poj 3635(full tank?)

本文讨论了使用动态规划(DP)算法解决特定问题的方法,具体涉及到通过设置状态和应用Dijkstra广搜变种来查找最小花费点。通过实例代码展示了如何实现这一过程,包括初始化、边的添加、广度优先搜索(BFS)的优化以及最终求解最小花费路径。

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我感觉是dp类型的吧。。。。

discuss里一个讲解把状态的设置说的很好

设一个 money[1001][101] 表示 到点i时, 油量为j 的最小花费;
然后用dijstra的广搜变种来搜即可:
每次找一个最小花费点, if money[x][y + 1]满足, 拓展入队即可;
然后再更新x的邻点入队拓展即可;

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
#define inf 900000000
#define M 1010
#define N 100000
struct node1{
    int v,w,next;
}edge[N];
int head[M],p,a[M],dp[M][105],vis[M][105],c,s,e;
struct node{
    int v,fuel,cst;
    bool operator <(const node &k) const{
        return k.cst<cst;
    }
};
priority_queue<node> que;
node u,nex;
void ainit(){
    p=0,memset(head,-1,sizeof(head));
}
int bfs(int n){
    int i,j,v,f,len;
    for(i=0;i<=n;i++) for(j=0;j<=c;j++)
        dp[i][j]=inf,vis[i][j]=0;
    while(!que.empty()) que.pop();   //少些这一句,wa了很长时间。。。
    dp[s][0]=0,u.v=s,u.cst=0,u.fuel=0;
    que.push(u);
    while(!que.empty()){
        u=que.top(),que.pop();
        v=u.v,f=u.fuel,len=u.cst;
        if(v==e) return len;
        vis[v][f]=1;
        if(f+1<=c && !vis[v][f+1] && dp[v][f+1]>dp[v][f]+a[v]){
            dp[v][f+1]=dp[v][f]+a[v];
            nex.v=v,nex.fuel=f+1,nex.cst=dp[v][f+1];
            que.push(nex);
        }
        for(i=head[v];i!=-1;i=edge[i].next){
            int t=edge[i].v,k=f-edge[i].w;
            if(k>=0 && !vis[t][k] && len<dp[t][k]){
                dp[t][k]=len;
                nex.v=t,nex.fuel=k,nex.cst=dp[t][k];
                que.push(nex);
            }
        }
    }
    return -1;
}
void addedge(int u,int v,int w){
    edge[p].v=v,edge[p].w=w,edge[p].next=head[u],head[u]=p++;
    edge[p].v=u,edge[p].w=w,edge[p].next=head[v],head[v]=p++;
}
int main(){
    int i,cas,n,m,u,v,w;
    while(scanf("%d%d",&n,&m)!=-1){
        ainit();
        for(i=0;i<n;i++)
            scanf("%d",&a[i]);
        while(m--){
            scanf("%d%d%d",&u,&v,&w);
            addedge(u,v,w);
        }
        scanf("%d",&cas);
        while(cas--){
            scanf("%d%d%d",&c,&s,&e);
            int ans=bfs(n);
            if(ans==-1) printf("impossible\n");
            else printf("%d\n",ans);
        }
    }
    return 0;
}


POJ3635是一道经典的数学题,需要使用一些数学知识和算法进行解决。 题目描述: 给定四个正整数 a、b、p 和 k,求 a^b^p mod k 的值。 解题思路: 首先,我们可以将指数 b^p 写成二进制形式:b^p = c0 * 2^0 + c1 * 2^1 + c2 * 2^2 + ... + ck * 2^k,其中 ci 为二进制数的第 i 位。 然后,我们可以通过快速幂算法来计算 a^(2^i) mod k 的值。具体来说,我们可以用一个变量 x 来存储 a^(2^i) mod k 的值,然后每次将 i 加 1,如果 ci 为 1,则将 x 乘上 a^(2^i) mod k,最后得到 a^b^p mod k 的值。 代码实现: 以下是 Java 的代码实现: import java.util.*; import java.math.*; public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); BigInteger a = sc.nextBigInteger(); BigInteger b = sc.nextBigInteger(); BigInteger p = sc.nextBigInteger(); BigInteger k = sc.nextBigInteger(); BigInteger ans = BigInteger.ONE; for (int i = 0; i < p.bitLength(); i++) { if (b.testBit(i)) { ans = ans.multiply(a.modPow(BigInteger.ONE.shiftLeft(i), k)).mod(k); } } System.out.println(ans); } } 其中,bitLength() 函数用于获取二进制数的位数,testBit() 函数用于判断二进制数的第 i 位是否为 1,modPow() 函数用于计算 a^(2^i) mod k 的值,multiply() 函数用于计算两个 BigInteger 对象的乘积,mod() 函数用于计算模数。 时间复杂度: 快速幂算法的时间复杂度为 O(log b^p),其中 b^p 为指数。由于 b^p 的位数不超过 32,因此时间复杂度为 O(log 32) = O(1)。 总结: POJ3635 是一道经典的数学题,需要使用快速幂算法来求解。在实现时,需要注意 BigInteger 类的使用方法,以及快速幂算法的细节。
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