POJ 2132 Cow Math DP

本文介绍了一种基于Floyd算法的图论问题解决方法,通过修改Floyd算法中的操作,求解从节点1到节点2的所有路径中边的最大公约数的最小公倍数。该问题可通过搜索或动态规划解决,代码实现简洁高效。

时空隧道


题意:
给出一张图,(无向图)求出所有1->2的路径每条路径上所有边的最大公约数的最小公倍数…
大概就是说对一条1->2的路径,他有一个val代表这条路径上所有边的最大公约数…然后求出来这些所有的最大的最小公倍数…


分析:
遍历所有状态,感觉不是DP就是搜索…
此题数据很水…所以搜索也可以过…但是很明显应该DP…
我们要深刻的理解Floyd才能做出来这道题…其实就是把取min的过程改成求最小公倍数就好了…


代码如下:

#include<algorithm>
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdio>
//by NeighThorn
#define int long long
using namespace std;
const int maxn=25+5;
int n,mp[maxn][maxn];
inline int gcd(int x,int y){
    return y==0?x:gcd(y,x%y);
}
signed main(void){
    scanf("%lld",&n);
    for(int i=1;i<=n;i++)
        for(int j=1;j<=n;j++){
            scanf("%lld",&mp[i][j]);
            if(mp[i][j]==0)
                mp[i][j]=1;
        }
    for(int k=1;k<=n;k++)
        for(int i=1;i<=n;i++)
            for(int j=1;j<=n;j++)
                if(mp[i][k]&&mp[k][j])
                    mp[i][j]=mp[i][j]*gcd(mp[i][k],mp[k][j])/gcd(mp[i][j],gcd(mp[i][k],mp[k][j]));
    cout<<mp[1][2]<<endl;
    return 0;
}

by >_< NeighThorn

### 解题思路 POJ 3613 Cow Relays 问题要求计算在给定的图中,从起点到终点恰好经过 $k$ 条边的最短路径。常规的暴力解法,即每次走一步更新最短路径,时间复杂度为 $O(k * n^3)$,效率较低。可利用二进制思想和矩阵快速幂的方法,将时间复杂度优化到 $O(logK * n^3)$ [^2]。 具体思路如下: 1. **图的表示**:使用邻接矩阵来表示图,矩阵中的元素 `mat[i][j]` 表示从节点 `i` 到节点 `j` 的最短距离,初始值设为无穷大 `INF`。 2. **矩阵乘法的定义**:普通矩阵乘法是对应元素相乘再相加,而这里定义的矩阵乘法是对应元素相加再取最小值。即 `C.mat[i][j] = min(C.mat[i][j], A.mat[i][k] + B.mat[k][j])`,表示从节点 `i` 经过节点 `k` 到节点 `j` 的最短距离。 3. **矩阵快速幂**:通过不断地将矩阵自乘,利用二进制的思想,快速计算出经过 $k$ 条边的最短路径矩阵。 4. **节点编号映射**:由于节点编号可能不连续,使用一个数组 `f` 来将原始节点编号映射到连续的编号,方便矩阵操作。 ### 代码实现 以下是实现该算法的 C++ 代码: ```cpp #include <stdio.h> #include <string.h> #include <algorithm> #include <iostream> using namespace std; #define INF ((1<<30)-1) int n; struct matrix { int mat[201][201]; matrix() { for(int i = 0; i < 201; i++) for(int j = 0; j < 201; j++) mat[i][j] = INF; } }; int f[2001]; matrix mul(matrix A, matrix B) { matrix C; int i, j, k; for(i = 1; i <= n; i++) { for(j = 1; j <= n; j++) { for(k = 1; k <= n; k++) { C.mat[i][j] = min(C.mat[i][j], A.mat[i][k] + B.mat[k][j]); } } } return C; } matrix powmul(matrix A, int k) { matrix B; for(int i = 1; i <= n; i++) B.mat[i][i] = 0; while(k) { if(k & 1) B = mul(B, A); A = mul(A, A); k >>= 1; } return B; } int main() { matrix A; int k, t, s, e, a, b, c; scanf("%d%d%d%d", &k, &t, &s, &e); int num = 1; while(t--) { scanf("%d%d%d", &c, &a, &b); if(f[a] == 0) f[a] = num++; if(f[b] == 0) f[b] = num++; A.mat[f[a]][f[b]] = A.mat[f[b]][f[a]] = c; } n = num - 1; A = powmul(A, k); cout << A.mat[f[s]][f[e]] << endl; return 0; } ``` ### 代码解释 1. **结构体 `matrix`**:定义了一个矩阵结构体,用于存储图的邻接矩阵,构造函数将矩阵元素初始化为无穷大。 2. **函数 `mul`**:实现了自定义的矩阵乘法,计算两个矩阵相乘的结果。 3. **函数 `powmul`**:实现了矩阵快速幂,通过不断地将矩阵自乘,快速计算出经过 $k$ 条边的最短路径矩阵。 4. **主函数 `main`**:读取输入数据,将节点编号映射到连续的编号,初始化邻接矩阵,调用 `powmul` 函数计算经过 $k$ 条边的最短路径矩阵,最后输出从起点到终点的最短距离。
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