【51Nod1444】破坏道路

在一个由n个城市组成的国家中,通过m条双向道路相连。任务是在保证两条特定路径的最短时间限制下,尽可能多地破坏道路。需要找到最多可破坏的道路数量。

在某一个国家,那儿有n个城市,他们通过m条双向道路相连。城市从1到n编号。如果城市a和b通过一条道路直接相连,那么他们之间的距离就是一个小时。这个国家的道路网络可以允许你从任意一个城市到达另外的城市。
现在你要破坏尽可能多的道路,但是要保证从城市s1到t1不超过l1小时,并且从城市s2到t2不超过l2小时。
输出最多可以破坏的道路数目,如果没有解,请输出-1

Input
单组测试数据。
第一行有两个整数n,m(1 ≤ n ≤ 3000, n-1 ≤ m ≤ min(3000,n*(n-1)/2) )。
接下来m行,每行有两个整数 ai, bi (1 ≤ ai, bi ≤ n, ai ≠ bi),表示ai和bi之间有一条道路。
输入保证是一个连通图。
最后两行每行有三个整数s1, t1, l1和 s2, t2, l2, (1 ≤ si, ti ≤ n, 0 ≤ li ≤ n)。
Output
输出一个整数,表示最多可以破坏的道路数目,如果没有解,输出-1。
Input示例
5 4
1 2
2 3
3 4
4 5
1 3 2
3 5 2
Output示例
0

题解
处理出dis[i][j]表示i到j的最短距离。可以证明s1->t1与s2->t2的路径最多有一段公共路径。所以暴力枚举这段公共路径。
dis[s1][i]+dis[i][j]+dis[j][t1]<=l1 and dis[s2][i]+dis[i][j]+dis[j][t2]<=l2
ans=max(m-dis[s1][i]-dis[j][t1]-dis[s2][i]-dis[j][t2]-dis[i][j],ans);

题目 51nod 3478 涉及一个矩阵问题,要求通过最少的操作次数,使得矩阵中至少有 `RowCount` 行和 `ColumnCount` 列是回文的。解决这个问题的关键在于如何高效地枚举所有可能的行和列组合,并计算每种组合所需的操作次数。 ### 解法思路 1. **预处理每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数**: - 对于每一行,计算将其变为回文所需的最少操作次数。这可以通过比较每对对称位置的值是否相同来完成。 - 对于每一列,计算将其变为回文所需的最少操作次数,方法同上。 2. **枚举所有可能的行和列组合**: - 由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此可以枚举所有可能的行组合和列组合。 - 对于每一种组合,计算其所需的最少操作次数,并取最小值。 3. **计算操作次数**: - 对于每一种组合,需要计算哪些行和列需要修改,并且注意行和列的交叉点可能会重复计算,因此需要去重。 ### 代码实现 以下是一个可能的实现方式,使用了枚举和位运算来处理组合问题: ```python def min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count): import itertools N = len(matrix) M = len(matrix[0]) # Precompute the cost to make each row a palindrome row_cost = [] for i in range(N): cost = 0 for j in range(M // 2): if matrix[i][j] != matrix[i][M - 1 - j]: cost += 1 row_cost.append(cost) # Precompute the cost to make each column a palindrome col_cost = [] for j in range(M): cost = 0 for i in range(N // 2): if matrix[i][j] != matrix[N - 1 - i][j]: cost += 1 col_cost.append(cost) min_total_cost = float('inf') # Enumerate all combinations of rows and columns rows = list(range(N)) cols = list(range(M)) from itertools import combinations for row_comb in combinations(rows, row_count): for col_comb in combinations(cols, col_count): # Calculate the cost for this combination cost = 0 # Add row costs for r in row_comb: cost += row_cost[r] # Add column costs for c in col_comb: cost += col_cost[c] # Subtract the overlapping cells for r in row_comb: for c in col_comb: # Check if this cell is part of the palindrome calculation if r < N // 2 and c < M // 2: if matrix[r][c] != matrix[r][M - 1 - c] and matrix[N - 1 - r][c] != matrix[N - 1 - r][M - 1 - c]: cost -= 1 min_total_cost = min(min_total_cost, cost) return min_total_cost # Example usage matrix = [ [0, 1, 0], [1, 0, 1], [0, 1, 0] ] row_count = 2 col_count = 2 result = min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count) print(result) ``` ### 代码说明 - **预处理成本**:首先计算每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数。 - **枚举组合**:使用 `itertools.combinations` 枚举所有可能的行和列组合。 - **计算成本**:对于每一种组合,计算其成本,并考虑行和列交叉点的重复计算问题。 ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此枚举所有组合的时间复杂度为 $ O(N^{RowCount} \times M^{ColCount}) $,这在实际中是可接受的。 - **空间复杂度**:主要是存储预处理的成本,空间复杂度为 $ O(N + M) $。 ### 相关问题 1. 如何优化矩阵中行和列的枚举组合以减少计算时间? 2. 在计算行和列的交叉点时,如何更高效地处理重复计算的问题? 3. 如果矩阵的大小增加到更大的范围,如何调整算法以保持效率? 4. 如何处理矩阵中行和列的回文条件不同时的情况? 5. 如何扩展算法以支持更多的操作类型,例如翻转某个区域的值?
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