USACO 2009 Dec cow toll paths 过路费-floyd

本文介绍了一种使用Floyd算法解决带有点权值路径问题的方法。通过优化枚举顺序确保路径上的最大点权值被正确计算,并给出了具体的实现思路与转移方程。

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

这道题首先要明确一点,那就是当你从一个点走到自己时,也是需要花费这个点点权值的费用。这个点卡了我两次QWQ

然后我比较喜欢分两步搞:

首先,我们利用floyd的一个性质:就是在更新其他点之间的路线时要先引入一个点,而枚举是按编号

再来看这道题,如果它不要求加点权,那么就是裸的floyd,所以这道题难点就在于如何确定一条路径上最大的点,这时就容易让人想到这道题有一个排序步骤,因为排完序后在每一位都可以确定它前面的点都比它大/小。

 

好了,那么显然是在枚举的时候,如果我们把小的点先枚举,大的点后枚举,不就能保证之前更新的值都小于这个值(也就是说路径上的值最大为这个枚举点)了吗^_^

 

所以

考虑用f[i][j]来表示以i,j为两端的最短路,不过值得注意的是,这条路径上没有比i,j,k点权更大的点

考虑用dp[i][j]来表示答案,也就是以i,j为两端,路径上比较大的点权+总边权

所以转移方程就是:

f[i][j]=min(f[i][j],f[i][k]+f[k][j]);

dp[i][j]=min(dp[i][j],f[i][j]+max(a[i],a[j],a[k]);

最后处理一下映射细节就好了

转载于:https://www.cnblogs.com/blog-Dr-J/p/9377044.html

### 解题思路 "The Lost Cow" 是一道经典的模拟问题,目标是计算 Farmer John 找到 Bessie 需要行走的距离。Farmer John 使用一种特定的策略来寻找 Bessie:他从初始位置 `x` 开始,依次向右走一段距离,再返回原点;接着向左走更远的一段距离,再次回到原点,如此反复直到找到 Bessie。 #### 关键逻辑 1. **移动模式** 每次移动的距离按照序列 \( \pm 1, \mp 2, \pm 4, \ldots \) 增加,即每次翻倍并改变方向。 2. **终止条件** 当 Farmer John 到达的位置覆盖了 Bessie 的实际坐标 `y` 时停止搜索。具体来说: - 如果 `x < y`,则当某一次移动到达或超过 `y` 时结束; - 如果 `x > y`,则当某一次移动到达或低于 `y` 时结束。 3. **总路径长度** 计算总的路径长度时需要注意最后一次未完全完成的往返行程应减去多余的部分。 --- ### C++ 实现代码 以下是基于上述逻辑的一个标准实现: ```cpp #include <iostream> #include <cmath> using namespace std; int main() { long long x, y; cin >> x >> y; if (x == y) { cout << 0; return 0; } long long pos = x, step = 1, total_distance = 0; while (true) { // 向右移动 long long next_pos = pos + step; if ((x < y && next_pos >= y) || (x > y && next_pos <= y)) { total_distance += abs(y - pos); break; } total_distance += abs(next_pos - pos); pos = next_pos; // 返回起点 total_distance += abs(pos - x); // 向左移动 step *= -2; next_pos = pos + step; if ((x < y && next_pos >= y) || (x > y && next_pos <= y)) { total_distance += abs(y - pos); break; } total_distance += abs(next_pos - pos); pos = next_pos; // 返回起点 total_distance += abs(pos - x); step *= -2; } cout << total_distance; return 0; } ``` 此代码实现了 Farmer John 寻找 Bessie 的过程,并精确计算了所需的总路径长度[^1]。 --- ### Pascal 实现代码 如果偏好 Pascal,则可以参考以下代码片段: ```pascal var n, x, y, t, ans: longint; begin assign(input, 'lostcow.in'); reset(input); assign(output, 'lostcow.out'); rewrite(output); readln(x, y); if x = y then begin writeln(0); halt; end; n := x; t := 1; ans := 0; repeat ans := ans + abs(t) + abs(n - x); n := x + t; t := -t * 2; if ((n >= y) and (x < y)) or ((n <= y) and (x > y)) then begin ans := ans - abs(n - y); break; end; until false; writeln(ans); close(input); close(output); end. ``` 这段代码同样遵循相同的逻辑结构,适用于需要提交至 USACO 平台的情况[^3]。 --- ### Python 实现代码 对于初学者而言,Python 提供了一种更为简洁的方式表达这一算法: ```python def lost_cow(x, y): if x == y: return 0 position = x step = 1 total_distance = 0 while True: # Move to the right new_position = position + step if (x < y and new_position >= y) or (x > y and new_position <= y): total_distance += abs(new_position - position) total_distance -= abs(new_position - y) break total_distance += abs(new_position - position) position = new_position total_distance += abs(position - x) # Move to the left step *= -2 new_position = position + step if (x < y and new_position >= y) or (x > y and new_position <= y): total_distance += abs(new_position - position) total_distance -= abs(new_position - y) break total_distance += abs(new_position - position) position = new_position total_distance += abs(position - x) return total_distance # Example usage print(lost_cow(int(input()), int(input()))) ``` 该版本通过逐步调整步长和方向完成了整个搜索流程[^4]。 ---
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