【BZOJ1912】【APIO2010】巡逻(树最长链)

本文介绍了一种计算在新增一定数量的道路后达到最小巡逻距离的方法。通过分析不同情况下的最优解,提出对于K=0、K=1及K=2的具体解决方案,并详细解释其背后的逻辑。同时提供了一个实现该算法的C++代码示例。

Description

这里写图片描述

Input

第一行包含两个整数 n, K(1 ≤ K ≤ 2)。接下来 n – 1行,每行两个整数 a, b, 表示村庄a与b之间有一条道路(1 ≤ a, b ≤ n)。

Output

输出一个整数,表示新建了K 条道路后能达到的最小巡逻距离。

Sample Input

8 1

1 2

3 1

3 4

5 3

7 5

8 5

5 6

Sample Output

11

HINT

10%的数据中,n ≤ 1000, K = 1;
30%的数据中,K = 1;
80%的数据中,每个村庄相邻的村庄数不超过 25;
90%的数据中,每个村庄相邻的村庄数不超过 150;
100%的数据中,3 ≤ n ≤ 100,000, 1 ≤ K ≤ 2。

题解:
神题!
首先考虑k=0的情况,显然是每条边走2遍,答案为(n-1)*2。
如果是k=1,贪心的想,就是把树的最长链的两端连起来,答案为(n-1)*2-len(最长链)+1。
如果是k=2呢?
把原来最长链上的边权标为-1,再做最长链,答案为(n-1)*2-len(最长链)+1-len(最长链2)+1。
为什么是对的呢?
第一次算这条边的时候加了1,第二次的时候加的是-1,相当于是这条边没有贡献,相当于是把两条交错的链变成了两条分开的链。
确实是一个神奇的做法呢。

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 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>='0' && ch<='9') {x=x*10+ch-'0';ch=getchar();}
    return x*f;
}
int mx,n,K,tot,cnt,di;
int hd[N],s1[N],s2[N];
struct edge
{
    int to,nex,v;       
}e[N<<1];
void insert(int u,int v)
{
    e[++cnt]=(edge){v,hd[u],1};hd[u]=cnt;
    e[++cnt]=(edge){u,hd[v],1};hd[v]=cnt;
}
int dfs(int x,int fa)
{
    int mx1=0,mx2=0;
    for(int i=hd[x];i;i=e[i].nex)
    if(e[i].to!=fa)
    {
        int v=e[i].v+dfs(e[i].to,x);
        if(v>mx1) 
        {
            mx2=mx1,mx1=v;
            s2[x]=s1[x],s1[x]=i;
        }
        else if(v>mx2) mx2=v,s2[x]=i;
    }
    if(mx1+mx2>di) di=mx1+mx2,mx=x;
    return mx1;
}
int main()
{
    n=read(),K=read();
    tot=(n-1)<<1;
    for(int i=1,u,v;i<n;i++) u=read(),v=read(),insert(u,v);
    dfs(1,0);
    tot=tot-di+1;
    if(K==2)
    {
        di=0;
        for(int i=s1[mx];i;i=s1[e[i].to]) e[i].v=e[i^1].v=-1;
        for(int i=s2[mx];i;i=s1[e[i].to]) e[i].v=e[i^1].v=-1;
        dfs(1,0);
        tot=tot-di+1;
    }
    printf("%d\n",tot);
    return 0;
}
题目描述 有一个 $n$ 个点的棋盘,每个点上有一个数字 $a_i$,你需要从 $(1,1)$ 走到 $(n,n)$,每次只能往右或往下走,每个格子只能经过一次,路径上的数字和为 $S$。定义一个点 $(x,y)$ 的权值为 $a_x+a_y$,求所有满足条件的路径中,所有点的权值和的最小值。 输入格式 第一行一个整数 $n$。 接下来 $n$ 行,每行 $n$ 个整数,表示棋盘上每个点的数字。 输出格式 输出一个整数,表示所有满足条件的路径中,所有点的权值和的最小值。 数据范围 $1\leq n\leq 300$ 输入样例 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 输出样例 25 算法1 (树形dp) $O(n^3)$ 我们可以先将所有点的权值求出来,然后将其看作是一个有权值的图,问题就转化为了在这个图中求从 $(1,1)$ 到 $(n,n)$ 的所有路径中,所有点的权值和的最小值。 我们可以使用树形dp来解决这个问题,具体来说,我们可以将这个图看作是一棵,每个点的父节点是它的前驱或者后继,然后我们从根节点开始,依次向下遍历,对于每个节点,我们可以考虑它的两个儿子,如果它的两个儿子都被遍历过了,那么我们就可以计算出从它的左儿子到它的右儿子的路径中,所有点的权值和的最小值,然后再将这个值加上当前节点的权值,就可以得到从根节点到当前节点的路径中,所有点的权值和的最小值。 时间复杂度 树形dp的时间复杂度是 $O(n^3)$。 C++ 代码 算法2 (动态规划) $O(n^3)$ 我们可以使用动态规划来解决这个问题,具体来说,我们可以定义 $f(i,j,s)$ 表示从 $(1,1)$ 到 $(i,j)$ 的所有路径中,所有点的权值和为 $s$ 的最小值,那么我们就可以得到如下的状态转移方程: $$ f(i,j,s)=\min\{f(i-1,j,s-a_{i,j}),f(i,j-1,s-a_{i,j})\} $$ 其中 $a_{i,j}$ 表示点 $(i,j)$ 的权值。 时间复杂度 动态规划的时间复杂度是 $O(n^3)$。 C++ 代码
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