bzoj 1778 [Usaco2010 Hol]Dotp 驱逐猪猡 高斯消元

本文介绍了一种基于概率图的遍历算法,该算法通过计算从起点到各个节点的期望次数来确定节点的重要性。利用高斯消元法求解线性方程组,最终得到每个节点相对于总路径的概率权重。

f[i] 表示到i点的期望次数,mp[i][j] 表示i,j之间的边数,du[i] 表示点i的度数。
那么f[i]=f[j](1PQ)mp[i][j]du[j]+[i==1]
高斯消元解出f。设sum=f[i],那么点i的答案就是f[i]sum
注意eps至少1e-13

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define N 310
#define eps 1e-15
#define ld long double
int n,m;
double P,Q;
int mp[N][N],du[N];
ld f[N][N],sum;
int main()
{
    scanf("%d%d%lf%lf",&n,&m,&P,&Q);
    for(int i=1,x,y;i<=m;i++)
    {
        scanf("%d%d",&x,&y);
        mp[x][y]++;mp[y][x]++;
        du[x]++;du[y]++;
    }
    f[1][n+1]=1;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        f[i][i]=1;
        for(int j=1;j<=n;j++)
            if(mp[i][j])
                f[i][j]+=((ld)P/Q-1)/du[j]*mp[i][j];
    }
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        int t=i;
        for(int j=i;j<=n;j++)
            if(fabs(f[j][i])>eps)t=j;
        for(int j=1;j<=n+1;j++)
            swap(f[i][j],f[t][j]);
        for(int j=1;j<=n;j++)
            if(j!=i&&fabs(f[j][i])>eps)
            {
                ld t=f[j][i]/f[i][i];
                for(int k=1;k<=n+1;k++)
                    f[j][k]-=f[i][k]*t;
            }
    }
    for(int i=1;i<=n;i++)
        sum+=(f[i][i]=f[i][n+1]/f[i][i]);
    for(int i=1;i<=n;i++)
        printf("%.9lf\n",(double)(f[i][i]/sum+eps));
    return 0;
}
题目描述 牛牛和她的朋友们正在玩一个有趣的游戏,他们需要构建一个有 $n$ 个节点的无向图,每个节点都有一个唯一的编号并且编号从 $1$ 到 $n$。他们需要从节点 $1$ 到节点 $n$ 找到一条最短路径,其中路径长度是经过的边权的和。为了让游戏更有趣,他们决定在图上添加一些额外的边,这些边的权值都是 $x$。他们想知道,如果他们添加的边数尽可能少,最短路径的长度最多会增加多少。 输入格式 第一行包含两个正整数 $n$ 和 $m$,表示节点数和边数。 接下来 $m$ 行,每行包含三个整数 $u_i,v_i,w_i$,表示一条无向边 $(u_i,v_i)$,权值为 $w_i$。 输出格式 输出一个整数,表示最短路径的长度最多会增加多少。 数据范围 $2 \leq n \leq 200$ $1 \leq m \leq n(n-1)/2$ $1 \leq w_i \leq 10^6$ 输入样例 #1: 4 4 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4 1 5 输出样例 #1: 5 输入样例 #2: 4 3 1 2 1 2 3 2 3 4 3 输出样例 #2: 2 算法 (BFS+最短路) $O(n^3)$ 我们把问题转化一下,假设原图中没有添加边,所求的就是点 $1$ 到点 $n$ 的最短路,并且我们已经求出了这个最短路的长度 $dis$。 接下来我们从小到大枚举边权 $x$,每次将 $x$ 加入图中,然后再次求解点 $1$ 到点 $n$ 的最短路 $dis'$,那么增加的最短路长度就是 $dis'-dis$。 我们发现,每次加入一个边都需要重新求解最短路。如果我们使用 Dijkstra 算法的话,每次加入一条边需要 $O(m\log m)$ 的时间复杂度,总的时间复杂度就是 $O(m^2\log m)$,无法通过本题。因此我们需要使用更优秀的算法。 观察到 $n$ 的范围比较小,我们可以考虑使用 BFS 求解最短路。如果边权均为 $1$,那么 BFS 可以在 $O(m)$ 的时间复杂度内求解最短路。那么如果我们只是加入了一条边的话,我们可以将边权为 $x$ 的边看做 $x$ 条边的组合,每次加入该边时,我们就在原始图上添加 $x$ 条边,边权均为 $1$。这样,我们就可以使用一次 BFS 求解最短路了。 但是,我们不得不考虑加入多条边的情况。如果我们还是将边权为 $x$ 的边看做 $x$ 条边的组合,那么我们就需要加入 $x$ 条边,而不是一条边。这样,我们就不能使用 BFS 了。 但是,我们可以使用 Floyd 算法。事实上,我们每次加入边时,只有边权等于 $x$ 的边会发生变化。因此,如果我们枚举边权 $x$ 时,每次只需要将边权等于 $x$ 的边加入图中,然后使用 Floyd 算法重新计算最短路即可。由于 Floyd 算法的时间复杂度为 $O(n^3)$,因此总的时间复杂度为 $O(n^4)$。 时间复杂度 $O(n^4)$ 空间复杂度 $O(n^2)$ C++ 代码 注意点:Floyd算法计算任意两点之间的最短路径,只需要在之前的路径基础上加入新的边构成的新路径进行更新即可。
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