确保所有函数都有正确的返回语句,避免因编译器优化导致的错误,这在Python中可能表现为逻辑错误而非运行错误。</think>关于洛谷 P1173 NOI2016 网格问题的 Python 解法,该问题属于图论中的连通性判断问题,需要判断是否存在障碍物形成的割点导致网格不连通。以下是解题思路和实现要点: --- ### **问题核心分析** 题目要求判断 $n \times m$ 网格中,给定 $c$ 个障碍物的位置后,是否会将网格分割为多个不连通区域。关键在于判断是否存在 **割点**(即移除该点会导致图不连通)或 **割边**。 --- ### **算法选择** 1. **Tarjan 算法**:用于寻找无向图的割点。若存在割点,则网格可能被分割。 2. **连通性检测**:需考虑障碍物分布对整体连通性的影响,特别是边界情况和稀疏障碍物场景[^1]。 --- ### **Python 实现步骤** #### 1. **坐标离散化与邻接表构建** 将网格坐标转换为图中的节点,并为每个非障碍物节点建立邻接关系: ```python def build_graph(n, m, obstacles): obstacles_set = set(obstacles) graph = defaultdict(list) directions = [(-1,0), (1,0), (0,-1), (0,1)] for x in range(n): for y in range(m): if (x, y) not in obstacles_set: for dx, dy in directions: nx, ny = x + dx, y + dy if 0 <= nx < n and 0 <= ny < m and (nx, ny) not in obstacles_set: graph[(x, y)].append((nx, ny)) return graph ``` #### 2. **Tarjan 算法实现割点检测** 通过深度优先搜索(DFS)计算每个节点的 `dfn`(发现时间)和 `low`(回溯值): ```python def find_cut_points(graph, start): visited = set() dfn, low = {}, {} parent = {} cut_points = set() time = 0 def tarjan(u): nonlocal time dfn[u] = low[u] = time time += 1 children = 0 for v in graph[u]: if v not in dfn: parent[v] = u children += 1 tarjan(v) low[u] = min(low[u], low[v]) if parent.get(u) is None and children > 1: cut_points.add(u) elif parent.get(u) is not None and low[v] >= dfn[u]: cut_points.add(u) elif v != parent.get(u): low[u] = min(low[u], dfn[v]) tarjan(start) return cut_points ``` #### 3. **特殊情况处理** - **极小网格**:如 $n \times m \leq 2$ 时无需判断。 - **障碍物数量不足**:若障碍物数量少于 2,则无法分割网格[^2]。 --- ### **完整代码框架** ```python from collections import defaultdict def main(): n, m, c = map(int, input().split()) obstacles = [tuple(map(int, input().split())) for _ in range(c)] if n * m - c < 2: print("No") return if c == 0: print("Yes" if n * m >= 2 else "No") return graph = build_graph(n, m, obstacles) nodes = list(graph.keys()) if not nodes: print("No") return cut_points = find_cut_points(graph, nodes[0]) print("Yes" if len(cut_points) > 0 else "No") if __name__ == "__main__": main() ``` --- ### **注意事项** 1. **性能优化**:Python 递归深度有限,对大规模网格需改用迭代式 DFS。 2. **边界条件**:注意坐标范围和障碍物去重。 3. **连通性验证**:需确保所有非障碍物节点均被访问,防止漏判。 --- 相关问题
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