AcWing383.观光(拆点+最短路)

题解:https://www.acwing.com/problem/content/385/ 

“您的个人假期”旅行社组织了一次比荷卢经济联盟的巴士之旅。

比荷卢经济联盟有很多公交线路。

每天公共汽车都会从一座城市开往另一座城市。

沿途汽车可能会在一些城市(零或更多)停靠。

旅行社计划旅途从 S 城市出发,到 F 城市结束。

由于不同旅客的景点偏好不同,所以为了迎合更多旅客,旅行社将为客户提供多种不同线路。

游客可以选择的行进路线有所限制,要么满足所选路线总路程为 S 到 F 的最小路程,要么满足所选路线总路程仅比最小路程多一个单位长度。

3463_1.png

如上图所示,如果S = 1,F = 5,则这里有两条最短路线1->2->5,1->3->5,长度为6;有一条比最短路程多一个单位长度的路线1->3->4->5,长度为7。

现在给定比荷卢经济联盟的公交路线图以及两个城市 S 和 F,请你求出旅行社最多可以为旅客提供多少种不同的满足限制条件的线路。

输入格式

第一行包含整数 T,表示共有 T 组测试数据。

每组数据第一行包含两个整数 N 和 M,分别表示总城市数量和道路数量。

接下来 M 行,每行包含三个整数 A,B,L,表示有一条线路从城市 A 通往城市 B,长度为 L。

需注意,线路是 单向的,存在从A到B的线路不代表一定存在从B到A的线路,另外从城市A到城市B可能存在多个不同的线路。

接下来一行,包含两个整数 S 和 F,数据保证 S 和 F 不同,并且S、F之间至少存在一条线路。

输出格式

每组数据输出一个结果,每个结果占一行。

数据保证结果不超过1e9。

数据范围

2≤N≤1000,
1≤M≤10000,
1≤L≤1000,
1≤A,B,S,F≤N

输入样例:

2
5 8
1 2 3
1 3 2
1 4 5
2 3 1
2 5 3
3 4 2
3 5 4
4 5 3
1 5
5 6
2 3 1
3 2 1
3 1 10
4 5 2
5 2 7
5 2 7
4 1

输出样例:

3
2

题解:由于需要每次维护最短路和次短路的距离和路线数量,我们将它们拆点,分别看做两个点进行维护,每次利用前面的点t进行数量的更新,这样才能做到不重复,不遗漏。

#pragma GCC optimize(2)
#pragma GCC optimize(3)
#pragma GCC optimize("Ofast","inline")
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define ll long long 
#define rep(i,a,b) for(int i=a;i<=b;i++)
#define per(i,b,a) for(int i=b;i>=a;i--)
#define Mst(a,b) memset(a,b,sizeof(a))
#define fir first
#define se second
#define PII pair<int,int> 
#define lowbit(x) x&-x
const int N = 1005,M = 1e5+5;
int head[N],e[M],nxt[M],w[M],tot,dis[N][2],cnt[N][2];
struct node{
    int x;
    int type;
    int s;
    bool operator<(const node & a)const {
        return s > a.s;
    }
};
int n,m,s,t1;
bool st[N][2];
priority_queue<node> q;
void add(int a,int b,int c) {
    e[tot] = b,nxt[tot] = head[a],w[tot] = c,head[a] = tot++;
}
int dijkstra(int x) {
    Mst(dis,0x3f);
    Mst(st,0);Mst(cnt,0);
    dis[x][0] = 0;
    cnt[x][0] = 1;
    q.push({x,0,0});
    
    while(q.size()) {
        auto t = q.top();
        q.pop();
        if(st[t.x][t.type]) continue;
        st[t.x][t.type] = true;
        
        for(int i=head[t.x];~i;i=nxt[i]) {
            int j = e[i];
            if(dis[j][0] > dis[t.x][t.type] + w[i]) {
                dis[j][1] = dis[j][0];cnt[j][1] = cnt[j][0];
                q.push({j,1,dis[j][1]});
                dis[j][0] = dis[t.x][t.type] + w[i];
                cnt[j][0] = cnt[t.x][t.type];
                q.push({j,0,dis[j][0]});
            }else if(dis[j][0] == dis[t.x][t.type] + w[i]) {
                cnt[j][0] += cnt[t.x][t.type];
            }else if(dis[j][1] > dis[t.x][t.type] + w[i]) {
                dis[j][1] = dis[t.x][t.type] + w[i];
                cnt[j][1] = cnt[t.x][t.type];
                q.push({j,1,dis[j][1]});
            }else if(dis[j][1] == dis[t.x][t.type] + w[i]) {
                cnt[j][1] += cnt[t.x][t.type];
            }
        }
    }
    int res = cnt[t1][0];
    if(dis[t1][0] + 1 == dis[t1][1]) res += cnt[t1][1];
    return res;
}
int main() {
  
   int t;
   cin >> t;
   
   while(t--) {
       Mst(head,-1);
       cin >> n >> m;
       rep(i,1,m) {
           int a,b,c;
           cin >> a >> b >> c;
           add(a,b,c);
       }
       cin >> s >> t1;
       cout << dijkstra(s) << endl;
   }
   return 0;
} 

 

### C++短路算法的实现 #### 什么是短路短路是指在一个图中,对于某些特定条件下的节进行分处理,使得原本复杂的约束条件能够通过常规短路径算法解决的一种技巧。通常用于有流量限制或其他特殊属性的情况。 #### 的具体操作方式 当遇到具有额外限制(如容量、时间窗口等)的节时,可以将该节按照不同状态或时间段分裂成多个虚拟节,并建立相应的边连接这些新创建出来的节以及原有其他未被分割过的顶之间关系[^1]。 #### 编码实践 下面给出一段基于 Dijkstra 算法框架下简单版本的代码: ```cpp #include <vector> #include <queue> #include <climits> using namespace std; struct Edge { int to, weight; }; // 定义优先队列比较函数对象 struct CompareDist { bool operator()(const pair<int, int>& a, const pair<int, int>& b) { return a.second > b.second; } }; void dijkstra_with_node_splitting(vector<vector<Edge>>& graph, vector<pair<int, int>> splits[], int source, vector<int>& dists) { priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, CompareDist> pq; // 初始化距离数组为无穷大 fill(dists.begin(), dists.end(), INT_MAX); dists[source] = 0; pq.emplace(source, 0); while (!pq.empty()) { auto [u, d] = pq.top(); pq.pop(); if (d != dists[u]) continue; // 对于每一个原节及其对应的分后的节都尝试更新小距离 for (auto& split : splits[u]) { int new_u = split.first; for (const auto& edge : graph[new_u]) { int v = edge.to; int w = edge.weight; if (dists[v] > dists[new_u] + w) { dists[v] = dists[new_u] + w; pq.emplace(v, dists[v]); } } } // 处理原始节上的所有邻接边 for (const auto& edge : graph[u]) { int v = edge.to; int w = edge.weight; if (dists[v] > dists[u] + w) { dists[v] = dists[u] + w; pq.emplace(v, dists[v]); } } } } ``` 此段程序展示了如何利用标准库中的 `priority_queue` 来高效地寻找单源短路径的同时支持对指定节实施解操作。注意这里假设输入数据已经包含了哪些节需要被开的信息并存储在二维向量 `splits[]` 当中[^2]。
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