BZOJ2525 [Poi2011]Dynamite 【二分 + 贪心】

本文介绍了解决BZOJ2525问题的一种算法思路,该问题要求找到所有有炸弹的点到点燃点的最大距离最小值。通过二分搜索结合贪心策略,实现了高效求解。

题目链接

BZOJ2525

题解

就是要求所有有炸弹的点到点燃点距离最大值最小
显然二分答案距离\(D\)
然后按深度排序,贪心点燃当前没覆盖的深度最深的点往上第\(D\)层的点
每覆盖一个点要标记其能到达的点
显然暴力标记均摊是\(O(n)\)
复杂度\(O(nlogn)\)

#include<algorithm>
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<map>
#define Redge(u) for (int k = h[u],to; k; k = ed[k].nxt)
#define REP(i,n) for (int i = 1; i <= (n); i++)
#define mp(a,b) make_pair<int,int>(a,b)
#define cls(s) memset(s,0,sizeof(s))
#define cp pair<int,int>
#define LL long long int
using namespace std;
const int maxn = 300005,maxm = 100005,INF = 1000000000;
inline int read(){
    int out = 0,flag = 1; char c = getchar();
    while (c < 48 || c > 57){if (c == '-') flag = -1; c = getchar();}
    while (c >= 48 && c <= 57){out = (out << 3) + (out << 1) + c - 48; c = getchar();}
    return out * flag;
}
int h[maxn],ne = 1;
struct EDGE{int to,nxt;}ed[maxn << 1];
inline void build(int u,int v){
    ed[++ne] = (EDGE){v,h[u]}; h[u] = ne;
    ed[++ne] = (EDGE){u,h[v]}; h[v] = ne;
}
int n,m,tag[maxn],dep[maxn],fa[maxn],L,tot;
int id[maxn],vis[maxn],ok[maxn],N;
void dfs(int u){
    Redge(u) if ((to = ed[k].to) != fa[u]){
        fa[to] = u; dep[to] = dep[u] + 1;
        dfs(to);
    }
}
void Dfs(int u,int len,int pre){
    ok[u] = true;
    if (vis[u] >= len) return;
    vis[u] = len;
    if (!len) return;
    Redge(u) if ((to = ed[k].to) != pre)
        Dfs(to,len - 1,u);
}
bool check(int mid){
    tot = 0; L = mid;
    REP(i,n) vis[i] = ok[i] = 0;
    REP(i,N){
        int u = id[i],k;
        if (!ok[u]){
            k = L;
            while (k-- && fa[u]) u = fa[u];
            Dfs(u,L,0);
            tot++;
        }
    }
    return tot <= m;
}
inline bool cmp(const int& a,const int& b){
    return dep[a] > dep[b];
}
int main(){
    n = read(); m = read();
    for (int i = 1; i <= n; i++){
        tag[i] = read();
        if (tag[i]) id[++N] = i;
    }
    for (int i = 1; i < n; i++) build(read(),read());
    dfs(1);
    sort(id + 1,id + 1 + N,cmp);
    int l = 0,r = n,mid;
    while (l < r){
        mid = l + r >> 1;
        if (check(mid)) r = mid;
        else l = mid + 1;
    }
    printf("%d\n",l);
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/Mychael/p/9234695.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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