最小链/路径覆盖 x 最长反链 洛谷 P2764 最小路径覆盖问题 BZOJ 1143祭祀river

DAG最小路径覆盖
定义

对于给定的有向无环图,要求用最少的 ||不相交的|| 简单路径,覆盖图中的所有点

解法

将原图中每个结点拆点(即拆成u与u+n)
对于原图中的每条边u到v,在新图中u到v+n连边
将1~n作位二分图的左部,n+1 ~ n*2作位二分图的右部,进行二分图最大匹配
最后n-最大匹配数即为所求最少路径数


DAG最小链覆盖
定义

对于给定的有向无环图,要求用最少的 ||可以相交的|| 简单路径,覆盖图中的所有点

解法

Floyd传递闭包的思想将图的连通性传递

for(int k=1;k<=n;k++)
for(int i=1;i<=n;i++)
for(int j=1;j<=n;j++)
mp[i][j]|=(mp[i][k]&mp[k][j]);

传递完成后若有mp[u][v]==1mp[u][v]==1mp[u][v]==1(即uuu可以到达vvv)
那么就在二分图中建边u→vu\rightarrow vuv

建图完成后问题即转化为最小路径覆盖
n-最大匹配数即为答案


最长反链
定义

链:一条链是一些点的集合,链上任意两个点x, y,满足要么x能到达y,要么y能到达x
反链:一条反链是一些点的集合,链上任意两个点x, y,满足x不能到达y,且y也不能到达x

定理

最长反链长度 = 最小链覆盖



洛谷 P2764 最小路径覆盖问题
题目描述

给定有向图G=(V,E)。设P 是G 的一个简单路(顶点不相交)的集合。如果V 中每个顶点恰好在P 的一条路上,则称P是G 的一个路径覆盖。P 中路径可以从V 的任何一个顶点开始,长度也是任意的,特别地,可以为0。G 的最小路径覆盖是G 的所含路径条数最少的路径覆盖。设计一个有效算法求一个有向无环图G 的最小路径覆盖。提示:设V={1,2,… ,n},构造网络G1=(V1,E1)如下

每条边的容量均为1。求网络G1的( 0 x , 0 y )最大流。

«编程任务:
对于给定的给定有向无环图G,编程找出G的一个最小路径覆盖。

输入格式:

件第1 行有2个正整数n和m。n是给定有向无环图G 的顶点数,m是G 的边数。接下来的m行,每行有2 个正整数i和j,表示一条有向边(i,j)。

输出格式:

从第1 行开始,每行输出一条路径。文件的最后一行是最少路径数。

说明

1<=n<=150,1<=m<=6000


分析

模板题,建边方式套用上述方法

对于方案输出
用匈牙利求的话,可以直接在match数组中查询

用最大流的话,遍历图中x部到y部的所有边
若某条边流量为0,则证明这条边某条路径的一条边

这里上的是最大流的写法
注意要连接超源和超汇


#include<iostream>
#include<vector>
#include<algorithm>
#include<queue>
#include<cstring>
#include<cstdio>
using namespace std;

int read()
{
    int f=1,x=0;
    char ss=getchar();
    while(ss<'0'||ss>'9'){if(ss=='-')f=-1;ss=getchar();}
    while(ss>='0'&&ss<='9'){x=x*10+ss-'0';ss=getchar();}
    return f*x;
}

const int inf=1e9;
int n,m;
int s,t;
struct node{int v,f,nxt;}E[100010];
int tot=1,head[500];
int vis[500],lev[500];
int pre[500],nxt[500];
int maxf;

void add(int u,int v,int f)
{
    E[++tot].nxt=head[u];
    E[tot].v=v;
    E[tot].f=f;
    head[u]=tot;
}

bool bfs()
{
    queue<int> q; q.push(s);
    memset(lev,-1,sizeof(lev)); lev[s]=0;
    
    while(!q.empty())
    {
        int u=q.front(); q.pop();
        for(int i=head[u];i;i=E[i].nxt)
        {
            int v=E[i].v;
            if(lev[v]==-1&&E[i].f)
            {
                lev[v]=lev[u]+1;
                if(v==t) return true;
                q.push(v);
            }
        }
    }
    return false;
}

int dfs(int u,int cap)
{
    if(u==t) return cap;
    int flow=cap;
    
    for(int i=head[u];i;i=E[i].nxt)
    {
        int v=E[i].v;
        if(lev[v]==lev[u]+1&&E[i].f&&flow)
        {
            int f=dfs(v,min(flow,E[i].f));
            flow-=f;
            E[i].f-=f; E[i^1].f+=f;
        }
    }
    return cap-flow;
}

int main()
{
    n=read();m=read();
    t=n<<1|1;
    for(int i=1;i<=m;++i)
    {
        int u=read(),v=read();
        add(u,v+n,1);add(v+n,u,0);
    }
    for(int i=1;i<=n;++i)
    {
        add(s,i,1);add(i,s,0);
        add(i+n,t,1);add(t,i+n,0);
    }
    while(bfs())
    maxf+=dfs(s,inf);//求最大匹配
    
