洛谷 P 4016

题目链接:负载平衡问题

微笑

最小费用最大流 这篇博客挺好的!

关于构图:

首先,这是一道最小费用(费用指在两个相邻仓库中的运输单价)最大流的题目。

1.必不可少的有一个超级源点和汇点,st=0,ed=n+1。

2.贪心的想,为了是所有仓库的数量都相等,就应该讲多余平均值的仓库运往少于平均值的仓库,自然而然就想到多的仓库应该贡献,连向源点;少的仓库应该得到,连向汇点,且费用为0(因为费用指在两个相邻仓库中的运输单价)。

3.另外,相邻的节点之间也要建边,对于两个相邻的节点,我们应该连上一条流量为INF(可以无限运输),费用为1的边,因为是无向图,所以应该建双向边,注意:还要建反向边。

4.注意:本题为环,所以1号节点与n号节点还应特殊处理(参照3)。


#include<cstdio>
#include<queue>
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
#include<algorithm>
#define INF 2147483647
using namespace std;
queue<int> q;
int n,m,len=0,st,ed;
struct node
{
    int x,y,c,d,next;
} a[10000];
int b[10000],last[10000],dis[10000],pre[10000],pos[10000],p[10000];
bool bz[10000];
void ins(int x,int y,int c,int d) //从 x 到 y 流量为 c 花费为 d 
{
    a[len].x=x;
    a[len].y=y;
    a[len].c=c;
    a[len].d=d;
    a[len].next=last[x];
    last[x]=len++;
}
bool spfa()//类比最短路中的 SPFA  
{
    memset(bz,true,sizeof(bz));
    bz[st]=false;// 标志 
    memset(dis,63,sizeof(dis));
    dis[st]=0;// 距离 
    p[st]=INF;// 花费 
    q.push(st);
    while(!q.empty())
    {
        int x=q.front();
        bz[x]=true;
        for(int i=last[x]; i!=-1; i=a[i].next)
        {
            int y=a[i].y;
            if(a[i].c>0&&dis[y]>dis[x]+a[i].d)
            {
                dis[y]=dis[x]+a[i].d;//修改距离 
                pos[y]=x;//记录位置 
                pre[y]=i;//修改前驱 
                p[y]=min(p[x],a[i].c);//求最小花费 
                if(bz[y])
                {
                    q.push(y);
                    bz[y]=false;
                }
            }
        }
        q.pop();
    }
    return dis[ed]<1061109567;
}
int flow()
{
    int ans=0;
    while(spfa())
    {
        ans+=p[ed]*dis[ed];
        for(int i=ed; i!=st; i=pos[i])
        {
            a[pre[i]].c -= p[ed];
            a[pre[i]^1].c += p[ed];
        }
    }
    return ans;
}
int main()
{
    int sum=0;
    scanf("%d",&n);
    st=0;
    ed=n+1;
    for(int i=1; i<=n; i++)
    {
        scanf("%d",&b[i]);
        sum+=b[i];
    }
    sum/=n; // 求均值,根据均值来建图 
    memset(last,-1,sizeof(last));
    for(int i=1; i<=n; i++)
        if(b[i]>sum)
            ins(st,i,b[i]-sum,0),ins(i,st,0,0); // 只能流出,不能流入 
        else
            ins(i,ed,sum-b[i],0),ins(ed,i,0,0); // 只能流入 不能流出 
    for(int i=2; i<=n; i++) // 相邻的两个建边 流量无穷,花费为 1 
    {
        ins(i-1,i,INF,1),ins(i,i-1,0,-1);
        ins(i,i-1,INF,1),ins(i-1,i,0,-1);
    }
    ins(1,n,INF,1),ins(n,1,0,-1); // 特殊处理 1 和 n ( 环形嘛 
    ins(n,1,INF,1),ins(1,n,0,-1); // 同上 
    printf("%d\n",flow());
    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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