【BZOJ3624】【APIO2008】免费道路(贪心+并查集)

本文针对APIO的一道难题进行了深入解析。介绍了如何通过优先添加1类边,再填充0类边的方法来确定必选的0类边。若必选0类边超过限制或图不连通,则无解。随后阐述了添加必选0类边并补充到规定数量的过程,最后给出了详细的代码实现。

Description

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Input

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Output

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Sample Input

5 7 2

1 3 0

4 5 1

3 2 0

5 3 1

4 3 0

1 2 1

4 2 1

Sample Output

3 2 0

4 3 0

5 3 1

1 2 1

题解:
APIO的题好难想QAQ。。
我果然还是太弱了QAQ。。
写一个solve函数用于向最小生成树中添加边。
首先,优先添加1类边,再填0类边。这样就可以得出必须添加的0类边。
如果必须添加的0类边多于K条或图根本不连通,显然是无解的。
然后,把必须添加的0类边添上,再把0类边补到K条,剩下添1类边,如果0类边不够就无解,否则输出就好了。

代码如下:

#include<iostream>
#include<stdio.h>
#include<algorithm>
#include<string.h>
#include<math.h>
#define ll long long
#define inf 0x7f7f7f7f
#define N 20005
#define M 100005 
using namespace std;
int read()
{
    int x=0,f=1;
    char ch=getchar();
    while(ch<'0' || ch>'9') {if(ch=='-') f=-1;ch=getchar();}
    while(ch<='9' && ch>='0') {x=x*10+ch-'0';ch=getchar();}
    return x*f;
}
int n,m,k,u[M],v[M],c[M],fa[N];
int top,num[2],au[N],av[N],ac[N];
bool mark[M];
int find(int x) {return fa[x]==x?x:fa[x]=find(fa[x]);} 
void solve(int typ,int mx)
{
    for(int i=1;i<=m;i++)
    {
        if(c[i]==typ && num[typ]<mx)
        {
            int fu=find(u[i]),fv=find(v[i]);
            if(fu!=fv)
            {
                fa[fu]=fv;
                au[++top]=u[i],av[top]=v[i],ac[top]=c[i];
                mark[i]=1;num[typ]++;
            }
        }
    }
}
int main()
{
    n=read(),m=read(),k=read();
    for(int i=1;i<=m;i++) u[i]=read(),v[i]=read(),c[i]=read();
    top=0;
    num[0]=num[1]=0;
    for(int i=1;i<=n;i++) fa[i]=i;
    solve(1,inf),solve(0,inf);
    if(num[0]+num[1]!=n-1 || num[0]>k) 
    {
        puts("no solution");
        return 0;
    }
    top=0;
    num[0]=num[1]=0;
    for(int i=1;i<=n;i++) fa[i]=i;
    for(int i=1;i<=m;i++)
    {
        if(c[i]==0 && mark[i])
        {
            int fu=find(u[i]),fv=find(v[i]);
            if(fu!=fv)
            {
                fa[fu]=fv;
                au[++top]=u[i],av[top]=v[i],ac[top]=c[i];
                num[0]++;
            }
        }
    }
    solve(0,k),solve(1,inf);
    if(num[0]<k)
    {
        puts("no solution");
        return 0;
    }
    for(int i=1;i<=top;i++) printf("%d %d %d\n",au[i],av[i],ac[i]);
    return 0;
}
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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