算法导论 3.2-1

本文通过严谨的数学证明,展示了两个单调递增函数的和、复合及非负情况下的乘积同样保持单调递增特性。这为理解更复杂的函数性质提供了坚实的理论基础。

问题

证明:若f(n)和g(n)是单调递增的函数,则f(n)+g(n)和f(g(n))也是单调递增的;另外,若f(n)和g(n)是非负的,那么f(n)*g(n)是单调递增的。

分析

证明:由题意,当m<=n时,f(m)<=f(n)和g(m)<=g(n)(1)
所以f(m)+g(m)<=f(n)+g(n),所以f(n)+g(n)是单调递增的
又因为g(m)<=g(n)和f(n)是单调递增的,所以f(g(m))<=f(g(n)),所以f(g(n))是单调递增 的
若f(n)>=0且g(n)>=0,由(1)得,f(m)*g(m)<=f(m)*g(n)<=f(n)*g(n)
所以当m<=n时,f(m)*g(m)<=f(n0*g(n)即此时f(n)*g(n)是单调递增的
<think>嗯,用户想了解C++中Floyd算法版本3.2-6与“黄油”问题的实现或相关问题。首先,我需要确认用户提到的“版本3.2-6”具体指什么。可能是指某本教材或参考资料中的章节,比如《算法导论》或者某些竞赛教程的版本。不过常见的Floyd算法实现通常不会有这样的版本号,可能是用户记错了,或者是特定资料中的分类。需要进一步分析用户提供的引用内容。 看用户提供的引用内容,特别是引用[1]、[2]、[3],都是关于最短路径问题,尤其是“香甜的黄油”问题。这个问题需要找到牧场中放置黄油的位置,使得所有牛到该点的最短路径之和最小。引用中提到,当顶点数较多时(比如800),Floyd算法的时间复杂度O(V&sup3;)会超时,因此改用SPFA算法多次执行单源最短路径。 用户现在的问题是将Floyd算法与这个问题联系起来,可能想知道为什么Floyd不适用,或者是否有变体可以优化。但根据引用,Floyd在这种情况下不可行,所以用户可能是在寻求替代方案,或者想了解如何在特定情况下调整Floyd算法。 接下来,我需要解释Floyd算法的基本实现,并说明为什么在顶点数大时不适合,然后联系到“黄油”问题中使用SPFA的原因。同时,用户提到的“版本3.2-6”可能是指某个特定实现步骤或优化版本,但需要澄清。由于信息不足,可能需要假设用户指的是Floyd的标准实现与变体。 在回答中,需要明确Floyd的核心思想,给出C++代码示例,并讨论其在黄油问题中的局限性。同时,生成相关问题,帮助用户深入理解不同最短路径算法的应用场景和优化方法。</think>### C++中Floyd算法与"黄油"问题的关联解析 根据引用内容,"香甜的黄油"问题需要计算多个顶点间的最短路径[^3]。Floyd算法虽然可以求解所有顶点对的最短路径,但在顶点数V=800时时间复杂度达到$O(V^3)=5.12×10^8$,远超竞赛题目的时间限制(通常1秒对应$1×10^8$操作)[^1][^2]。 #### Floyd算法标准实现(C++) ```cpp void floyd(int n, vector<vector<int>>& dist) { for(int k=1; k<=n; ++k) for(int i=1; i<=n; ++i) for(int j=1; j<=n; ++j) dist[i][j] = min(dist[i][j], dist[i][k] + dist[k][j]); } ``` #### 版本3.2-6的特殊性分析 该版本可能指: 1. 路径记录优化:添加路径追踪矩阵 2. 稀疏矩阵优化:对非连接边跳过计算 3. 动态规划状态压缩:使用滚动数组降低空间复杂度 #### 在"黄油"问题中的局限性 当V=800时: - 空间复杂度:$800×800=640,000$(需约2.5MB内存) - 时间复杂度:$800^3=512,000,000$次操作 - 对比SPFA方案:$500×2×1500=1,500,000$次操作 #### 改进方案 1. 优先队列优化:改用Dijkstra算法结合堆优化 2. 并行计算:利用GPU加速三重循环 3. 分块计算:将大矩阵拆分为子块处理 $$ \text{时间复杂度对比} = \begin{cases} \text{Floyd} & O(V^3) \\ \text{SPFA} & O(kE) \\ \text{Dijkstra} & O(E+V\log V) \end{cases} $$
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