hdu-4568-Hunter

本文介绍了一种基于迷宫寻径的算法实现方案,利用优先队列进行广度优先搜索(BFS),并结合动态规划求解最优路径。文中详细展示了如何通过节点结构定义、比较运算符重载等手段来优化搜索过程,并最终输出从起点到终点的最短距离。

http://www.2cto.com/kf/201308/236512.html

http://blog.youkuaiyun.com/catalyst1314/article/details/19008903


#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<iostream>
#include<cstdlib>
#include<vector>
#include<cmath>
#include<queue>
using namespace std;
#define inf 0x3f3f3f3f

int n,m,k;
int map[220][220];
int f[220][220];
int h[20][2];
int vis[220][220];
int dist[20][20];
int dir[4][2]={1,0,-1,0,0,1,0,-1};
int dp[1<<15][15];
struct node
{
	int x,y,dis;
	bool operator < (const node &a) const
	{
		return a.dis < dis;
	}
};
bool com(int a,int b)
{
	if(a>=1&&b>=1&&a<=n&&b<=m)
		return true;
	return false;
}
void bfs(int x,int y)
{
	int s=f[x][y];
	priority_queue<node> q;
	int v[20]={0};
	v[s]=1;
	node ans;
	ans.x=x;
	ans.y=y;
	ans.dis=0;
	q.push(ans);
	memset(vis,0,sizeof(vis));
	vis[x][y]=1;
	int tot=1;
	while(!q.empty())
	{
		node sta=q.top();
		node next;
		q.pop();
		if(!v[0]&&(sta.x==1||sta.x==n||sta.y==1||sta.y==m))
		{
			v[0]=1;
			tot++;
			dist[s][0]=sta.dis;
			dist[0][s]=sta.dis+map[x][y];
			if(tot==k+1) return ;
		}
		int id=f[sta.x][sta.y];
		if(id!=0&&!v[id])
		{
			v[id]=1;
			tot++;
			dist[s][id]=sta.dis;
			if(tot==k+1) return ;
		}
		int i;
		for(i=0;i<4;i++)
		{
			next.x=sta.x+dir[i][0];
			next.y=sta.y+dir[i][1];
			next.dis=sta.dis+map[next.x][next.y];
			if(com(next.x,next.y)&&vis[next.x][next.y]==0&&map[next.x][next.y]!=-1)
			{
				vis[next.x][next.y]=1;
				q.push(next);
			}
		}
	}
}
int main()
{
	int t;
	cin>>t;
	while(t--)
	{
		memset(f,0,sizeof(f));
		memset(dist,0,sizeof(dist));
		memset(h,0,sizeof(h));
		int i,j;
		cin>>n>>m;
		for(i=1;i<=n;i++)
			for(j=1;j<=m;j++)
				scanf("%d",&map[i][j]);
		cin>>k;
		for(i=1;i<=k;i++){
			scanf("%d%d",&h[i][0],&h[i][1]);
			h[i][0]++,h[i][1]++;
			f[h[i][0]][h[i][1]]=i;
		}
		for(i=1;i<=k;i++)
			bfs(h[i][0],h[i][1]);
		if(k==0) {printf("0\n"); continue;}
		memset(dp,inf,sizeof(dp));
		for(i=0;i<=k;i++)
			dp[1<<i][i]=dist[0][i];
		int end=(1<<(k+1));
		int b;
		for(i=0;i<end;i++)
			for(j=0;j<=k;j++)
				if((i>>j)&1){
					for(b=0;b<=k;b++){
						if((i>>b)&1)
							dp[i][j]=min(dp[i][j],dp[i-(1<<j)][b]+dist[b][j]);
					}
				}
		printf("%d\n",dp[end-1][0]);
	}
}	


HDU-3480 是一个典型的动态规划问,其目标通常为 *Division*,主要涉及二维费用背包问或优化后的动态规划策略。目大意是:给定一个整数数组,将其划分为若干个连续的子集,每个子集最多包含 $ m $ 个元素,并且每个子集的最大值与最小值之差不能超过给定的阈值 $ t $,目标是使所有子集的划分代价总和最小。每个子集的代价是该子集最大值与最小值的差值。 ### 动态规划思路 设 $ dp[i] $ 表示前 $ i $ 个元素的最小代价。状态转移方程如下: $$ dp[i] = \min_{j=0}^{i-1} \left( dp[j] + cost(j+1, i) \right) $$ 其中 $ cost(j+1, i) $ 表示从第 $ j+1 $ 到第 $ i $ 个元素构成一个子集的代价,即 $ \max(a[j+1..i]) - \min(a[j+1..i]) $。 为了高效计算 $ cost(j+1, i) $,可以使用滑动窗口或单调队列等数据结构来维护区间最大值与最小值,从而将时间复杂度优化到可接受的范围。 ### 示例代码 以下是一个简化版本的动态规划实现,使用暴力方式计算区间代价,适用于理解问结构: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int INF = 0x3f3f3f3f; const int MAXN = 10010; int a[MAXN]; int dp[MAXN]; int main() { int T, n, m; cin >> T; for (int Case = 1; Case <= T; ++Case) { cin >> n >> m; for (int i = 1; i <= n; ++i) cin >> a[i]; dp[0] = 0; for (int i = 1; i <= n; ++i) { dp[i] = INF; int mn = a[i], mx = a[i]; for (int j = i; j >= max(1, i - m + 1); --j) { mn = min(mn, a[j]); mx = max(mx, a[j]); if (mx - mn <= T) { dp[i] = min(dp[i], dp[j - 1] + mx - mn); } } } cout << "Case " << Case << ": " << dp[n] << endl; } return 0; } ``` ### 优化策略 - **单调队列**:可以使用两个单调队列分别维护当前窗口的最大值与最小值,从而将区间代价计算的时间复杂度从 $ O(n^2) $ 降低到 $ O(n) $。 - **斜率优化**:若问满足特定的决策单调性,可以考虑使用斜率优化技巧进一步加速状态转移过程。 ### 时间复杂度分析 原始暴力解法的时间复杂度为 $ O(n^2) $,在 $ n \leq 10^4 $ 的情况下可能勉强通过。通过单调队列优化后,可以稳定运行于 $ O(n) $ 或 $ O(n \log n) $。 ### 应用场景 HDU-3480 的问模型可以应用于资源调度、任务划分等场景,尤其适用于需要控制子集内部差异的问,如图像分块压缩、数据分段处理等[^1]。 ---
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