jzoj 3886 道路维护

针对C国政府面临的道路维护问题,本文介绍了一种高效的算法解决方案。通过构建无向图模型,利用并查集数据结构,文章详细阐述了如何计算任意两城市间道路的最大破损程度,并给出具体实现代码。

Description

最近很多人投诉说C国的道路破损程度太大,以至于无法通行C国的政府很重视这件事,但是最近财政有点紧,不可能将所有的道路都进行维护,所以他们决定按照下述方案进行维护:将C国抽象成一个无向图,定义两个城市之间的某条路径的破损程度为该条路径上所有边破损程度的最大值,定义两个城市之间的破损程度为两个城市之间所有路径破损程度的最小值。然后C国政府向你提问多次,有多少个城市对的破损程度不超过L,他们将依照你的回答来决定到底怎样维护C国的道路

Input

第一行三个数n,m,q,表示图的点数和边数以及政府的询问数
以下m行每行三个数a,b,c,表示一条连接a,b且破损程度为c的无向边
接下来一行q个数Li,表示询问有多少个城市对的破损程度不超过Li

Output

一行q个数,对应每个询问,输出满足要求的城市对的数目

Sample Input

4 8 8
1 4 0
3 4 9
4 4 9
1 2 10
3 1 8
1 2 6
4 2 7
1 2 5
4 10 8 1 6 7 7 9

Sample Output

1 6 6 1 3 3 3 6

【友情提示】

一个城市对(i,j),满足i<j,也就是说(i,j),(j,i)只算一次,且两个城市不同

Data Constraint

30%数据满足n≤10^2,m≤10^3,q≤10^2
60%数据满足n≤10^2,m≤10^3,q≤10^5
100%数据满足n≤10^4,m,q≤10^5,0≤c,Li≤10^9

解题思路

因为询问有多组,每次处理一次,有许多操作重复进行,会超时。
可以发现所以询问可以先储存下来,按从小到大一次计算,就避免了重复连边。
每有一条小于li的边,用并查集判断这条边上的两个点x,y是否连通。
如果已经连通,那么这条边不会影响两个城市之间的破损程度。
如果不连通,则连上这条边之后,每个与x相连的点,和每个与y相连的点都可以形成一组城市对,对答案贡献为sum[x]*sum[y](sum[i]表示与i相连的点的个数)。
最后再按输入的顺序输出。

Source Code

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<cmath>
using namespace std;

const int N=10001;
const int M=100001;

struct note
{
    long long x,y,l;
};
struct node
{
    long long nu,qu,ans;
};

note side[M];
node a[M];
long long fa[N],sum[N];
int n,m,q;

bool comp1(note x,note y)
{
    return x.l<y.l;
}

bool comp2(node x,node y)
{
    return x.qu<y.qu;
}

bool comp3(node x,node y)
{
    return x.nu<y.nu;
}

void init()
{
    scanf("%d%d%d",&n,&m,&q);
    for (int i=1;i<=m;i++) scanf("%d%d%d",&side[i].x,&side[i].y,&side[i].l);
    sort(side+1,side+m+1,comp1);
    for (int i=1;i<=q;i++) {scanf("%d",&a[i].qu); a[i].nu=i;}
    sort(a+1,a+q+1,comp2);
    memset(fa,0,sizeof(fa));
    for (int i=1;i<=n;i++) sum[i]=1;
}

int find(int x)
{
    int i;
    for (i=x;fa[i]!=0;i=fa[i]);
    int k=i,t;
    i=x;
    while (fa[i]!=0) 
    {
        t=fa[i];
        fa[i]=k;
        i=t;
    }
    return k;
}

int main()
{
    //freopen("3886.in","r",stdin);
    //freopen("3886.out","w",stdout);
    init();
    int i,j,k,x,y;
    j=1;
    for (i=1;i<=q;i++)
    {
        a[i].ans=a[i-1].ans;
        for (j=j;(side[j].l<=a[i].qu)&&(j<=m);j++) 
        {
            x=find(side[j].x); y=find(side[j].y);
            //printf("%d %d %d\n",j,x,y);
            if (x!=y) {fa[y]=x; a[i].ans+=sum[x]*sum[y]; sum[x]+=sum[y]; sum[y]=0;}
        }
        //printf("\n%d %d %d\n",a[i].qu,a[i].ans,j);
        //for (k=1;k<=n;k++) printf("%d %d %d\n",k,fa[k],sum[k]);
    }
    sort(a+1,a+q+1,comp3);
    for (i=1;i<=q;i++) printf("%d ",a[i].ans);
    printf("\n");
    fclose(stdin);fclose(stdout);
    return 0;
}
### 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组合,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 数组 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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