[BZOJ1232][Usaco2008Nov]安慰奶牛cheer

本文介绍了Usaco2008Nov竞赛中的安慰奶牛问题,通过分析问题背景和需求,给出了具体的算法实现方案。主要内容包括如何构建最小生成树以最小化总时间消耗,并附带了完整的C++代码实现。

1232: [Usaco2008Nov]安慰奶牛cheer

Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 162 MB Submit: 886  Solved: 654 [Submit][Status][Discuss]

Description

Farmer John变得非常懒, 他不想再继续维护供奶牛之间供通行的道路. 道路被用来连接N (5 <= N <= 10,000)个牧场, 牧场被连续地编号为1..N. 每一个牧场都是一个奶牛的家. FJ计划除去P(N-1 <= P <= 100,000)条道路中尽可能多的道路, 但是还要保持牧场之间的连通性. 你首先要决定那些道路是需要保留的N-1条道路. 第j条双向道路连接了牧场S_j和E_j (1 <= S_j <= N; 1 <= E_j <= N; S_j != E_j), 而且走完它需要L_j (0 <= L_j <= 1,000)的时间. 没有两个牧场是被一条以上的道路所连接. 奶牛们非常伤心, 因为她们的交通系统被削减了. 你需要到每一个奶牛的住处去安慰她们. 每次你到达第i个牧场的时候(即使你已经到过), 你必须花去C_i (1 <= C_i <= 1,000)的时间和奶牛交谈. 你每个晚上都会在同一个牧场(这是供你选择的)过夜, 直到奶牛们都从悲伤中缓过神来. 在早上起来和晚上回去睡觉的时候, 你都需要和在你睡觉的牧场的奶牛交谈一次. 这样你才能完成你的交谈任务. 假设Farmer John采纳了你的建议, 请计算出使所有奶牛都被安慰的最少时间. 对于你前10次的提交, 你的程序会在一部分正式的测试数据上运行, 并且返回运行的结果.

Input

* 第 1 行: 用空格隔开的两个整数N和P * 第 2..N+1 行: 第i+1行包含了一个整数: C_i * 第 N+2..N+P+1 行: 第 N+j+1 行包含用空格隔开的三个整数: S_j, E_j 和 L_j

Output

第 1 行: 一个整数, 所需要的总时间(包含和在你所在的牧场的奶牛的两次谈话时间).

 

Sample Input

5 7
10
10
20
6
30
1 2 5
2 3 5
2 4 12
3 4 17
2 5 15
3 5 6
4 5 12

Sample Output

176

假如已经确定了一棵树,那么答案即为最小的点权+$out_i*val_i$+每条边的权值的二倍,其中$out$表示点连的边数,$val$表示点权

看到每个点的贡献与连的边数有关,可以将边的两个点权加到边权上,求出最小生成树即可

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;
char buf[10000000], *ptr = buf - 1;
inline int readint(){
    int n = 0;
    char ch = *++ptr;
    while(ch < '0' || ch > '9') ch = *++ptr;
    while(ch <= '9' && ch >= '0'){
        n = (n << 1) + (n << 3) + ch - '0';
        ch = *++ptr;
    }
    return n;
}
const int maxn = 10000 + 10, maxm = 100000 + 10;
struct Edge{
    int u, v, w;
    Edge(){}
    Edge(int _u, int _v, int _w): u(_u), v(_v), w(_w){}
    bool operator < (const Edge &x) const {
        return w < x.w;
    }
}e[maxm];
int cnt = 0;
int fa[maxn];
int Find(int a){
    return a == fa[a] ? a : fa[a] = Find(fa[a]);
}
int val[maxn];
int main(){
    fread(buf, sizeof(char), sizeof(buf), stdin);
    int n, m, ans = 66662333;
    n = readint();
    m = readint();
    for(int i = 1; i <= n; i++){
        fa[i] = i;
        val[i] = readint();
        ans = min(ans, val[i]);
    }
    for(int u, v, w, i = 1; i <= m; i++){
        u = readint();
        v = readint();
        w = readint();
        e[++cnt] = Edge(u, v, val[u] + val[v] + 2 * w);
    }
    sort(e + 1, e + m + 1);
    for(int k = 0, i = 1; i <= m && k < n - 1; i++){
        if(Find(e[i].u) == Find(e[i].v)) continue;
        fa[Find(e[i].u)] = e[i].v;
        ans += e[i].w;
        k++;
    }
    printf("%d\n", ans);
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/ruoruoruo/p/7486529.html

