AtCoder Regular Contest 083 D

探讨了在已知所有点对最短路径的情况下,如何重构无向图以最小化总边权,并通过三角不等式的特性来排除不必要的边,最终实现高效的算法设计。

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

题意:
nn 个点的无向图。给你两两点对间最短路。最小化原图边权。若不存在原图输出1.
n<=300n<=300

显然:原图中边权只可能是给出的最短路的边权。

考虑原图最短路是怎么得到的,我们用两个短的距离去更新长的距离。
所以要先有短的边,再有长的边。

所以我们考虑对最短路的边进行排序,排序后从小到大加入图中。
如果这条边边权等于两点间最短路,则不加入。如果小于两点间最短路,加入并更新,如果大于两点间最短路,输出1−1.

(nn1)/2(n∗n−1)/2 条边,每次判断最短路O(n2)O(n2)。 复杂度O((n4n3)/2)O((n4−n3)/2)

然而 标算并不是这样的…
考虑完全图删边。如果一条边删除后对最短路没有影响,那么他是不必要的。复杂度O(n5)O(n5)
再结合最短路过程中的更新边。三条边形成了三角形。
对于一条边e(u,v)e(u,v),当存在dis[u][k]+dis[k][j]==dis[u][j]dis[u][k]+dis[k][j]==dis[u][j]时,这条边是不必要的。
直接枚举判断 复杂度O(n3)O(n3)

//非标算但能跑过
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
typedef pair<int,int>par;
typedef pair<par,int>pii;
const ll INF=1e18+7;
#define mp make_pair

int n;
vector<pii>vec;

bool cmp(pii a,pii b){
    return a.second<b.second;
}

ll dis[305][305];

void floyd(int k){
    for(int i=1;i<=n;i++){
        for(int j=1;j<=n;j++){
            if(dis[i][k]+dis[k][j]<dis[i][j])dis[i][j]=dis[j][i]=dis[i][k]+dis[k][j];
        }
    }
}

int main(){
    freopen("graph.in","r",stdin);
    freopen("graph.out","w",stdout);
    scanf("%d",&n);
    for(int i=1;i<=n;i++)
        for(int j=1;j<=n;j++)dis[i][j]=INF;
    for(int i=1;i<=n;i++)dis[i][i]=0;

    for(int i=1;i<=n;i++){
        for(int j=1;j<=n;j++){
            int tmp;
            scanf("%d",&tmp);
            if(j>i)vec.push_back(mp(mp(i,j),tmp));
        }
    }
    sort(vec.begin(),vec.end(),cmp);
//  for(int i=0;i<vec.size();i++)cout<<vec[i].first.first<<" "<<vec[i].first.second<<" "<<vec[i].second<<endl;
    ll ans=0;
    for(int i=0;i<vec.size();i++){
        int u=vec[i].first.first,v=vec[i].first.second;
        ll w=vec[i].second;
        if(dis[u][v]<w){puts("-1");return 0;}
        else if(dis[u][v]>w){
        //  cout<<u<<" "<<v<<"sas "<<dis[u][v]<<endl;
            dis[u][v]=dis[v][u]=w;
            ans+=w;
            floyd(u);
            floyd(v);
        }
    }
    cout<<ans<<endl;
    return 0;
}
/*
3
0 1 3
1 0 1
3 1 0
*/
电动汽车数据集:2025年3K+记录 真实电动汽车数据:特斯拉、宝马、日产车型,含2025年电池规格和销售数据 关于数据集 电动汽车数据集 这个合成数据集包含许多品牌和年份的电动汽车和插电式车型的记录,捕捉技术规格、性能、定价、制造来源、销售和安全相关属性。每一行代表由vehicle_ID标识的唯一车辆列表。 关键特性 覆盖范围:全球制造商和车型组合,包括纯电动汽车和插电式混合动力汽车。 范围:电池化学成分、容量、续航里程、充电标准和速度、价格、产地、自主水平、排放、安全等级、销售和保修。 时间跨度:模型跨度多年(包括传统和即将推出的)。 数据质量说明: 某些行可能缺少某些字段(空白)。 几个分类字段包含不同的、特定于供应商的值(例如,Charging_Type、Battery_Type)。 各列中的单位混合在一起;注意kWh、km、hr、USD、g/km和额定值。 列 列类型描述示例 Vehicle_ID整数每个车辆记录的唯一标识符。1 制造商分类汽车品牌或OEM。特斯拉 型号类别特定型号名称/变体。型号Y 与记录关联的年份整数模型。2024 电池_类型分类使用的电池化学/技术。磷酸铁锂 Battery_Capacity_kWh浮充电池标称容量,单位为千瓦时。75.0 Range_km整数表示充满电后的行驶里程(公里)。505 充电类型主要充电接口或功能。CCS、NACS、CHAdeMO、DCFC、V2G、V2H、V2L Charge_Time_hr浮动充电的大致时间(小时),上下文因充电方法而异。7.5 价格_USD浮动参考车辆价格(美元).85000.00 颜色类别主要外观颜色或饰面。午夜黑 制造国_制造类别车辆制造/组装的国家。美国 Autonomous_Level浮点自动化能力级别(例如0-5),可能包括子级别的小
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