洛谷P1231

题目链接:教辅的组成


网络流求解二分图

网络流的题难点在于发现题是网络流和如何建图!!!

尤其是建图!!!(除了建图,其他都是模板了。。。

思路:首先我们可以分析一下,这道题,实际上是个匹配的问题,而且是一一对应的匹配,所以我们才能把流量设为1,仔细想想网络流的原理,是对这张图进行增广,如果有一条路能够从头走到尾就是一个匹配,并且每一条路只能走一次,那这样想是不是就觉得可以用网络流了呢?因为流量都是一,所以一条路增广后,流量的增加也一定是1,因此跑完dinic后的答案即为所求。对于这种多源多汇的题,我们可以建一个超级源点和超级汇点,本身这两个点无任何意义,只是为了跑的时候更方便,因为从超级源点跑到超级汇点是一定会经过其中一个源点和汇点,那么就满足了之前的要求,又知道源点之间无流,汇点之间无流,所以可以这样跑。(转自题解)

本题的构图思路可以表示为:

源点->练习册->书(拆点)->答案->汇点

注意一定要拆点,因为一本书只能用一次。

更详细一点:

(转自洛谷题解

如何建图,如何拆点有趣又头疼!

代码如下

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N = 100010;
const int INF = 10000000;
struct Node{
	int ne;
	int to;
	int w;
}e[N<<1];
int head[N],dis[N],deth[N];
bool vis[N];
int n,m,k,f,x,s,t,y,val,cnt,T;
void init()
{
	memset(head,-1,sizeof(head));
	cnt = 0;
} 
void add(int u,int v,int val)
{
	e[cnt].to = v;
	e[cnt].w = val;
	e[cnt].ne = head[u];
	head[u] = cnt ++;
}
bool bfs()
{
	queue<int>q;
	memset(deth,0,sizeof(deth));
	q.push(s);
	deth[s] = 1;
	while(!q.empty())
	{
		int now = q.front();
		q.pop();
		for(int i=head[now];~i;i=e[i].ne)
		{
			int to = e[i].to;
			if(deth[to] == 0 && e[i].w >0)
			{
				deth[to] = deth[now] + 1;
				q.push(to);
			}
		}
	}
	if(deth[t] == 0)
		return 0;
	return 1;
}
int dfs(int u,int dist)
{
	if(u == t)
	return dist;
	int temp = dist;
	for(int i=head[u];~i;i=e[i].ne)
	{
		int to = e[i].to;
		if(e[i].w >0 &&deth[to] == deth[u] + 1)
		{
			int di = dfs(to,min(e[i].w,temp));
			if(di>0)
			{
				temp -= di;
				e[i].w -= di;
				e[i^1].w += di;
				if(temp <= 0)
				return dist;
			}
		}
	}
	return dist - temp;
}
int dinic()
{
	int ans = 0;
	while(bfs())
	{
		while(int di = dfs(s,INF))
		    ans += di;
	}
	return ans;
} 
int main()
{
	scanf("%d%d%d",&n,&m,&k);
	init();
	scanf("%d",&f);
	for(int i=1;i<=f;i++)
	{
		scanf("%d%d",&x,&y);
		add(y,x+m,1);
		add(x+m,y,0);
	}
	scanf("%d",&f);
	for(int i=1;i<=f;i++)
	{
		scanf("%d%d",&x,&y);
		add(x+n+m,y+n+n+m,1);
		add(y+n+n+m,x+n+m,0);
	}
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		add(i+m,i+n+m,1);
		add(i+n+m,i+m,0);
	}
	for(int i=1;i<=m;i++)
	{
		add(n+m+k+n+1,i,1);
		add(i,n+m+k+n+1,0);
	}
	for(int i=1;i<=k;i++)
	{
		add(i+n+n+m,n+m+k+n+2,1);
		add(n+m+k+n+2,i+n+n+m,0);
	}
	s = n+m+k+n+1;
	t = n+m+k+n+2;
	printf("%d\n",dinic());
	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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