m0_51303687的博客

思路：因为树是特殊的图，故树上距离可以用图的方法求解。本题数据量小(1<=n<=100)，直接使用Floyed即可。当然也可以BFS。方法为：进行n次BFS，求出以每个点为起点的最短路，再计算以每个点为终点的最短路。代码如下：int dist[M][M];inline void bfs(int st) { bool *vis=new bool[n+1](); queue<int> q; q.push(st); while(!q.empty()) { .

对于这题，我一开始的想法是：读取完所有边的信息后，再遍历w[]，对任意i,j(i<j)若w[i]!=-1&&w[j]!=-1，那么就在i,j间建立一条”虚拟“的边，最后用最小生成树求解即可，但这种方法会导致同一个码头被建造多次，因而会WA。正确做法是新建一个虚拟结点0，<0,i>间的边代表i点可以建立一个码头。最小生成树求解完后，如果发现以0为起始的点只用了一次，就说明只建造了一个码头，那就减去那个码头的花费。代码如下：#include <cstdio>.

1.洛谷P1807思路：因图中有负权，所以不能使用Dijkstra，而本题求的是最长路，可以采取转化思想，将所有权值取负，转换为最短路问题。用SPFA或Bellman-ford求解。最后输出“最短路”的相反数即可。其实还有一个思路：求给定图的拓扑序，将起点1的距离设为0，这样终点n的距离即为最长路的长度。这可以当作一个定理。代码如下：void topo(int n) { queue<int> q; dist[1]=0; for(int i=1; i<=n; i++) {

最短路——Bellman-Ford和SPFA算法之前已经学了Dijkstra和Floyd算法。但前者只适用于边权均为正的情况，后者复杂度过高。如果图中存在负权，特别是如果存在负环，那么应该用如下算法：1.Bellman-Ford算法对所有边进行不超过|V|-1次判断，每次都采用类似Dijkstra的思路。如果循环次数达到|V|-1却仍在进行更新，那么就认为存在负环。如果某次没有对任何边进行更新，那么就退出。代码如下：struct edge { int from,to,wei;};vector

思路：按照Kruskral算法的思路。Kruskral求的是最小生成树，也就是形成1个连通块需要的最小代价，那么我们改成形成k个连通块需要的最小代价。过程中需要记录连通块的个数，一开始为n，当减到k时即停止循环。//省略并查集和排序部分代码for(int i=0; i<m; i++) { int st=a[i].st,end=a[i].end; int r_st=Find(st),r_end=Find(end); if(r_st!=r_end) {.

这题和01背包十分相似，但要求部分物品之间存在依赖关系。由于看到u,v，所以我就想用图表示依赖关系，建图完毕后对每个未被合并的结点进行DFS或BFS，并对路径上所有点的价值和价格相加最终得到两个和sum1和sum2，产生一个新的“物品”，其价值和价格分别为sum1和sum2，加入背包里面。进行DP时从新加入的第一个物品开始。后来发现完全没有必要这样做。直接使用一个并查集将“有关系”的物品合成一个大物品。注意如果合并时是fa[Find(x)]=Find(y)，那就是v[Find(y)]+=v[Find.

题目1链接对于这个题目，我一开始想到的是最短路，但感觉不对劲，画了一下，果然：就比如这个图，很显然通过1→2→3得到的拥挤程度最大值为3，是最小的，而路长为6，很明显最短路为4，所以按最短路的思路肯定是行不通的。细细想来，最小生成树似乎可以（毕竟在最小生成树的题单里） ，因为它的两种算法中，Prim是找任意一点的邻接边的最小值，Kruskral用的是避圈法，要用并查集。两种方法都涉及到“最小边”所以可能可以，只要把res+=G[i].w改成res=max(res,G[i].w)就行了。感觉后者更好

题目链接题目中要我们求最短路的个数。此时我们可以直接在模板中加入计数即可。如果到当前点的最短路正好是到其邻接点最短路-1，那么就可以更新到邻接点最短路的个数。但要注意加入的位置。#include <cstdio>#include <algorithm>#include <queue>#define INF 0x3f3f3f#define mp make_pairconst int MAX_NODE=1000001,MAX_EDGE=2000001;usin

1.概念对连通图进行遍历，过程中所经过的边和顶点的组合可看做是一棵普通树，通常称为生成树。连通图中的生成树必须满足以下 2 个条件：包含连通图中所有的顶点；任意两顶点之间有且仅有一条通路；所有生成树中权值最小的叫做 最小生成树。对应地，非连通图中的类似概念为生成森林。2.算法1.Prim算法    1.思路：1.反正都要经过所有点，所以先选定一个起点；2.设置一个dist数组，表示以i为终点的邻接边的最小权值；3.遍历当前起点的所有邻接边，

一.Dijkstra算法1.概述一种运用贪心策略的单源最短路径算法。2.基本思路（1）使用数组dist,G,dist[i]表示目标为顶点 i的最短路径，起始点的dist为0，其余各点为+∞；G为用链式向前星存储的图，它包括三个成员：当然，也可以用邻接矩阵等其他方式存图。（2）遍历过程中不断查找到当前点（设为cur）的最短路+与它邻接的某条边（设为i）的权值是否小于这条边的目标结点（即G[i].to）的最短路。即是否有dist[i]+G[i].weight<dist[G[i].to]。如果