最长反链

本文介绍了一种求解最长反链与最小链覆盖问题的方法,并通过一个具体的算法实现来展示如何在二分图中寻找最长反链,进而解决最小链覆盖的问题。算法采用了一种特殊的边权设置方式来提高计算效率。

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反链不是链,而是一个点的集合,保证任意两点不在一条链当中。

定理:

最长反链=最小链覆盖

最长链=最小反链覆盖

CTSC2008 祭祀:

不用做传递闭包,只需将二分图中i'到i和u到v‘的权值设为inf就行了,这样一些点会被当做中间点作了传递闭包的作用同时加快速度:

$\rm AC \ Code$

#include<bits/stdc++.h>
#define maxn 1005
#define maxm maxn * maxn * 2
#define inf 0x3f3f3f3f
#define LL long long
#define Copy(a,b) memcpy(a,b,sizeof a)
using namespace std;
 
int n,m;
int info[maxn],Prev[maxm],to[maxm],cap[maxm],cnt_e=1;
void Node(int u,int v,int c){ Prev[++cnt_e]=info[u],info[u]=cnt_e,to[cnt_e]=v,cap[cnt_e]=c; }
void Line(int u,int v,int c){ Node(u,v,c),Node(v,u,0); }
int S,T,h[maxn],g[maxn],buf[maxn];
int aug(int u,int mx){
    if(u == T) return mx;
    int st = mx , inc;
    for(int &i=info[u],v;i;i=Prev[i])
        if(cap[i] && h[v=to[i]]+1==h[u]){
            inc = aug(v,min(cap[i],st));
            cap[i] -= inc , cap[i^1] += inc;
            if(!(st-=inc) || h[0]) return mx-st;
        }
    if(!--g[h[u]]) h[0]=1;
    ++g[++h[u]];info[u]=buf[u];
    return mx-st;
}
 
int main(){
    scanf("%d%d",&n,&m);S=2*n+1,T=S+1;
    for(int u,v;m--;){
    	scanf("%d%d",&u,&v);
    	Line(u,v+n,inf);
	}
	for(int i=1;i<=n;i++) Line(S,i,1),Line(i+n,T,1),Line(i+n,i,inf);
	int stm = n;
	for(Copy(buf,info);!h[0];) stm-=aug(S,inf);
	printf("%d\n",stm);
}

 

 

<think>嗯,用户想了解最小可重合覆盖在图论中的概念、算法和应用场景,特别是针对DAG的解决方案。首先,我需要明确最小可重合覆盖(Minimum Overlapping Chain Cover,MOCC)的定义。根据之前的经验,覆盖是指用若干条覆盖图的所有顶点,每条是顶点的有序序列,相邻顶点有边相连。而可重合覆盖允许之间有重叠的顶点,但目标是用最少的来覆盖整个图。 接下来,我得区分MOCC与其他类似概念的不同,比如最小路径覆盖。最小路径覆盖不允许顶点重叠,而MOCC允许,所以通常需要的数更少。用户可能是在任务调度或依赖管理场景下遇到这个问题,比如任务之间有依赖关系,需要分组执行,每组内的任务可以并行,但之间可能有重叠的任务,这时候需要最少的来覆盖所有任务。 然后,关于算法部分,用户提到DAG,可能需要拓扑排序相关的算法。动态规划可能是一个方向,比如将DAG分解为,利用拓扑序进行状态转移。或者贪心算法,每次选择尽可能长的,减少的数量。另外,可能需要参考类似区间调度或任务分配的算法,比如引用[4]中的区间调度问题,可能有一些启发。 应用场景方面,任务调度和依赖解析是主要的,比如编译器的指令调度、项目管理中的任务分配。用户提供的引用[3]提到任务调度的复杂性,可能MOCC能优化资源分配,减少调度阶段的数量,提高并行效率。 需要验证算法的时间复杂度和适用性,比如对于DAG,是否有高效的算法可以在多项式时间内解决MOCC。可能需要查阅相关文献,但根据已有的知识,对于DAG,可以通过转换为二分图匹配问题来求解最小路径覆盖,但这里允许重叠,可能需要不同的方法。 另外,用户的问题中提到“依赖关系解析”,这可能涉及到如何将任务分解成,同时处理依赖,确保每个任务被至少一个包含,但允许之间的重叠。例如,在流水线处理中,某些步骤可能需要重复使用,从而形成重叠的。 可能需要举一个例子,比如一个DAG的图结构,如何应用算法得到最小可重合覆盖,并说明其优势。同时,比较与最小路径覆盖的不同,强调重叠带来的数量减少。 最后,生成相关问题时,需要考虑用户可能进一步想知道MOCC的具体算法步骤、复杂度分析,或者与其他覆盖问题的区别,以及实际应用中的案例。例如,如何将任务调度问题建模为MOCC,或者在实际系统中如何实现该算法。</think>### 最小可重合覆盖(MOCC)解析 #### 一、概念定义 在图论中,**最小可重合覆盖**(Minimum Overlapping Chain Cover, MOCC)的目标是找到覆盖有向无环图(DAG)所有顶点的最少数量的(chain),允许之间共享顶点。的定义为顶点序列$v_1 \to v_2 \to \dots \to v_k$,满足边$v_i \to v_{i+1}$存在。 **对比最小路径覆盖**: - **最小路径覆盖**要求路径之间无共享顶点,而MOCC允许重叠。 - MOCC的数量 ≤ 最小路径覆盖的路径数量。 #### 二、算法实现 针对DAG的MOCC问题,经典算法基于**拓扑排序与动态规划**,步骤如下: 1. **拓扑排序** 对DAG进行拓扑排序得到顶点序列$v_1, v_2, \dots, v_n$,确保所有边满足$v_i \to v_j$时$i < j$。 2. **动态规划状态设计** 定义状态$dp[v]$为以顶点$v$结尾的的最大长度。 状态转移方程: $$dp[v] = \max \{ dp[u] + 1 \mid u \text{ 是 } v \text{ 的前驱} \}$$ 初始条件:所有$dp[v] = 1$。 3. **数量计算** MOCC的最小数等于**最长长度**(Dilworth定理推论)。 可通过二分图匹配转化为最大匹配问题[^2]。 #### 三、应用场景 1. **任务调度优化** 在依赖关系解析中,MOCC可划分任务为,每个表示可顺序执行的任务集合,之间允许共享关键任务以提高并行性[^3]。例如: - 编译器指令调度 - 分布式计算任务分配 2. **工业流水线设计** 在制造业中,MOCC用于设计覆盖所有工序的最少流水线,允许工序复用。 3. **生物信息学** 基因调控网络分析中,识别信号传递的最小覆盖路径。 #### 四、示例分析 假设DAG如下: ``` A → B → D ↓ ↓ C → E ``` **MOCC解**: - 1: $A \to B \to D$ - 2: $A \to C \to E$ - 3: $B \to E$ 总数=3,而最小路径覆盖数为4(不允许重叠)。 #### 五、复杂度与优化 - 拓扑排序时间复杂度:$O(|V|+|E|)$ - 动态规划时间复杂度:$O(|V|+|E|)$ - 实际应用中可通过贪心策略近似求解,例如优先扩展最长
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