[POI2013]Łuk triumfalny

本文探讨了POI2013 Łuktriumfalny游戏中的策略问题,通过二分查找确定最小染色数k,并采用树形动态规划验证方案可行性。

[POI2013]Łuk triumfalny

题目大意:

一棵\(n(n\le3\times10^5)\)个结点的树,一开始\(1\)号结点为黑色。\(A\)\(B\)进行游戏,每次\(B\)能选择不超过\(k\)个结点染成黑色,然后\(A\)从当前点出发走到一个相邻的结点。若\(A\)\(1\)号结点出发,则\(k\)最小取多少能保证\(A\)每次走到的点都是黑点?

思路:

二分答案\(k\)后使用树形DP判断是否可行。

从叶子往根考虑,\(f_i\)表示将\(i\)的子树全部染黑需要从祖先获取多少染色的机会(就是说现在有\(f_i\)个结点无法染色)。

转移方程为\(f_x=\max(\sum(f_y+1)-k,0)\)

最后若\(f_1=0\)则说明可行。

时间复杂度\(\mathcal O(n\log n)\)

源代码:

#include<cstdio>
#include<cctype>
#include<vector>
inline int getint() {
    register char ch;
    while(!isdigit(ch=getchar()));
    register int x=ch^'0';
    while(isdigit(ch=getchar())) x=(((x<<2)+x)<<1)+(ch^'0');
    return x;
}
const int N=3e5+1;
std::vector<int> e[N];
inline void add_edge(const int &u,const int &v) {
    e[u].push_back(v);
    e[v].push_back(u);
}
int f[N],k;
void dfs(const int &x,const int &par) {
    f[x]=-k;
    for(register unsigned i=0;i<e[x].size();i++) {
        const int &y=e[x][i];
        if(y==par) continue;
        dfs(y,x);
        f[x]+=f[y]+1;
    }
    f[x]=std::max(f[x],0);
}
inline bool check(const int &k) {
    ::k=k;
    dfs(1,0);
    return f[1]==0;
}
int main() {
    const int n=getint();
    for(register int i=1;i<n;i++) {
        add_edge(getint(),getint());
    }
    int l=e[1].size(),r=e[1].size();
    for(register int i=2;i<=n;i++) {
        r=std::max(r,(int)e[i].size()-1);
    }
    while(l<=r) {
        const int mid=(l+r)>>1;
        if(check(mid)) {
            r=mid-1;
        } else {
            l=mid+1;
        }
    }
    printf("%d\n",r+1);
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/skylee03/p/9639579.html

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
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