### 回答1: bzoj[1597][usaco2008 mar]土地购买 斜率优化 这道题是一道经典的斜率优化题目,需要用到单调队列的思想。 首先,我们可以将题目中的式子进行变形,得到: f[i] = f[j] + (sum[i] - sum[j] - m) ^ 2 + k 其中,sum[i] 表示前缀和,m 和 k 都是常数。 我们可以将式子中的 sum[i] 和 k 看作常数,那么我们需要优化的就是 (sum[i] - sum[j] - m) ^ 2 这一项。 我们可以将其展开,得到: (sum[i] - sum[j] - m) ^ 2 = sum[i] ^ 2 - 2 * sum[i] * (sum[j] + m) + (sum[j] + m) ^ 2 我们可以将其看作一个二次函数,其中 a = 1,b = -2 * (sum[j] + m),c = (sum[j] + m) ^ 2。 我们可以发现,当 j < k 时,如果 f[j] + a * sum[j] + b * sum[j] <= f[k] + a * sum[k] + b * sum[k],那么 j 就不可能是最优决策点,因为 k 比 j 更优。 因此,我们可以用单调队列来维护决策点。具体来说,我们可以维护一个单调递增的队列 q,其中 q[i] 表示第 i 个决策点的下标。每次加入一个新的决策点 i 时,我们可以将队列尾部的决策点 j 弹出,直到队列为空或者 f[j] + a * sum[j] + b * sum[j] <= f[i] + a * sum[i] + b * sum[i]。然后,我们将 i 加入队列尾部。 最后,队列头部的决策点就是最优决策点。我们可以用类似于双指针的方法来维护队列头部的决策点是否在当前区间内,如果不在,就弹出队列头部。 时间复杂度为 O(n)。 ### 回答2: 这道题目属于斜率优化的经典题目,难度较高,需要掌握一定的数学知识。 首先,我们可以将题目中的“最大利润”转化为“最小成本”,这样问题就变成了找到一个方案,使得购买土地的成本最小。 接着,我们考虑如何用斜率优化来解决这个问题。我们可以定义一个函数f(i),表示前i块土地的最小成本。 显然,f(1)=0,因为不需要购买任何土地。 对于f(i),它可以由f(j)+b(i)×a(j+1)得到,其中j<i,a(j+1)表示第j+1块土地的面积,b(i)表示第i块土地的价格。这个式子的含义是,我们现在要购买第i块土地,那么前面的土地(即前j块)就都要买,所以f(j)表示前j块土地的最小成本,b(i)×a(j+1)表示购买第i块土地的成本。 那么,我们可以得到递推公式: f(i)=min{f(j)+b(i)×a(j+1)},其中j<i。 这个公式看起来很简单,但是要注意的是,当b(i)×a(j+1)的斜率相同时,我们需要取其中面积较小的土地,因为它的价格更低。因此,我们需要对斜率进行排序,并在递推中用单调队列维护斜率相等的情况下面积最小的土地。 最终,f(n)就是题目所求的最小成本。 总之,这道题目需要深入理解斜率优化算法的原理和实现方式,并且需要注意细节处理,如果能够顺利地解决这个问题,那么对于斜率优化算法的掌握程度就有了很大的提升。 ### 回答3: 土地购买问题可以采用斜率优化算法来解决。这个问题可以转化为一个单调队列的问题。 首先,我们需要对土地价格按照边长从小到大排序。然后,对于每块土地,我们需要求出它的贡献。设 $f_i$ 表示前 $i$ 块土地连续的最小代价。 设当前处理到第 $i$ 块土地,已经求出了前 $j$ 块土地的最小代价 $f_j$。那么我们可以得到下面这个式子: $$ f_i=\min\limits_{j=1}^{i-1}\{f_j+(S_i-S_j)^2+P\} $$ 式子中,$S_i$ 表示前 $i$ 块土地的边长和,$P$ 表示额外购买土地的代价。首先,不考虑额外购买土地,我们可以使用动态规划来求出 $f_i$。但是,考虑到额外购买土地的代价 $P$ 是一个固定值,我们可以考虑将它与某一块土地的代价合并起来,这样就可以使用斜率优化技术来优化动态规划算法。 我们定义一个决策点 $j$,表示我们当前要处理第 $i$ 块土地时,已经处理过 $j$ 块土地,并将第 $j+1$ 块土地到第 $i$ 块土地购买,所需的最小代价。我们假设 $S_i>S_j$,则可以得到下面这个式子: $$ f_i=\min\limits_{j=1}^{i-1}\{f_j+(S_i-S_j)^2+P\} $$ 将它整理成斜率截距式可以得到: $$ y=kx+b $$ 其中 $k=(S_j)^2-2S_iS_j$,$b=f_j+(S_i)^2+P-S_j^2$,$x=S_j$,$y=f_j+(S_j-S_i)^2-S_j^2$。我们发现 $k$ 是一个单调递减的函数,因此我们可以使用一个单调队列来维护所有可能成为决策点的点。对于每个点,我们计算函数 $y$ 的值并将它们加入队列,然后取队头元素的值作为 $f_i$。 综上所述,我们可以使用斜率优化技术来解决土地购买问题,时间复杂度为 $O(n)$。
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