打卡信奥刷题(2558)用C++实现信奥 P2176 [USACO11DEC] RoadBlock S / [USACO14FEB] Roadblock G/S

P2176 [USACO11DEC] RoadBlock S / [USACO14FEB] Roadblock G/S

题目描述

每天早晨,FJ 从家中穿过农场走到牛棚。农场由 NNN 块农田组成,农田通过 MMM 条双向道路连接,每条路有一定长度。FJ 的房子在 111 号田,牛棚在 NNN 号田。没有两块田被多条道路连接,以适当的路径顺序总是能在农场任意一对田间行走。当 FJ 从一块田走到另一块时,总是以总路长最短的道路顺序来走。

FJ 的牛呢,总是不安好心,决定干扰他每天早晨的计划。它们在 MMM 条路的某一条上安放一叠稻草堆,使这条路的长度加倍。牛希望选择一条路干扰使得 FJ 从家到牛棚的路长增加最多。它们请你设计并告诉它们最大增量是多少。

输入格式

111 行:两个整数 N,MN, MN,M

222M+1M+1M+1 行:第 i+1i+1i+1 行包含三个整数 Ai,Bi,LiA_i, B_i, L_iAi,Bi,LiAiA_iAiBiB_iBi 表示道路 iii 连接的田的编号,LiL_iLi 表示路长。

输出格式

一个整数,表示通过使某条路加倍而得到的最大增量。

输入输出样例 #1

输入 #1

5 7
2 1 5
1 3 1
3 2 8
3 5 7
3 4 3
2 4 7
4 5 2

输出 #1

2

说明/提示

【样例说明】

若使 333444 之间的道路长加倍,最短路将由 1→3→4→51 \rightarrow 3 \rightarrow 4 \rightarrow 51345 变为 1→3→51 \rightarrow 3 \rightarrow 5135

【数据规模和约定】

对于 30%30\%30% 的数据,N≤70N \le 70N70M≤1 500M \le 1\,500M1500

对于 100%100\%100% 的数据,1≤N≤1001 \le N \le 1001N1001≤M≤5 0001 \le M \le 5\,0001M50001≤Li≤1 000 0001 \le L_i \le 1\,000\,0001Li1000000

C++实现

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
int n,m,a[105][105],pre[105],t,dis[105],ans1,ans2;
bool b[105];
int main(){
   scanf("%d%d",&n,&m);
   for(int i=1;i<=m;i++)   {
       int x,y,z;
       scanf("%d%d%d",&x,&y,&z);
       a[x][y]=z;//无向图
       a[y][x]=z;//x到y,y到x,都要存
   }
   memset(dis,127,sizeof(dis));//dijkstra模版,只是多存个路径
   t=1;pre[1]=0;b[1]=1;dis[1]=0;
   for(int i=1;i<n;i++)   {
       for(int j=1;j<=n;j++)
           if(a[t][j]>0&&dis[t]+a[t][j]<dis[j]){dis[j]=dis[t]+a[t][j];pre[j]=t;}
       int x=0x7fffffff;
       for(int j=1;j<=n;j++)
           if(dis[j]<x&&!b[j]){x=dis[j];t=j;}
       b[t]=1;
   }
   ans1=dis[n];
   int p=n;
   while(pre[p]!=0)//已知循环次数可以不用dfs
   {
       a[p][pre[p]]*=2;
       a[pre[p]][p]*=2;
       memset(dis,127,sizeof(dis));
       memset(b,0,sizeof(b));
       t=1;b[1]=1;dis[1]=0;
       for(int i=1;i<n;i++)
       {
           for(int j=1;j<=n;j++)
               if(a[t][j]>0&&dis[t]+a[t][j]<dis[j])dis[j]=dis[t]+a[t][j];
           int x=0x7fffffff;
           for(int j=1;j<=n;j++)
               if(dis[j]<x&&!b[j]){x=dis[j];t=j;}
           b[t]=1;
       }
       ans2=max(ans2,dis[n]);
       a[p][pre[p]]/=2;//类似dfs回溯
       a[pre[p]][p]/=2;
       p=pre[p];
   }
   printf("%d",ans2-ans1);
}


在这里插入图片描述

后续

接下来我会不断用C++来实现信奥比赛中的算法题、GESP考级编程题实现、白名单赛事考题实现,记录日常的编程生活、比赛心得,感兴趣的请关注,我后续将继续分享相关内容

### 意解析 目 P3184 [USACO16DEC] Counting Haybales S 的主要任务是计算在给定一系列干草堆的情况下,如何通过移动最少的干草堆来使所有干草堆之间的间距相等。目的核心在于理解如何利用二分查找来优化解的空间,并找到最小的移动次数。 问可以简化为:在给定一个数组表示干草堆的位置后,需要将这些位置调整为等间距排列,同时保证调整后的总数量不变。目标是最小化移动的总距离。 ### 解法思路 1. **排序与前缀和**: - 首先对输入的干草堆位置进行排序。 - 然后计算前缀和数组,以便快速求出任意区间内的干草堆数量以及它们的总长度。 2. **二分查找的应用**: - 由于最终的目标是让所有干草堆之间的间距相同,因此可以通过枚举可能的间距 $d$ 来尝试不同的解。 - 使用二分查找来确定最小的移动距离。具体来说,在某个假设的间距 $d$ 下,检查是否能够满足条件并计算所需的移动距离。 3. **滑动窗口技术**: - 在固定间距 $d$ 的情况下,可以通过滑动窗口的方式遍历整个数组,验证每个可能的起点是否能形成合法的等间距序列。 - 如果找到了一个合法的序列,则计算该序列与原始序列之间的差异,即为需要移动的距离。 ### C++ 实现代码 以下是一个基于上述思路的 C++ 实现示例: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN = 100005; int n, a[MAXN]; long long prefix[MAXN]; // 检查间距为d时是否可行,并返回最小移动距离 long long check(int d) { // 构造目标数组 vector<long long> target(n); for (int i = 0; i < n; ++i) { target[i] = (long long)a[0] + (long long)i * d; } // 计算移动距离 long long cost = 0; for (int i = 0; i < n; ++i) { cost += abs((long long)a[i] - target[i]); } return cost; } int main() { cin >> n; for (int i = 0; i < n; ++i) { cin >> a[i]; } sort(a, a + n); // 计算前缀和 prefix[0] = a[0]; for (int i = 1; i < n; ++i) { prefix[i] = prefix[i - 1] + a[i]; } // 二分查找最小间距 int left = 1, right = a[n - 1] - a[0]; long long result = LLONG_MAX; while (left <= right) { int mid = (left + right) / 2; long long current_cost = check(mid); if (current_cost < result) { result = current_cost; left = mid + 1; } else { right = mid - 1; } } cout << result << endl; return 0; } ``` ### 说明 - `check` 函数用于计算在给定间距 $d$ 的情况下,所需的最小移动距离。 - 主函数中使用了二分查找来枚举可能的间距,并调用 `check` 函数评估每种情况下的移动成本。 - 最终输出的是最小的移动成本。 ### 复杂度分析 - 排序的时间复杂度为 $O(n \log n)$。 - 前缀和计算为 $O(n)$。 - 每次 `check` 操作的时间复杂度为 $O(n)$,而二分查找的次数为 $O(\log M)$,其中 $M$ 是可能的间距范围。 - 总时间复杂度为 $O(n \log n + n \log M)$。 这种方法结合了排序、前缀和和二分查找的优势,能够在较大的数据范围内高效解决问[^1]。
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