[noip 2015] [codevs 4632] [bzoj 4326] 运输计划

本文介绍了一个涉及图论和算法优化的问题:如何通过改造一条航道成为虫洞来最小化多个运输计划的总耗时。文章详细解释了问题背景、输入输出格式、示例以及一种可能的解决方案。

看这一大波名字。。
Description

公元 2044 年,人类进入了宇宙纪元。L 国有 n 个星球,还有 n−1 条双向航道,每条航道建立在两个星球之间,这 n−1 条航道连通了 L 国的所有星球。小 P 掌管一家物流公司, 该公司有很多个运输计划,每个运输计划形如:有一艘物流飞船需要从 ui 号星球沿最快的宇航路径飞行到 vi 号星球去。显然,飞船驶过一条航道是需要时间的,对于航道 j,任意飞船驶过它所花费的时间为 tj,并且任意两艘飞船之间不会产生任何干扰。为了鼓励科技创新, L 国国王同意小 P 的物流公司参与 L 国的航道建设,即允许小P 把某一条航道改造成虫洞,飞船驶过虫洞不消耗时间。在虫洞的建设完成前小 P 的物流公司就预接了 m 个运输计划。在虫洞建设完成后,这 m 个运输计划会同时开始,所有飞船一起出发。当这 m 个运输计划都完成时,小 P 的物流公司的阶段性工作就完成了。如果小 P 可以自由选择将哪一条航道改造成虫洞, 试求出小 P 的物流公司完成阶段性工作所需要的最短时间是多少?

Input

第一行包括两个正整数 n,m,表示 L 国中星球的数量及小 P 公司预接的运输计划的数量,星球从 1 到 n 编号。接下来 n−1 行描述航道的建设情况,其中第 i 行包含三个整数 ai,bi 和 ti,表示第 i 条双向航道修建在 ai 与 bi 两个星球之间,任意飞船驶过它所花费的时间为 ti。数据保证 1≤ai,bi≤n 且 0≤ti≤1000。接下来 m 行描述运输计划的情况,其中第 j 行包含两个正整数 uj 和 vj,表示第 j 个运输计划是从 uj 号星球飞往 vj号星球。数据保证 1≤ui,vi≤n

Output

输出文件只包含一个整数,表示小 P 的物流公司完成阶段性工作所需要的最短时间。

Sample Input

6 3

1 2 3

1 6 4

3 1 7

4 3 6

3 5 5

3 6

2 5

4 5
Sample Output

11
HINT

将第 1 条航道改造成虫洞: 则三个计划耗时分别为:11,12,11,故需要花费的时间为 12。

将第 2 条航道改造成虫洞: 则三个计划耗时分别为:7,15,11,故需要花费的时间为 15。

将第 3 条航道改造成虫洞: 则三个计划耗时分别为:4,8,11,故需要花费的时间为 11。

将第 4 条航道改造成虫洞: 则三个计划耗时分别为:11,15,5,故需要花费的时间为 15。

将第 5 条航道改造成虫洞: 则三个计划耗时分别为:11,10,6,故需要花费的时间为 11。

故将第 3 条或第 5 条航道改造成虫洞均可使得完成阶段性工作的耗时最短,需要花费的时间为 11。

唔评测结果如下
这里写图片描述
这里写图片描述

莫名被卡了5分。大概倍增求lca还是慢》tarjan离线更好?

欢迎各位神犇指导卡常。。

说说 大部分正解。剩下5分大家↖(^ω^)↗

首先这题第一步肯定得 求一下这些点之间的距离吧:倍增lca
dis[a]+dis[b]-2*dis[lca]
然后我们再来考虑 怎么搞定这个 最小时间。不确定的最小的有限制的答案什么的 二分答案判可行性岂不是很好?
当然这个答案是单调的也就是答案越大越好实现
所以我们枚举这个答案 x。
在让求的这m条路径中有tot个比x大的也就是需要虫洞的,但是尴尬啊,虫洞只有一个。所以我们要看这些链所经过的边,是否有一条是共同的并且这条边的值是大于等于最长路径长度-x;

