poj 3216 Repairing Company 最小路径覆盖

本文介绍了一个基于任务开始时间、执行时间和任务间转移成本的任务分配问题,并通过Floyd算法优化路径成本,采用匈牙利算法求解最少人员配置,实现高效的任务调度。

题意:

    有M个任务,其中两个任务在满足一定的条件下可以由一个人执行,求执行完这M个任务最少需要多少人。

思路:

    主要是描述“一定的条件”:对任务m1,m2来说,这一定的条件是指m1的开始时间+m1的执行时间+m1,m2两任务执行街区之间的花费时间<=m2的开始时间,注意任意两街区之间的花费时间要用floyd求出最小值。

代码:

//poj 3216
//sepNINE
#include <iostream>
using namespace std;
const int maxM=256; 
const int maxQ=32;
int m,v1,v2;
bool g[maxM][maxM];
bool vis[maxM];
int link[maxM];
int cityMap[maxM][maxM];

int p[maxM],t[maxM],d[maxM];


bool dfs(int x)
{
	for(int y=1;y<=v2;++y)	
		if(g[x][y]&&!vis[y]){
			vis[y]=true;
			if(link[y]==0||dfs(link[y])){
				link[y]=x;
				return true;
			}
		}
	return false;
}

void hungary()
{
	for(int x=1;x<=v1;++x){
		memset(vis,false,sizeof(vis));
		if(dfs(x))
			++m;
	}	
	return ;
}

int main()
{
	int Q,M;
	while(scanf("%d%d",&Q,&M)){
		if(Q==M&&Q==0)
			break;
		memset(g,false,sizeof(g));
		memset(link,0,sizeof(link));
		int i,j,k;
		for(i=1;i<=Q;++i)
			for(j=1;j<=Q;++j)
				scanf("%d",&cityMap[i][j]);
		for(k=1;k<=Q;++k)
			for(i=1;i<=Q;++i)
				for(j=1;j<=Q;++j)
					if(cityMap[i][k]!=-1&&cityMap[k][j]!=-1){
						if(cityMap[i][j]==-1)
							cityMap[i][j]=cityMap[i][k]+cityMap[k][j];
						else
							cityMap[i][j]=min(cityMap[i][j],cityMap[i][k]+cityMap[k][j]);
					}
						
		for(i=1;i<=M;++i)
			scanf("%d%d%d",&p[i],&t[i],&d[i]);
		
		for(i=1;i<=M;++i)
			for(j=1;j<=M;++j)
				if(i!=j&&cityMap[p[i]][p[j]]!=-1&&t[i]+d[i]+cityMap[p[i]][p[j]]<=t[j])
					g[i][j]=1;
		v1=v2=M;
		m=0;
		hungary();
		printf("%d\n",M-m);
	}
	return 0;	
}
  

  

### 最小路径覆盖问题及其解决方案 最小路径覆盖问题是图论中一个经典的问题,尤其在有向无环图(DAG)中有着广泛的应用。该问题的目标是找到图中尽可能少的路径,使得这些路径能够覆盖所有顶点,并且每个顶点恰好出现在一条路径中。 #### 问题定义 对于给定的有向图 $ G = (V, E) $,设 $ P $ 是 $ G $ 的一个简单路径集合。如果 $ V $ 中的每个顶点恰好在 $ P $ 的一条路径上,则称 $ P $ 是 $ G $ 的一个路径覆盖。目标是找到路径数最少的路径覆盖,即最小路径覆盖。 #### 解决方案:网络流模型 解决最小路径覆盖问题的经典方法是将其转化为最大匹配问题,进而通过网络流算法求解。 ##### DAG中的最小路径覆盖 对于有向无环图(DAG),可以通过构造二分图并求其最大匹配来解决最小路径覆盖问题。具体步骤如下: 1. **构建二分图**: - 将原图中的每个顶点 $ v $ 拆分为两个部分:$ v_{in} $ 和 $ v_{out} $。 - 左侧集合为 $ \{v_{in} | v \in V\} $,右侧集合为 $ \{v_{out} | v \in V\} $。 - 对于每条边 $ (u, v) \in E $,在二分图中添加一条从 $ u_{in} $ 到 $ v_{out} $ 的边。 2. **求最大匹配**: - 在构造的二分图中求最大匹配。最大匹配的大小记为 $ M $。 3. **计算最小路径覆盖**: - 最小路径覆盖的大小等于顶点数减去最大匹配的大小,即 $ |V| - M $ [^4]。 ##### 示例代码 以下是一个基于匈牙利算法实现的最大匹配求解代码片段,用于计算 DAG 的最小路径覆盖: ```cpp #include <cstdio> #include <cstring> using namespace std; #define N 150 int lover[N]; // 记录匹配关系 bool vis[N]; // 标记访问状态 int e[N][N]; // 邻接矩阵表示二分图 bool find(int x, int n) { for (int i = 1; i <= n; i++) { if (e[x][i] && !vis[i]) { vis[i] = true; if (!lover[i] || find(lover[i], n)) { lover[i] = x; return true; } } } return false; } int max_matching(int n) { int ans = 0; memset(lover, 0, sizeof(lover)); for (int i = 1; i <= n; i++) { memset(vis, 0, sizeof(vis)); if (find(i, n)) ans++; } return ans; } int main() { int T; scanf("%d", &T); while (T--) { int n, m; scanf("%d %d", &n, &m); memset(e, 0, sizeof(e)); for (int i = 1; i <= m; i++) { int a, b; scanf("%d %d", &a, &b); e[a][b] = 1; // 构造二分图 } int match = max_matching(n); printf("最小路径覆盖数: %d\n", n - match); } return 0; } ``` #### 可相交的最小路径覆盖 在某些情况下,路径可以相交。例如,在 POJ 2594 Treasure Exploration 问题中,允许路径在顶点上重叠。这种情况下,可以通过先对图进行传递闭包处理,再使用上述方法求解最小路径覆盖 [^3]。 #### 应用场景 - **任务调度**:将任务之间的依赖关系建模为有向图,寻找最少的任务序列以覆盖所有任务。 - **软件工程**:在模块调用图中,确定最少的测试路径覆盖所有模块。 - **交通规划**:设计最少的路线以覆盖所有地点。
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