洛谷——P2656 采蘑菇

P2656 采蘑菇

题目描述

小胖和ZYR要去ESQMS森林采蘑菇。

ESQMS森林间有N个小树丛,M条小径,每条小径都是单向的,连接两个小树丛,上面都有一定数量的蘑菇。小胖和ZYR经过某条小径一次,可以采走这条路上所有的蘑菇。由于ESQMS森林是一片神奇的沃土,所以一条路上的蘑菇被采过后,又会长出一些新的蘑菇,数量为原来蘑菇的数量乘上这条路的“恢复系数”,再下取整。

比如,一条路上有4个蘑菇,这条路的“恢复系数”为0.7,则第一~四次经过这条路径所能采到的蘑菇数量分别为4,2,1,0.

现在,小胖和ZYR从S号小树丛出发,求他们最多能采到多少蘑菇。

对于30%的数据,N<=7,M<=15

另有30%的数据,满足所有“恢复系数”为0

对于100%的数据,N<=80,000,M<=200,000,0.1<=恢复系数<=0.8且仅有一位小数,1<=S<=N.

输入输出格式

输入格式:

 

第一行,N和M

第2……M+1行,每行4个数字,分别表示一条小路的起点,终点,初始蘑菇数,恢复系数。

第M+2行,一个数字S

 

输出格式:

 

一个数字,表示最多能采到多少蘑菇,在int32范围内。

 

输入输出样例

输入样例#1:  复制
3 3
1 2 4 0.5
1 3 7 0.1
2 3 4 0.6
1
输出样例#1:  复制
8

 

啊啊啊,、、一般的操作、、、

我们先tarjan求一下强连通分量,然后因为强连通分量的每一个点之间都可以相互到达,那么也就是说强连通分量里的所有的蘑菇我们是都能得到的。然后我们在tarjan缩一下点,将一个强连通分量缩成一个点,这个点的权值即为这个强连通分量里的所有的蘑菇的个数,然后我们现在将一个带环的图转换成了一棵树型的结构,然后我们在跑一遍最长路就行了

#include<queue>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#define N 200010
using namespace std;
queue<int>q;
bool vis[N];
double recovery;
int n,m,x,y,z,ns,top,tot,tim,tot1,sum,ans;
int s[N],dfn[N],low[N],head[N],head1[N],stack[N],belong[N],dis[N];
int read()
{
    int x=0,f=1; char ch=getchar();
    while(ch<'0'||ch>'9'){if(ch=='-')f=-1;ch=getchar();}
    while(ch>='0'&&ch<='9') x=x*10+ch-'0',ch=getchar();
    return x*f;
}
struct Edge
{
    double rec;
    int to,dis,next,from;
}edge[N],edge1[N];
int add(int x,int y,int z,double rec)
{
    tot++;
    edge[tot].to=y;
    edge[tot].dis=z;
    edge[tot].rec=rec;
    edge[tot].next=head[x];
    head[x]=tot;
}
int add1(int x,int y,int z)
{
    tot1++;
    edge1[tot1].to=y;
    edge1[tot1].dis=z;
    edge1[tot1].next=head1[x];
    head1[x]=tot1;
}
int tarjan(int x)
{
    dfn[x]=low[x]=++tim;
    stack[++top]=x,vis[x]=true;
    for(int i=head[x];i;i=edge[i].next)
    {
        int t=edge[i].to;
        if(vis[t]) low[x]=min(low[x],dfn[t]);
        else if(!dfn[t]) tarjan(t),low[x]=min(low[x],low[t]);
    }
    if(low[x]==dfn[x])
    {
        sum++;belong[x]=sum,s[sum]++;
        for(;stack[top]!=x;top--)
        {
            z=stack[top];
            belong[z]=sum,vis[z]=false,s[sum]++;
        }
        top--,vis[x]=false;
    }
}
int shink_point()
{
    for(int i=1;i<=n;i++)
     for(int j=head[i];j;j=edge[j].next)
      if(belong[i]==belong[edge[j].to])
       if(s[belong[i]]>1)
       {
               x=edge[j].dis;dis[belong[i]]+=x;
               while(x) x*=edge[j].rec,dis[belong[i]]+=x;
        } 
    for(int i=1;i<=n;i++)
     for(int j=head[i];j;j=edge[j].next)
      if(belong[i]!=belong[edge[j].to]) 
           add1(belong[i],belong[edge[j].to],edge[j].dis);
}
int spfa(int ns)
{
    vis[ns]=true,q.push(ns);
    while(!q.empty())
    {
        x=q.front(),q.pop();vis[x]=false;
        for(int i=head1[x];i;i=edge1[i].next)
        {
            int t=edge1[i].to;
            if(dis[t]>dis[x]+edge1[i].dis) continue;
            dis[t]=dis[x]+edge1[i].dis;
            if(vis[t]) continue;
            vis[t]=true,q.push(t); 
        }
    }
}
int main()
{
    n=read(),m=read();

