【JZOJ比赛】2019.11.7 JZOJ B组

本文解析了三道算法竞赛题目,包括边相交颜色限制、时间受限路径计数及斐波那契进制问题。通过图论、动态规划与矩阵运算等方法,提供了详细的解题思路与代码实现。

3846 七天使的通讯

题意

n个点从1~n排成一个直线,每个点之间需要连边,相交的边不能同色。
当两条线路有一对相同的端点时,这两条线路不相交。
也就是说,对于线路(a,b)和线路(c,d)(a<b且c<d),当且仅当a<c<b<d或者c<a<d<b时这两条线路相交。

思路

一条边与它相交的边都要反色,搜索判断是否合法即可。

代码

#include <vector>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>

std::vector<int> b[5001];
struct node {
	int l, r;
}a[1001];
int t, n, m;
int c[1001], w[1001];

bool operator <(const node &a, const node &b) {
	return a.l < b.l || (a.l == b.l && a.r < b.r);
}

int dfs(int p, int s) {
	if (w[p] == s) return 1;
	else if (w[p] != -1) return 0;
	w[p] = s;
	int flag = 1;
	for (int i = 0; i < b[p].size(); i++)
		if (!dfs(b[p][i], s ^ 1))
			flag = 0;
	if (flag)
		for (int i = 0; i < b[p].size(); i++)
			c[b[p][i]] = s ^ 1;
	return flag;
}

int main() {
	scanf("%d", &t);
	for (; t; t--) {
		scanf("%d %d", &n, &m);
		for (int i = 1; i <= m; i++) {
			scanf("%d %d", &a[i].l, &a[i].r);
			if (a[i].l > a[i].r) std::swap(a[i].l, a[i].r);
		}
		for (int i = 1; i < m; i++)
			for (int j = i + 1; j <= m; j++)
				if ((a[i].l < a[j].l && a[j].l < a[i].r && a[i].r < a[j].r) ||
				    (a[j].l < a[i].l && a[i].l < a[j].r && a[j].r < a[i].r))
				b[i].push_back(j), b[j].push_back(i);
		memset(c, -1, sizeof(c));
		memset(w, -1, sizeof(w));
		int flag = 1;
		for (int i = 1; i <= m; i++) {
			if (dfs(i, 0))
				c[i] = 0;
			else if (dfs(i, 1)) c[i] = 1;
			else {
				flag = 0;
				printf("non\n");
				break;
			}	
		}
		if (flag) printf("sane\n");
		for (int i = 1; i <= n; i++)
			b[i].clear();
	}
}

3847 都市环游

题意

一个图,去到一个点必须满足它的时间要求,求从1到n的遍历方案数。

思路

设f[i][j]为第i个时间到点j的方案数,由于t过大,所以不能获得满分。

观察到点的时间要求不超过70,相当于时间超过了70就没有时间限制,故可用矩阵乘法求解,并利用快速幂加速。

代码

#include <cstdio>
#include <cstring>

struct matrix {
	int a[71][71];
}f, edge, res;
int n, m, t;
int h[71];

matrix operator *(matrix &a, matrix &b) {
    matrix c;
    memset(c.a, 0, sizeof(c.a));
    for (int i = 1; i <= n; i++)
        for (int j = 1; j <= n; j++)
            for (int k = 1; k <= n; k++)
                (c.a[i][j] += a.a[i][k] * b.a[k][j]) %= 10086;
    return c;
}

void dp(int tt) {
	f.a[0][1] = 1;
	for (int i = 1; i <= tt; i++)
		for (int j = 1; j <= n; j++)
			for (int k = 1; k <= n; k++)
				if (i >= h[j])
					(f.a[i][j] += f.a[i - 1][k] * edge.a[k][j]) %= 10086;
}

int main() {
	scanf("%d %d %d", &n, &m, &t);
	for (int i = 1; i <= n; i++)
		scanf("%d", &h[i]), edge.a[i][i] = 1;
	for (int i = 1, x, y; i <= m; i++)
		scanf("%d %d", &x, &y), edge.a[x][y]++;
	if (t <= 70) {
		dp(t);
		return 0 & printf("%d", f.a[t][n]);
	}
	dp(70);
	t -= 71;
	res = edge;
	for (; t; t >>= 1) {
		if (t & 1) res = res * edge;
		edge = edge * edge;
	}
	for (int i = 1; i <= n; i++)
		f.a[1][i] = f.a[70][i];
	for (int i = 2; i <= 70; i++)
		memset(f.a[i], 0, sizeof(f.a[i]));
	f = f * res;
	printf("%d", f.a[1][n]);
}

3850 Fibonacci进制

题意

将每个数用fib进制输出,求出长度为n的输出有多少个1.

思路

未改完。

代码

未改完。


加油,奥利给!

