差分约束系统(持续更新中)

本文详细阐述了如何使用最短路算法解决区间覆盖问题,通过构建图模型和应用SPFA算法,实现最小数量的数覆盖给定区间内的特定数量。包括构建边权矩阵、变形约束关系及实现代码的解析。

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首先:推荐看2006年冯威的集训队论文 还有就是算法导论也讲得很清楚,理解后再开始做题加深理解。

下载地址:http://wenku.baidu.com/room?fr=nav

1.poj 1201 http://poj.org/problem?id=1201

题意:给n个区间(ai, bi).每个区间至少要包含ci个在ai -- bi的数,求最少需要多少个数。

我们用si表示0到i有多少个数。则有

s(bi) - s(ai-1) >= ci

s(i+1) - s(i) >= 0

s(i+1) - s(i) <= 1

有这样的约束关系。做适当的变形之后可以变为:

s(ai-1) - s(bi) <= -ci

s(i) - s(i+1) <= 0

s(i+1) - s(i) <= 1

这样我们将节点s(ai-1) - s(bi) <= -ci看成是一条ai-1到bi的一条边,权重为ci。

注意这里ai-1可能为-1所以我们可以可以将每个节点的编号加一(对结果没有影响,仅仅只是编号问题)。

到这里我们就完美解决啦,最短路我们可以用spfa,运行时间复杂度为o(kn)

实现代码:(运行时间很慢,不知道0ms的怎么优化的)http://blog.youkuaiyun.com/robotcator/article/details/24032703

2.






### 差分约束算法的概念 差分约束算法是一种用于解决一组变量之间的线性不等式问题的方法。其核心思想是通过构建图模型,将这些不等式转化为最短路径问题来求解。具体来说,如果存在一系列形如 \(x_i - x_j \leq w\)不等式,则可以通过建立一个有向加权图的方式表示它们,在该图中寻找从某个起点到其他节点的最短距离即可得到满足所有不等式的解集[^3]。 ### 差分约束算法的实现方法 #### 图结构构建 对于每一个给定形式为\(x[i]-x[j]\leq a[k]\)这样的不等关系, 可以将其转换成一张图中的边(j,i), 权重设为a[k]. 这样做的目的是使得最终计算出来的最短路径能够反映原始不等式的要求. #### 使用Bellman-Ford算法求解 由于可能存在负权重循环的情况 (这对应于无解的情形),因此通常选用支持检测并报告这种异常情况的 Bellman-Ford 算法来进行处理: ```python from collections import defaultdict def bellman_ford(n, edges): dis = [float('inf')] * n dis[0] = 0 for _ in range(n-1): updated = False for u, v, weight in edges: if dis[u] != float('inf') and dis[v] > dis[u] + weight: dis[v] = dis[u] + weight updated = True if not updated: break # Check negative cycle. for u, v, weight in edges: if dis[u] != float('inf') and dis[v] > dis[u] + weight: return None return dis[-1] edges = [(j, i, a_k) for each inequality constraint] result = bellman_ford(len(variables), edges) if result is not None: max_difference = result else: print("No solution exists due to conflicting constraints.") ``` 此代码片段展示了如何利用贝尔曼福特算法去查找由多个差异限制组成的系统内的最长链长度. ### 应用场景分析 差分约束系统的实际运用非常广泛,特别是在涉及时间序列数据或者资源分配等领域: 1. **项目调度**: 当不同任务之间存在着先后顺序以及持续时间段上的相互制约时,可以借助此类技术合理安排各项工作的执行次序; 2. **网络流量管理**: 对路由器间的数据包传输延迟加以限定从而保障服务质量(QoS); 3. **金融风控领域**, 如信用评分卡设计过程中也需要考虑多种指标间的相对比例关系等等.
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