    for(int u=1;u<=n;++u)//寻找路径
    for(int i=head[u];i;i=E[i].nxt)
    if(E[i].f==0)
    {
        int v=E[i].v; 
        pre[v-n]=u; nxt[u]=v-n;//pre记录路径中u的上一个点,nxt记录下一个点
        break;
    }
    
    for(int i=1;i<=n;i++)
    if(!pre[i])//从所有没有pre的点开始输出路径
    {
        int u=i;
        while(u>0){ printf("%d ",u); u=nxt[u]; }
        putchar('\n');
    }
    
    cout<<n-maxf;
    return 0;
}

BZOJ 1143 [CTSC2008]祭祀river
Description

在遥远的东方,有一个神秘的民族,自称Y族。他们世代居住在水面上,奉龙王为神。每逢重大庆典, Y族都
会在水面上举办盛大的祭祀活动。我们可以把Y族居住地水系看成一个由岔口和河道组成的网络。每条河道连接着
两个岔口,并且水在河道内按照一个固定的方向流动。显然,水系中不会有环流

由于人数众多的原因,Y族的祭祀活动会在多个岔口上同时举行。出于对龙王的尊重,这些祭祀地点的选择必
须非常慎重。准确地说,Y族人认为,如果水流可以从一个祭祀点流到另外一个祭祀点,那么祭祀就会失去它神圣
的意义。族长希望在保持祭祀神圣性的基础上,选择尽可能多的祭祀的地点。

Input

第一行包含两个用空格隔开的整数N、M,分别表示岔口和河道的数目,岔口从1到N编号。
接下来M行,每行包含两个用空格隔开的整数u、v,
描述一条连接岔口u和岔口v的河道,水流方向为自u向v。
N≤100M≤1000

Output

第一行包含一个整数K,表示最多能选取的祭祀点的个数。

【样例说明】

在样例给出的水系中,不存在一种方法能够选择三个或者三个以上的祭祀点。包含两个祭祀点的测试点的方案有两种:

选择岔口1与岔口3(如样例输出第二行),选择岔口1与岔口4。

水流可以从任意岔口流至岔口2。如果在岔口2建立祭祀点,那么任意其他岔口都不能建立祭祀点

但是在最优的一种祭祀点的选取方案中我们可以建立两个祭祀点,所以岔口2不能建立祭祀点。对于其他岔口

至少存在一个最优方案选择该岔口为祭祀点,所以输出为1011。


分析:

很明显的最长反链
套用上述最小链覆盖的方法即可


#include<iostream>
#include<vector>
#include<algorithm>
#include<queue>
#include<cstring>
#include<cstdio>
using namespace std;
 
int read()
{
    int f=1,x=0;
    char ss=getchar();
    while(ss<'0'||ss>'9'){if(ss=='-')f=-1;ss=getchar();}
    while(ss>='0'&&ss<='9'){x=x*10+ss-'0';ss=getchar();}
    return f*x;
}
 
const int maxn=110;
int n,m;
int map[maxn][maxn];
bool vis[maxn];
int match[maxn];
int ans;
 
bool dfs(int u)
{
    for(int v=1;v<=n;v++)
    {
        if(!map[u][v]||vis[v]) continue;
        vis[v]=true;
        if(!match[v]||dfs(match[v]))
        {
            match[v]=u;
            return true;
        }
    }
    return false;
}
 
int main()
{
    n=read();m=read();
    for(int i=1;i<=m;++i)
    {
        int u=read(),v=read();
        map[u][v]=1;
    }
    for(int k=1;k<=n;k++)//floyd实现传递闭包
    for(int i=1;i<=n;i++)
    for(int j=1;j<=n;j++)
    map[i][j]|=(map[i][k]&map[k][j]);
     
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        memset(vis,false,sizeof(vis));
        if(dfs(i))ans++;
    }
     