至于怎么统计经过边的数量?
线性差分变树形喽
就把a++,b++,lca(a,b)-=2;ok啦。
注意dfs回溯搞这个就ok啦。

代码不是很长。

#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#define maxn 300005
//by mars_ch
using namespace std;
int read()
{
    int s=0;
    char p=getchar();
    while(p<'0' || p>'9') p=getchar();
    while(p>='0' && p<='9') s=s*10+p-'0',p=getchar();
    return s;
}
int n,m,maxx,dif;
struct data
{
    int f,t,w,nxt;
}e[maxn*2];
int first[maxn],tot;
int g[maxn];
int f[maxn][20],deep[maxn],dis[maxn],vis[maxn],v[maxn*2],l[maxn],len[maxn],s[maxn],ed[maxn];
void add(int a,int b,int c)
{
    e[tot].f=a,e[tot].t=b,e[tot].w=c;
    e[tot].nxt=first[a],first[a]=tot++;
}
void dfs(int x,int fa)
{
    for(int i=1;i<=18;i++)
    {
        f[x][i]=f[f[x][i-1]][i-1];
    }
    for(int i=first[x];i!=-1;i=e[i].nxt)
    {
        int t=e[i].t;
        if(t == fa) continue;
        v[t]=e[i].w;
        deep[t]=deep[x]+1;
        dis[t]=dis[x]+e[i].w;
        f[t][0]=x;
        dfs(t,x);
    }
}
int get_lca(int x,int y)
{
    if(deep[x]<=deep[y]) swap(x,y);
    for(int i=18;i!=-1;i--)
    {
        if(deep[y]+(1<<i)<=deep[x])
        {
            x=f[x][i];
        }
        if(x==y) return x;
    }
    for(int i=18;i!=-1;i--)
    {
        if(f[x][i]!=f[y][i]) x=f[x][i],y=f[y][i];
    }
    return f[x][0];
}
void calc(int x)
{
    for(int i=first[x];i!=-1;i=e[i].nxt)
    {
        if(e[i].t!=f[x][0])
        {
            calc(e[i].t);
            g[x]+=g[e[i].t];
        }
    }
}
bool check(int x)
{
    memset(g,0,sizeof(g));
    int tot=0,dif=0;
    for(int i=1;i<=m;i++)
    {
        if(len[i]>x)
        {
            tot++;
            dif=max(dif,len[i]-x);
            g[s[i]]++,g[ed[i]]++;
            g[l[i]]-=2;
        }
    }
    calc(1);
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        if(g[i] == tot && v[i]>=dif) return true;
    }
    return false;
}
int main()
{
    n=read(),m=read();
    memset(first,-1,sizeof(first));
    for(int i=1;i<=n-1;i++)
    {
        int a,b,c;
        a=read(),b=read(),c=read();
        add(a,b,c);
        add(b,a,c);
    }
    deep[1]=1;
    dfs(1,0);
    for(int ii=1;ii<=m;ii++)
    {
        int a,b;
        a=read(),b=read();
        s[ii]=a,ed[ii]=b;
        int lca=get_lca(a,b);
        l[ii]=lca;
        len[ii]=dis[a]+dis[b]-2*dis[lca];
        maxx=max(maxx,len[ii]);
    }
    int l=0,r=maxx,ans=0;
    while(l<=r)
    {
        int mid=(l+r)/2;
        if(check(mid))
        {
            r=mid-1;
            ans=mid;
        }
        else l=mid+1;
    }
    printf("%d\n",ans);
    return 0;
}
### NOIP2015 运输计划 BZOJ4326 题解分析 #### 问题背景 该问题是经典的图论优化问题之一,主要考察树结构上的路径操作以及高效的数据处理能力。题目要求在一个由 $n$ 个节点组成的无向连通树中找到最优的一条边将其改造为虫洞(通过此边不需要耗费时间),从而使得给定的 $m$ 条运输路径中的最长耗时最小化。 --- #### 解决方案概述 解决这一问题的核心在于利用 **二分答案** 和 **树上差分技术** 的组合来实现高效的计算过程。以下是具体的技术细节: 1. **二分答案**: 设当前目标是最小化的最大路径长度为 $T_{\text{max}}$。我们可以通过二分的方式逐步逼近最终的结果。每次尝试验证是否存在一种方式将某条边改为虫洞后使所有路径的最大值不超过当前设定的目标值 $mid$[^1]。 2. **路径标记与统计**: 使用树上差分的思想对每一条路径进行标记并快速统计受影响的情况。假设两点之间的最近公共祖先 (Lowest Common Ancestor, LCA) 是 $r = \text{lca}(u_i, v_i)$,则可以在三个位置分别施加影响:增加 $(u_i + 1), (v_i + 1)$ 同时减少 $(r - 2)$。这种操作能够有效覆盖整条路径的影响范围,并便于后续统一查询和判断[^1]。 3. **数据结构支持**: 结合线段树或者 BIT (Binary Indexed Tree),可以进一步加速区间修改和单点查询的操作效率。这些工具帮助我们在复杂度范围内完成大量路径的同时更新和检索需求[^2]。 4. **实际编码技巧**: 实现过程中需要注意一些边界条件和技术要点: - 正确维护 DFS 序列以便映射原树节点到连续编号序列; - 准备好辅助函数用于快速定位 LCA 节点及其对应关系; - 编码阶段应特别留意变量初始化顺序及循环终止逻辑以防潜在错误发生。 下面给出一段基于上述原理的具体 Python 实现代码作为参考: ```python from collections import defaultdict, deque class Solution: def __init__(self, n, edges): self.n = n self.graph = defaultdict(list) for u, v, w in edges: self.graph[u].append((v, w)) self.graph[v].append((u, w)) def preprocess(self): """Preprocess the tree to get dfs order and lca.""" pass def binary_search_answer(self, paths): low, high = 0, int(1e9) best_possible_time = high while low <= high: mid = (low + high) // 2 if self.check(mid, paths): # Check feasibility with current 'mid' best_possible_time = min(best_possible_time, mid) high = mid - 1 else: low = mid + 1 return best_possible_time def check(self, limit, paths): diff_array = [0]*(self.n+1) for path_start, path_end in paths: r = self.lca(path_start, path_end) # Apply difference on nodes based on their relationship. diff_array[path_start] += 1 diff_array[path_end] += 1 diff_array[r] -= 2 suffix_sum = [sum(diff_array[:i]) for i in range(len(diff_array)+1)] # Verify whether any edge can be modified within given constraints. possible_to_reduce_max = False for node in range(1, self.n+1): parent_node = self.parent[node] if suffix_sum[node]-suffix_sum[parent_node]>limit: continue elif not possible_to_reduce_max: possible_to_reduce_max=True return possible_to_reduce_max # Example usage of class methods would follow here... ``` --- #### 总结说明 综上所述,本题的关键突破点在于如何巧妙运用二分策略缩小搜索空间,再辅以恰当的树形结构遍历技术和差分手段提升整体性能表现。这种方法不仅适用于此类特定场景下的最优化求解任务,在更广泛的动态规划领域也有着广泛的应用前景[^3]。 ---
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