并查集,牛客练习赛41抓捕盗窃犯

本文介绍了一个基于连通块和树形结构的算法,用于解决一起特大盗窃案中抓捕最多盗窃犯的问题。算法通过find()函数确定每个连通块的根节点,并将各节点的盗窃犯数量累加至根节点,最终选取前m大的连通块进行哨卡设置。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

传送门
Q市发生了一起特大盗窃案。这起盗窃案是由多名盗窃犯联合实施的,你要做的就是尽可能多的抓捕盗窃犯。
已知盗窃犯分布于N个地点,以及第i个地点初始有ai名盗窃犯。
特别的是,对于每一个地点,都有一个固定的地点v–当前如果某个盗窃犯位于地点,在下一个时刻他会移动到地点v。
你需要通过初始时在某些点设置哨卡来捉住他们。
现在你可以在M个地点设置哨卡,如果在某个地点设置哨卡,你可以抓获在任一时刻经过该地点的盗窃犯。
也就是说,哨卡存在的时间是无限长,但哨卡不能移动。
在这里插入图片描述
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传送门

由题意可知最后形成的一定是若干个联通块,每一个联通块都可以看作是一棵树, 由find()函数可以找到每一棵树的根节点, 遍历树上的所有节点, 可以将全部节点的值累加到根节点,将各个联通块求得的值从大到小排序,取前m大。
复杂度O(nlogn)

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<functional>
using namespace std;

const int maxn = 1e5 + 10;
long long int re[maxn];
int pre[maxn];
int val[maxn];

int find(int x)
{
	if(pre[x] == x) return x;
	return pre[x] = find(pre[x]);
}
void unite(int a, int b)
{
	pre[find(a)] = find(b);
}

int main()
{
	int n,m;
	scanf("%d %d", &n, &m);
	for(int i = 1; i <= n; i++)
	{
		pre[i] = i;
		scanf("%d", &val[i]);
	}

	for(int i = 1; i <= n; i++)
	{
		int x;
		scanf("%d", &x);
		unite(i, x);
	}
	int p = 0;
	for(int i = 1; i <= n; i++)
		re[find(i)] += val[i];				//各个联通块的值之和, 但这是分散的, 
	for(int i = 1; i <= n; i++)
		if(re[i]) re[p++] = re[i];

	sort(re, re + p, greater<long long>());
	for(int i = 1; i <= min(p, m) -1; i++)
		re[0] += re[i];

	printf("%lld", re[0]);
	
}
### 关于牛客练习赛14 B题的解析 目前未找到直接针对牛客练习赛14 B题的具体题解或比赛经验。然而,可以通过分析类似的题目以及常见的算法竞赛技巧来推测可能的解决方案。 #### 类似问题的解决思路 在算法竞赛中,B类题目通常涉及基础数据结构的应用或者简单的数学推导。以下是几种常见类型的处理方式: 1. **字符串操作** 若该题涉及到字符串处理,则可以利用C++中的`std::string`库函数[^2],例如查找子串、替换字符等操作。 2. **数组与序列** 对于数组或序列的操作,动态规划(Dynamic Programming, DP)是一种常用方法。通过定义状态转移方程,逐步解决问题。例如,在某些情况下,可以用滚动数组优化空间复杂度[^3]。 3. **图论模型** 如果题目描述中有提到节点之间的关系,可能是图论问题。此时可采用广度优先搜索(BFS)、深度优先搜索(DFS),甚至最短路径算法如Dijkstra或Floyd-Warshall来建模并求解[^1]。 4. **模拟与暴力枚举** 当面对简单逻辑判断或多步运算时,“模拟”成为一种有效手段。即按照题目给定规则一步步实现程序流程,虽然时间效率未必最优,但对于小规模输入非常适用[^5]。 下面提供一段伪代码框架供参考: ```cpp #include <iostream> using namespace std; int main(){ int testCase; cin >> testCase; while(testCase--){ // 输入处理... // 解决方案核心部分 // 输出结果 } } ``` #### 提升竞赛表现的经验分享 为了更好地准备此类赛事,建议采取以下策略: - 定期参与线上平台举办的各类比赛积累实战经历; - 复盘每次赛后官方发布的详解文档学习新知; - 加强基础知识巩固的同时拓宽思维边界尝试不同领域挑战项目; ---
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