洛谷 P1396

本文介绍了一道趣味编程题,旨在寻找两点间路径中拥挤度最小的最大值。提供了两种解决方案:一种基于最短路SPFA算法,另一种利用最小生成树(克鲁斯卡尔算法)。通过实例解释了算法原理及实现。

传送门 :营救


题目描述

“咚咚咚……”“查水表!”原来是查水表来了,现在哪里找这么热心上门的查表员啊!小明感动的热泪盈眶,开起了门……

妈妈下班回家,街坊邻居说小明被一群陌生人强行押上了警车!妈妈丰富的经验告诉她小明被带到了t区,而自己在s区。

该市有m条大道连接n个区,一条大道将两个区相连接,每个大道有一个拥挤度。小明的妈妈虽然很着急,但是不愿意拥挤的人潮冲乱了她优雅的步伐。所以请你帮她规划一条从s至t的路线,使得经过道路的拥挤度最大值最小。

输入输出格式

输入格式:


第一行四个数字n,m,s,t。

接下来m行,每行三个数字,分别表示两个区和拥挤度。

(有可能两个区之间有多条大道相连。)

输出格式:

输出题目要求的拥挤度。

输入输出样例

输入样例#1:  复制
3 3 1 3							
1 2 2
2 3 1
1 3 3
输出样例#1:  复制
2






说明

数据范围

30% n<=10

60% n<=100

100% n<=10000,m<=2n,拥挤度<=10000

题目保证1<=s,t<=n且s<>t,保证可以从s区出发到t区。

样例解释:

小明的妈妈要从1号点去3号点,最优路线为1->2->3。



思路:呃 这题第一感觉--题目描述真有意思。。。蛤?“跑题了!” 好吧,这题可以看成是最短路,也可以看成是最小生成树。。。新奇吧 -_-!

代码核心 就是这一句话:

dis[v]>max(dis[k],e[i].cost)

SPFA 模板

#include<iostream>
#include<queue>
#include<cstdio>
#include<cstring>
using namespace std;
int n,cnt,m,s,t,a,b,c;
struct Edge{
	int to;
	int cost;
	int next;
}e[40009];
int head[40009],dis[10009];
bool vis[10009];
void add(int u,int v,int len)
{
    cnt++;
	e[cnt].to = v;
	e[cnt].cost = len;
	e[cnt].next = head[u];
	head[u] = cnt ;
}
void SPFA(int s)
{
	queue<int>q;
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		dis[i] = 10009;
		vis[i] = 0;
	}
	q.push(s);
	dis[s] = 0;
	vis[s] = 1;
	while(!q.empty())
	{
		int k = q.front();
		q.pop();
		vis[k] = 0;
		for(int i = head[k];~i;i = e[i].next)
		{
			int v = e[i].to;
			if(dis[v]>max(dis[k],e[i].cost) )
			{
			    dis[v] = max(dis[k],e[i].cost);
				if(!vis[v])
				{
					q.push(v);
					vis[v] = 1;
				}
			}
		}
	}
}
int main()
{
	scanf("%d%d%d%d",&n,&m,&s,&t);
	memset(head,-1,sizeof(head));
	for(int i=1;i<=m;i++)
	{
		cin>>a>>b>>c;
		add(a,b,c);
		add(b,a,c);
	}
	SPFA(s);
	cout<<dis[t]<<endl;
	return 0;
}

最小生成树(克鲁斯卡尔) 
首先按边的权值排序,然后进行比较和加边,如果发现 fa[s] == fa[t] 即此时起点和终点在一棵树上,那么就说明此时已经找到了这个最大的权值

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
struct Node{
	int a;
	int b;
	int len;
}node[20009];
int n,m,s,t;
int fa[10009];
int find(int x)
{
	if(x!=fa[x])
	fa[x] = find(fa[x]);
	return fa[x];
}
bool  cmp(Node x,Node y)
{
	return x.len < y.len;
}
int main()
{
	cin>>n>>m>>s>>t;
	for(int i =1;i<=n;i++)
	 fa[i] = i;
	for(int i=1;i<=m;i++)
	{
		cin>>node[i].a>>node[i].b>>node[i].len;
	}
	sort(node+1,node+1+m,cmp);
	int tot = 0,ans = 0;
	for(int i=1;i<=m;i++)
	{
		if(find(node[i].a)!=find(node[i].b))
		{
			tot++;
			fa[find(node[i].a)] = find(node[i].b);
			ans = max(ans,node[i].len);
		}
		if(find(s)==find(t)) break;
		if(tot == n-1) break;
	}
	cout<<ans<<endl;
	return 0;
}


### 关于动态规划 (Dynamic Programming, DP) 的解决方案 在解决洛谷平台上的编程问题时,尤其是涉及动态规划的题目,可以采用以下方法来构建解决方案: #### 动态规划的核心思想 动态规划是一种通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式来求解复杂问题的方法。其核心在于存储重复计算的结果以减少冗余运算。通常情况下,动态规划适用于具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。 对于动态规划问题,常见的思路包括定义状态、转移方程以及边界条件的设计[^1]。 --- #### 题目分析与实现案例 ##### **P1421 小玉买文具** 此题是一个典型的简单模拟问题,可以通过循环结构轻松完成。以下是该问题的一个可能实现方式: ```cpp #include <iostream> using namespace std; int main() { int n; cin >> n; // 输入购买数量n double p, m, c; cin >> p >> m >> c; // 输入单价p,总金额m,优惠券c // 计算总价并判断是否满足条件 if ((double)n * p <= m && (double)(n - 1) * p >= c) { cout << "Yes"; } else { cout << "No"; } return 0; } ``` 上述代码实现了基本逻辑:先读取输入数据,再根据给定约束条件进行验证,并输出最终结果[^2]。 --- ##### **UOJ104 序列分割** 这是一道经典的区间动态规划问题。我们需要设计一个二维数组 `f[i][j]` 表示前 i 次操作后得到的最大价值,其中 j 是最后一次切割的位置。具体实现如下所示: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN = 5e3 + 5; long long f[MAXN], sumv[MAXN]; int a[MAXN]; int main(){ ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(0); int n,k; cin>>n>>k; for(int i=1;i<=n;i++)cin>>a[i]; for(int i=1;i<=n;i++)sumv[i]=sumv[i-1]+a[i]; memset(f,-0x3f,sizeof(f)); f[0]=0; for(int t=1;t<=k;t++){ vector<long long> g(n+1,LLONG_MIN); for(int l=t;l<=n;l++)g[l]=max(g[l-1],f[t-1][l-1]); for(int r=t;r<=n;r++)f[r]=max(f[r],g[r]+sumv[r]*t); } cout<<f[n]<<'\n'; return 0; } ``` 这段程序利用了滚动数组优化空间复杂度,同时保持时间效率不变[^3]。 --- ##### **其他常见问题** 针对更复杂的路径覆盖类问题(如 PXXXX),我们往往需要结合一维或多维动态规划模型加以处理。例如,在某些场景下,我们可以设定 dp 数组记录到达某一点所需最小代价或者最大收益等指标[^4]。 --- ### 总结 以上展示了如何运用动态规划技巧去应对不同类型的算法挑战。无论是基础还是高级应用场合,合理选取合适的数据结构配合清晰的状态转换关系都是成功解决问题的关键所在。
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