    for(int i=1;i<=m;i++)
    {
        x=read(),y=read(),z=read();
        scanf("%lf",&recovery);
        add(x,y,z,recovery);
    }
    for(int i=1;i<=n;i++)
     if(!dfn[i]) tarjan(i);
    shink_point();ns=read();
    spfa(belong[ns]);
    for(int i=1;i<=sum;i++)
     ans=max(ans,dis[i]);
    printf("%d",ans);
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/z360/p/7732821.html

### 关于洛谷 P1746 离开中山路的 Python 解题思路 对于编号为P1746的题目《离开中山路》,该问题属于图论中的最短路径求解类问题。给定地图上的多个节点以及连接这些节点的道路长度,目标是从起点到终点找到一条总距离最小的路径[^1]。 #### 数据结构的选择 为了高效处理此类问题,可以采用邻接表来表示输入的地图数据。邻接表不仅节省空间而且便于快速访问相连边的信息。此外,在寻找最短路径过程中,优先队列(通常通过堆实现)能够帮助按照当前累计成本从小到大顺序遍历各个顶点[^2]。 #### Dijkstra算法的应用 针对本题特点——即不存在负权边的情况,Dijkstra算法是一个合适的选择。此方法从源结点出发逐步扩展已知区域直至覆盖整个网络;每次从未被收录进来的候选集中挑选具有最低估计代价者作为新的探索中心,并更新其相邻未访问过的邻居们的临时标记值直到抵达目的地为止[^3]。 下面是具体的Python代码实现: ```python import heapq def dijkstra(n, edges, start, end): graph = [[] for _ in range(n)] # 构建加权无向图的邻接列表形式 for u, v, w in edges: graph[u].append((v, w)) graph[v].append((u, w)) dist = [float('inf')] * n # 初始化所有节点的距离为无穷大 prev = [-1] * n # 记录前驱用于重建路径 pq = [(0, start)] # 将起始位置加入优先级队列并设初始距离为零 dist[start] = 0 while pq: d, node = heapq.heappop(pq) if node == end: # 提早终止条件:当到达终点时停止搜索 break if d > dist[node]: # 跳过已经找到了更优解的情形 continue for neighbor, weight in graph[node]: new_dist = d + weight if new_dist < dist[neighbor]: dist[neighbor] = new_dist prev[neighbor] = node heapq.heappush(pq, (new_dist, neighbor)) path = [] curr = end while curr != -1: path.append(curr) curr = prev[curr] return list(reversed(path)), dist[end] if __name__ == "__main__": N = ... # 输入城市数量N M = ... # 道路条数M roads = [...] # 所有道路信息[(A_i,B_i,C_i)...] S, T = ..., ... # 出发点S和目的地点T result_path, min_distance = dijkstra(N, roads, S-1, T-1) # 注意索引调整 print(f"The shortest distance is {min_distance}.") print("The optimal route:", " -> ".join(map(str,[i+1 for i in result_path]))) ```
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