Magic Potion Gym - 101981I(最大流)

本文探讨了n个英雄打m个怪兽的问题,通过二分图匹配和网络流理论,利用Dinic算法求解最大匹配数。介绍了如何构建网络流图,包括增加特殊节点和调整边的容量,以实现k个英雄额外攻击一次的能力。

题意

n个英雄要打m个怪兽,给出每个英雄可以打的怪兽编号,每个英雄可以打一次最多,然后给出一个数k,可以选出k个英雄,使他们多打1个怪兽,每个怪兽只能由一个英雄打,问最多能打几个英雄。

思路

如果没有选k个英雄的过程这就是一个二分图最大匹配问题
二分图匹配问题可以用建立网络流来做,起点S连每个英雄容量为1,英雄连可以打的怪兽容量为1,怪兽连T容量为1,然后跑一个Dinic就行了。
如果选k个英雄其实就相当于从S多引出一条路容量为k的路,然后连到一个tmp点,在把tmp点用容量为1的路连到每个英雄上。

代码

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

typedef long long ll;
const int maxn = 1020;
const int inf = 0x3f3f3f3f;
int n,m,k;
struct Edge {
    int from, to, cap, flow;
};
struct Dinic {
    int s,t;
    vector<Edge> edges;
    vector<int> G[maxn];
    int d[maxn];
    bool vis[maxn];
    int cur[maxn];
    void addEdge(int from, int to, int cap) {
        edges.push_back((Edge){from,to,cap,0});
        edges.push_back((Edge){to,from,0,0});
        int tt = edges.size();
        G[from].push_back(tt-2);
        G[to].push_back(tt-1);
    }
    bool BFS() {
        memset(vis, 0, sizeof(vis));
        queue<int>Q;
        Q.push(s);
        d[s] = 0;
        vis[s] = 1;
        while(!Q.empty()) {
            int x = Q.front(); Q.pop();
            for(int i = 0; i < G[x].size(); i++) {
                Edge & e = edges[G[x][i]];
                if(!vis[e.to] && e.cap > e.flow) {
                    vis[e.to] = 1;
            
                    d[e.to] = d[x] + 1;
                    Q.push(e.to);
                }
            }
        }
        return vis[t];
    }
    int DFS(int x, int a) {
        if(x == t || a == 0) return a;
        int flow = 0, f;
        for(int & i =  cur[x]; i < G[x].size(); i++) {
            Edge& e = edges[G[x][i]];
            if(d[x]+1==d[e.to] && (f=DFS(e.to,min(a,e.cap-e.flow))) > 0) {
                e.flow += f;
                edges[G[x][i]^1].flow-=f;
                flow+=f;
                a-=f;
                if(a==0) break;
            }
        }
        return flow;
    }
    int MF(int s, int t) {
        this->s = s; this->t = t;
        int flow = 0;
        while(BFS()) {
            memset(cur, 0, sizeof(cur));
            flow += DFS(s, inf);
        }
        return flow;
    }
}dinic;
int main()
{
    // freopen("/Users/maoxiangsun/MyRepertory/acm/i.txt", "r", stdin);
    scanf("%d%d%d", &n,&m,&k);
    int tmp = n + m + 1;
    int s = 0;
    int t = n + m + 2;
    dinic.addEdge(0, tmp, k);
    for(int i = 1; i <= n; i++) {
        dinic.addEdge(s,i,1);
        dinic.addEdge(tmp,i,1);
        int T;scanf("%d", &T);
        while(T--) {
            int v;
            scanf("%d", &v);
            dinic.addEdge(i, n+v, 1);
        }
    }
    for(int i = 1; i <= m; i++) {
        dinic.addEdge(i+n,t,1);
    }
    printf("%d\n", dinic.MF(s,t));
    return 0;
}

/*
3 5 2
4 1 2 3 5
2 2 5
2 1 2
*/
内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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