poj 2391 (Floyd+最大流+二分)

本文介绍了一种解决奶牛避雨问题的算法,通过构建网络流模型,使用ISAP算法寻找最小时间使得所有奶牛进入避雨点,涉及网络流、ISAP算法和Floyd算法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题意:有n块草地,一些奶牛在草地上吃草,草地间有m条路,一些草地上有避雨点,每个避雨点能容纳的奶牛是有限的,给出通过每条路的时间,问最少需要多少时间能让所有奶牛进入一个避雨点。

两个避雨点间可以相互到达,所以必须要拆点,如果i-->j可以到达,加边i->j+n,流量无穷大,当然i->i+n也必须有边,,,

Folyd要用long long,,,,,







 

#include<stdio.h>
#include<string.h>
const int N=410;
const int inf=0x3fffffff;
int gap[N],dis[N],head[N],num,start,end,ans,n;
__int64 map[N][N];
struct edge
{
	int st,ed,flow,next;
}E[90000];
struct node
{
	int w1,w2;
}P[210];
void addedge(int x,int y,int w)
{
	E[num].st=x;E[num].ed=y;E[num].flow=w;E[num].next=head[x];head[x]=num++;
	E[num].st=y;E[num].ed=x;E[num].flow=0;E[num].next=head[y];head[y]=num++;
}
int dfs(int u,int minflow)
{
	if(u==end)return minflow;
	int i,v,f,flow=0,min_dis=ans-1;
	for(i=head[u];i!=-1;i=E[i].next)
	{
		v=E[i].ed;
		if(E[i].flow>0)
		{			
			if(dis[v]+1==dis[u])
			{
				f=dfs(v,E[i].flow>minflow-flow?minflow-flow:E[i].flow);
				E[i].flow-=f;
				E[i^1].flow+=f;
				flow+=f;
				if(flow==minflow)break;
				if(dis[start]>=ans)return flow;
			}
			min_dis=min_dis>dis[v]?dis[v]:min_dis;
		}
	}
	if(flow==0)
	{
		if(--gap[dis[u]]==0)
			dis[start]=ans;
		dis[u]=min_dis+1;
		gap[dis[u]]++;
	}
	return flow;
}
int isap()
{
	int maxflow=0;
	memset(dis,0,sizeof(dis));
	memset(gap,0,sizeof(gap));
	gap[0]=ans;
	while(dis[start]<ans)
		maxflow+=dfs(start,inf);
	//printf("maxflow=%d\n",maxflow);
	return maxflow;
}
void makemap(__int64 D)
{
	memset(head,-1,sizeof(head));
	num=0;
	int i,j;
	for(i=1;i<=n;i++)
	{
		addedge(i,i+n,inf);
		addedge(start,i,P[i].w1);
		for(j=i+1;j<=n;j++)
		{
			if(map[i][j]<=D)
			{
				addedge(i,j+n,inf);
				addedge(j,i+n,inf);
			}
		}
		addedge(i+n,end,P[i].w2);
	}
}
int main()
{
	int i,j,k,x,y,w,m,sum;
	while(scanf("%d%d",&n,&m)!=-1)
	{
		start=0;end=n*2+1;ans=end+1;sum=0;
		for(i=1;i<=n;i++)
		{
			for(j=i+1;j<=n;j++)
				map[i][j]=map[j][i]=1000000000000;
			map[i][i]=0;
		}
		for(i=1;i<=n;i++)
		{
			scanf("%d%d",&P[i].w1,&P[i].w2);
			sum+=P[i].w1;
		}
		for(i=1;i<=m;i++)
		{
			scanf("%d%d%d",&x,&y,&w);
			if(map[x][y]>w)
				map[x][y]=map[y][x]=w;
		}
		for(k=1;k<=n;k++)
			for(i=1;i<=n;i++)
				for(j=1;j<=n;j++)
					if(map[i][j]>map[i][k]+map[k][j])
						map[i][j]=map[i][k]+map[k][j];
		__int64 L,R,mid,flag;
		L=0;flag=-1;R=0;
		for(i=1;i<=n;i++)
			for(j=i+1;j<=n;j++)
				if(R<map[i][j]&&map[i][j]<1000000000000)
					R=map[i][j];
		while(L<=R)
		{
			mid=(L+R)/2;
			makemap(mid);
			//printf("mid=%d\n",mid);
			if(isap()==sum)
			{
				flag=mid;
				R=mid-1;
			}
			else L=mid+1;
		}
		printf("%I64d\n",flag);
	}
	return 0;
}


 





 

转载于:https://www.cnblogs.com/james1207/p/3253720.html

电动汽车数据集:2025年3K+记录 真实电动汽车数据:特斯拉、宝马、日产车型,含2025年电池规格和销售数据 关于数据集 电动汽车数据集 这个合成数据集包含许多品牌和年份的电动汽车和插电式车型的记录,捕捉技术规格、性能、定价、制造来源、销售和安全相关属性。每一行代表由vehicle_ID标识的唯一车辆列表。 关键特性 覆盖范围:全球制造商和车型组合,包括纯电动汽车和插电式混合动力汽车。 范围:电池化学成分、容量、续航里程、充电标准和速度、价格、产地、自主水平、排放、安全等级、销售和保修。 时间跨度:模型跨度多年(包括传统和即将推出的)。 数据质量说明: 某些行可能缺少某些字段(空白)。 几个分类字段包含不同的、特定于供应商的值(例如,Charging_Type、Battery_Type)。 各列中的单位混合在一起;注意kWh、km、hr、USD、g/km和额定值。 列 列类型描述示例 Vehicle_ID整数每个车辆记录的唯一标识符。1 制造商分类汽车品牌或OEM。特斯拉 型号类别特定型号名称/变体。型号Y 与记录关联的年份整数模型。2024 电池_类型分类使用的电池化学/技术。磷酸铁锂 Battery_Capacity_kWh浮充电池标称容量,单位为千瓦时。75.0 Range_km整数表示充满电后的行驶里程(公里)。505 充电类型主要充电接口或功能。CCS、NACS、CHAdeMO、DCFC、V2G、V2H、V2L Charge_Time_hr浮动充电的大致时间(小时),上下文因充电方法而异。7.5 价格_USD浮动参考车辆价格(美元).85000.00 颜色类别主要外观颜色或饰面。午夜黑 制造国_制造类别车辆制造/组装的国家。美国 Autonomous_Level浮点自动化能力级别(例如0-5),可能包括子级别的小
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