HDU-4848-Such Conquering

本文深入探讨了一种结合深度优先搜索(深搜)与剪枝策略的算法,旨在解决特定路径规划问题。通过实例讲解如何利用给定的deadline进行有效剪枝,减少不必要的搜索路径,从而提高算法效率。文章提供了完整的代码实现,并详细解释了剪枝条件的设定与应用。

这题就是深搜加剪枝,有一个很明显的剪枝,因为题目中给出了一个deadline,所以我们一定要用这个deadline来进行剪枝。
题目的意思是求到达每个点的时间总和,当时把题看错了,卡了好久。
剪枝一:走到这个点的时间+再走到下一个点的时间>该点的死线
剪枝二:我们预测剪枝,因为我们要求的是总时间,所以我们每一步要走的点,都要被后面的点用上。我们每走一步的时间,后面点都要加上,因为它也走了。所以,就把后面的提前加上总时间,如果超出ans就返回。

#include <cstdio>
#include <cstring>
int map[35][35];
int vis[35], dead[35];
const int INF = 0x3f3f3f3f;
int n, ans;

int min(int x,int y)
{
    return x < y ? x : y;
}

void dfs(int u,int cnt,int time,int total)
{
    if (!cnt) {
        ans = min(ans, total);
        return;
    }
    for (int i = 2; i <= n;i++) {
        if (!vis[i]&&time+map[u][i]>dead[i])
            return;
    }//走到这个点的时间+再走到到目标点的最短时间>死线
    for (int i = 2; i <= n;i++) {
        if (vis[i]||total+map[u][i]*cnt>=ans) {
            continue;
        }//这里假定我们走到下一个点的时间都是最短时间
        vis[i] = 1;
        dfs(i,cnt-1,time+map[u][i],total+cnt*map[u][i]);
        vis[i] = 0;
    }
}

void floyd()
{
    for (int k = 1; k <= n;k++)
        for (int i = 1; i <= n;i++)
            for (int j = 1; j <= n;j++)
                if (i!=j&&i!=k&&j!=k)
                    map[i][j] = min(map[i][j], map[i][k] + map[k][j]);
}

int main()
{
    while (scanf("%d",&n)!=EOF) {
        for (int i = 1; i <= n;i++)
            for (int j = 1; j <= n;j++)
                scanf("%d", &map[i][j]);
        for (int i = 2; i <= n;i++)
            scanf("%d", &dead[i]);
        floyd();
        memset(vis,0,sizeof(vis));
        vis[1] = 1;
        ans = INF;
        dfs(1, n-1, 0, 0);
        printf("%d\n", ans == INF ? -1 : ans);
    }
    return 0;
}
HDU-3480 是一个典型的动态规划问题,其题目标题通常为 *Division*,主要涉及二维费用背包问题或优化后的动态规划策略。题目大意是:给定一个整数数组,将其划分为若干个连续的子集,每个子集最多包含 $ m $ 个元素,并且每个子集的最大值与最小值之差不能超过给定的阈值 $ t $,目标是使所有子集的划分代价总和最小。每个子集的代价是该子集最大值与最小值的差值。 ### 动态规划思路 设 $ dp[i] $ 表示前 $ i $ 个元素的最小代价。状态转移方程如下: $$ dp[i] = \min_{j=0}^{i-1} \left( dp[j] + cost(j+1, i) \right) $$ 其中 $ cost(j+1, i) $ 表示从第 $ j+1 $ 到第 $ i $ 个元素构成一个子集的代价,即 $ \max(a[j+1..i]) - \min(a[j+1..i]) $。 为了高效计算 $ cost(j+1, i) $,可以使用滑动窗口或单调队列等数据结构来维护区间最大值与最小值,从而将时间复杂度优化到可接受的范围。 ### 示例代码 以下是一个简化版本的动态规划实现,使用暴力方式计算区间代价,适用于理解问题结构: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int INF = 0x3f3f3f3f; const int MAXN = 10010; int a[MAXN]; int dp[MAXN]; int main() { int T, n, m; cin >> T; for (int Case = 1; Case <= T; ++Case) { cin >> n >> m; for (int i = 1; i <= n; ++i) cin >> a[i]; dp[0] = 0; for (int i = 1; i <= n; ++i) { dp[i] = INF; int mn = a[i], mx = a[i]; for (int j = i; j >= max(1, i - m + 1); --j) { mn = min(mn, a[j]); mx = max(mx, a[j]); if (mx - mn <= T) { dp[i] = min(dp[i], dp[j - 1] + mx - mn); } } } cout << "Case " << Case << ": " << dp[n] << endl; } return 0; } ``` ### 优化策略 - **单调队列**:可以使用两个单调队列分别维护当前窗口的最大值与最小值,从而将区间代价计算的时间复杂度从 $ O(n^2) $ 降低到 $ O(n) $。 - **斜率优化**:若问题满足特定的决策单调性,可以考虑使用斜率优化技巧进一步加速状态转移过程。 ### 时间复杂度分析 原始暴力解法的时间复杂度为 $ O(n^2) $,在 $ n \leq 10^4 $ 的情况下可能勉强通过。通过单调队列优化后,可以稳定运行于 $ O(n) $ 或 $ O(n \log n) $。 ### 应用场景 HDU-3480 的问题模型可以应用于资源调度、任务划分等场景,尤其适用于需要控制子集内部差异的问题,如图像分块压缩、数据分段处理等[^1]。 ---
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