    cout<<n-ans;
    return 0;
}

<think>好的,用户问的是关于“最小可重合覆盖”的概念和算法,以及相关的数据结构和实现。首先我需要确定这个术语的准确性,因为在我的知识库中可能没有直接对应的内容。可能用户指的是某种特定类型的覆盖问题,比如在图中寻找覆盖,允许之间有重叠,但覆盖所有顶点或边,同时最小的数量。 首先,我需要回顾相关领域的知识。根据用户提供的引用内容,他们提到了图的最小生成树算法,比如Kruskal和Prim算法,以及最短路径算法。但这些可能不直接相关。覆盖可能涉及图论中的路径覆盖问题路径覆盖通常是在有向无环图(DAG)中,用尽可能少的路径覆盖所有顶点,每个顶点恰好属于一条路径,这称为不相交路径覆盖。而“可重合”可能允许路径之间有重叠的顶点,所以可能是指允许顶点被多次访问的覆盖方式。 接下来,我需要确认是否存在这样的概念。在文献中,路径覆盖问题有不同的变种。例如,最小路径覆盖问题通常分为不相交和允许相交的情况。如果允许路径之间共享顶点,则称为相交路径覆盖,但通常最小化的目标可能不同。例如,在DAG中,不相交路径覆盖可以通过二分图匹配来解决,而可重合的情况可能需要不同的方法。 用户提到的“覆盖”可能指的是路径覆盖中的“”,即图中的一条路径。因此,最小可重合覆盖可能是在图中找到最少数量的路径),使得每个顶点至少被一条覆盖,且允许之间有重叠。这种情况可能需要不同的算法策略,比如贪心算法或动态规划,或者转化为其他问题,如网络流问题。 我需要考虑是否有相关的标准算法或数据结构适用于这种情况。例如,在DAG中,若允许覆盖有重叠,可能需要考虑如何高效地覆盖所有顶点,同时最小的数量。这种情况下,可能需要将问题建模为某种覆盖问题,并寻找相应的近似算法或精确算法。 根据引用内容中的数据结构,用户提到了邻接矩阵、邻接表,以及Kruskal和Prim算法中使用的并查集结构。在处理路径覆盖问题时,可能需要使用图的遍历算法(如BFS或DFS)来生成路径,或者使用动态规划来合并路径。此外,如果涉及到最小的数量,可能需要优先选择覆盖更多顶点的长,减少总数。 可能的算法思路是:在DAG中,通过拓扑排序,每次选择最长路径作为一条,然后移除已覆盖的顶点,重复直到所有顶点被覆盖。这种方法类似于贪心算法,可能无法保证最优,但可以作为一个启发式方法。或者,将问题转化为匹配问题,使用匈牙利算法等。 另一个角度是,如果允许顶点被多次覆盖,但要求每条是简单路径(无重复顶点),那么问题可能变得更加复杂。此时,可能需要使用网络流中的边覆盖或顶点覆盖技术,或者转化为整数线性规划问题。 关于数据结构的选择,邻接表可能更适合处理动态的图结构,方便遍历和修改。同时,可能需要优先队列来选择最优的下一个顶点或边,或者使用并查集来管理已覆盖的顶点集合。 总结来说,用户的问题可能需要结合图论中的路径覆盖问题,考虑允许重叠的情况,并寻找最小链数的方法。需要进一步明确问题定义,例如是否允许顶点重复、是否可以重复顶点、是否是有向图还是无向图等。假设是DAG中的可重合覆盖,可能需要拓扑排序结合贪心策略,或者转化为其他问题如流网络中的最小路径覆盖。 最后,根据用户提供的引用内容,他们可能对图的相关算法比较熟悉,因此回答时可以参考这些已有的算法结构,比如邻接表或矩阵的存储方式,并提到可能的算法步骤,如拓扑排序、动态规划或贪心选择。同时,需要指出该问题的可能应用场景,如任务调度、依赖解析等。</think>### 最小可重合覆盖的概念与算法 #### 概念定义 **最小可重合覆盖**(Minimum Overlapping Chain Cover)属于图论中的路径覆盖问题,其目标是用**最少数量的**(路径覆盖图中的所有顶点或边,允许之间存在**顶点重叠**。该问题常见于有向无环图(DAG)中,应用场景包括任务调度、依赖关系解析等[^1]。 #### 算法思路 1. **问题建模** 将图视为有向无环图(DAG),每条为一条路径。若允许顶点重叠,则需设计策略合并路径以减少总数。 2. **贪心策略** - **最长路径优先**:每次选择当前未被覆盖最长路径作为一条,移除已覆盖的顶点,重复直至覆盖全图。 - **拓扑排序结合合并**:通过拓扑排序生成顶点序列,合并可重叠的路径以减少数。 3. **动态规划优化** - 记录每个顶点的覆盖状态,逐步扩展路径并合并重叠部分。 4. **转化为网络流问题** - 将顶点拆分为入点和出点,构建流网络,求最小路径覆盖。允许重叠时需调整边的容量约束[^2]。 #### 数据结构与实现 1. **邻接表存储图** 适用于动态遍历和路径搜索: ```python class Graph: def __init__(self, vertices): self.V = vertices self.adj = [[] for _ in range(vertices)] ``` 2. **拓扑排序辅助** 用于确定顶点处理顺序: ```python def topological_sort(graph): in_degree = [0] * graph.V for u in range(graph.V): for v in graph.adj[u]: in_degree[v] += 1 queue = deque([u for u in range(graph.V) if in_degree[u] == 0]) order = [] while queue: u = queue.popleft() order.append(u) for v in graph.adj[u]: in_degree[v] -= 1 if in_degree[v] == 0: queue.append(v) return order ``` 3. **动态规划表记录覆盖状态** 使用数组或哈希表记录每个顶点的覆盖情况。 #### 示例算法步骤(贪心法) 1. 输入DAG,初始化未覆盖顶点集合。 2. 通过拓扑排序生成顶点序列。 3. 从序列中选择最长未被覆盖路径作为一条。 4. 标记该路径上的顶点为已覆盖。 5. 重复步骤3-4,直至所有顶点被覆盖。 #### 复杂度分析 - **时间**:贪心策略为$O(V + E)$(若使用高效路径选择),动态规划或网络流方法可能达到$O(V^3)$。 - **空间**:邻接表存储占用$O(V + E)$,动态规划表为$O(V)$。 --- ###
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