本 PPT 介绍了制药厂房中供配电系统的总体概念与设计要点,内容包括: 洁净厂房的特点及其对供配电系统的特殊要求; 供配电设计的一般原则与依据的国家/行业标准; 从上级电网到工厂变电所、终端配电的总体结构与模块化设计思路; 供配电范围:动力配电、照明、通讯、接地、防雷与消防等; 动力配电中电压等级、接地系统形式(如 TN-S)、负荷等级与可靠性、UPS 配置等; 照明的电源方式、光源选择、安装方式、应急与备用照明要求; 通讯系统、监控系统在生产管理与消防中的作用; 接地与等电位连接、防雷等级与防雷措施; 消防设施及其专用供电(消防泵、排烟风机、消防控制室、应急照明等); 常见高压柜、动力柜、照明箱等配电设备案例及部分设计图纸示意; 公司已完成的典型项目案例。 1. 工程背景与总体框架 所属领域:制药厂房工程的公用工程系统,其中本 PPT 聚焦于供配电系统。 放在整个公用工程中的位置:与给排水、纯化水/注射用水、气体与热力、暖通空调、自动化控制等系统并列。 2. Part 01 供配电概述 2.1 洁净厂房的特点 空间密闭,结构复杂、走向曲折; 单相设备、仪器种类多,工艺设备昂贵、精密; 装修材料与工艺材料种类多,对尘埃、静电等更敏感。 这些特点决定了:供配电系统要安全可靠、减少积尘、便于清洁和维护。 2.2 供配电总则 供配电设计应满足: 可靠、经济、适用; 保障人身与财产安全; 便于安装与维护; 采用技术先进的设备与方案。 2.3 设计依据与规范 引用了大量俄语标准(ГОСТ、СНиП、SanPiN 等)以及国家、行业和地方规范,作为设计的法规基础文件,包括: 电气设备、接线、接地、电气安全; 建筑物电气装置、照明标准; 卫生与安全相关规范等。 3. Part 02 供配电总览 从电源系统整体结构进行总览: 上级:地方电网; 工厂变电所(10kV 配电装置、变压
### 解题思路 题目要求解决的是一个与图相关的最小覆盖问题,通常在特定条件下可以通过状态压缩动态规划(State Compression Dynamic Programming, SCDP)来高效求解。由于状态压缩的适用条件是状态维度较小(例如K≤10),因此可以利用二进制表示状态集合,从而优化计算过程。 #### 1. 状态表示 - 使用一个整数 `mask` 表示当前选择的点集,其中第 `i` 位为 `1` 表示第 `i` 个节点被选中。 - 定义 `dp[mask]` 表示在选中 `mask` 所代表的点集后,能够覆盖的节点集合。 - 可以通过预处理每个点的邻域信息(包括自身和所有直接连接的点),快速更新状态。 #### 2. 预处理邻域 对于每个节点 `u`,预先计算其邻域范围 `neighbor[u]`,即从该节点出发一步能到达的所有节点集合。这样,在后续的状态转移过程中,可以直接使用这些信息进行合并操作。 #### 3. 状态转移 - 初始化:对每个单独节点 `u`,设置初始状态 `dp[1 << u] = neighbor[u]`。 - 转移规则:对于任意两个状态 `mask1` 和 `mask2`,如果它们没有交集,则可以通过合并这两个状态得到新的状态 `mask = mask1 | mask2`,并更新对应的覆盖范围为 `dp[mask1] ∪ dp[mask2]`。 - 在所有状态生成之后,检查是否某个状态的覆盖范围等于全集(即覆盖了所有节点)。如果是,则记录此时使用的最少节点数量。 #### 4. 最优解提取 遍历所有可能的状态,找出能够覆盖整个图的最小节点数目。 --- ### 时间复杂度分析 - 状态总数为 $ O(2^K) $,其中 `K` 是关键点的数量。 - 每次状态转移需要枚举所有可能的子集合,复杂度为 $ O(2^K \cdot K^2) $。 - 整体时间复杂度控制在可接受范围内,适用于 `K ≤ 10~20` 的情况。 --- ### 代码实现(状态压缩 DP) ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN = 25; int neighbor[MAXN]; // 每个节点的邻域 int dp[1 << 20]; // dp[mask] 表示选中的点集合为 mask 时所能覆盖的点集合 int min_nodes; // 最小覆盖点数 void solve(int n, vector<vector<int>>& graph) { // 预处理每个节点的邻域 for (int i = 0; i < n; ++i) { neighbor[i] = (1 << i); // 包括自己 for (int j : graph[i]) { neighbor[i] |= (1 << j); } } // 初始化 dp 数 memset(dp, 0x3f, sizeof(dp)); for (int i = 0; i < n; ++i) { dp[1 << i] = neighbor[i]; } // 状态转移 for (int mask = 1; mask < (1 << n); ++mask) { if (__builtin_popcount(mask) >= min_nodes) continue; // 剪枝 for (int sub = mask & (mask - 1); sub; sub = (sub - 1) & mask) { int comp = mask ^ sub; if (comp == 0) continue; int new_mask = mask; int covered = dp[sub] | dp[comp]; if (covered == (1 << n) - 1) { min_nodes = min(min_nodes, __builtin_popcount(new_mask)); } dp[new_mask] = min(dp[new_mask], covered); } } } int main() { int n, m; cin >> n >> m; vector<vector<int>> graph(n); for (int i = 0; i < m; ++i) { int u, v; cin >> u >> v; graph[u].push_back(v); graph[v].push_back(u); // 无向图 } min_nodes = n; solve(n, graph); cout << "Minimum nodes required: " << min_nodes << endl; return 0; } ``` --- ### 优化策略 - **剪枝**:当当前状态所用节点数已经超过已知最优解时,跳过后续计算。 - **提前终止**:一旦发现某个状态覆盖了全部节点,并且节点数达到理论下限,即可提前结束程序。 - **空间优化**:可以仅保存当前轮次的状态,减少内存占用。 --- ### 总结 本题通过状态压缩动态规划的方法,将原本指数级复杂度的问题压缩到可接受范围内。结合位运算技巧和预处理机制,能够高效地完成状态转移和覆盖判断操作。 ---
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