洛谷P2921

刚看到这道题的时候,没有在意复杂度,就直接暴力了,我也真是憨了,这可是提高省选组的题……后来看看算法标签说是记忆化搜索,再仔细看看题,这不就是每个顶点出度只有一的有向图嘛,包括自环,且是多个连通块,然后,每一个顶点停止遍历的时候一定是进入了一个环内或者自身是某个环的一部分,否则遍历是不会停止的,那么所有的数据应该类似这种情况

在这里插入图片描述

接下来咋搞呢?想半天也没有整明白,写了一个假算法,理论上是没问题的,结果RE了,我想应该是栈爆了,后来看了看洛谷的第一篇题解,也是看了很长一段时间才迷瞪过来,就感觉太妙了!!!
col[i]:该节点第一次被遍历到时是以那个顶点为起点的,上图我们是以顶点1开始遍历的,那么6,5,3,4,2的col值都是1
ti[i]:记录的是以某个起点开始遍历时,到每个点的时间,起点设置为0,即时间戳,上图红色的就是时间戳
cir[i]:我们知道每一个点所在的连通图肯定有一个环(包括自环),这个存的就是环的大小,这个很容易算出来,第二次到达某个点的时间戳减去第一次到达这个点的时间戳就是答案
cirt[i]:记录的是进入这个点所在联通图中的环的时间戳
上图我们是以点1为起点进行一次遍历的,遍历完成后,下一次的遍历不外乎这几种情况
1:下一个起点是另外一个联通图中的点,这样的话还进行遍历就是了
2:下一个点是这个联通图中还没有被访问过的点如下图中的点8

在这里插入图片描述

这时候从点8开始遍历,到1时发现此时1已经被遍历过了,那么点8的答案是(此时的时间点cnt(既是2)+入环的时间戳-交点的时间戳+环的大小)(2+3-0+3)
3:是某个联通图中已经被访问过的点入图中的点5,此时等于入环的时间戳-该点的时间戳+环的大小,还有一种情况是点是环中的一点 如点5,此时就等于环的大小了
#pragma GCC optimize(2)
#include<bits/stdc++.h>

using namespace std;

typedef long long ll;
#define pi acos(-1.0)
#define e exp(1.0)
const ll maxn=1e5+7;
ll nex[maxn],col[maxn],ti[maxn],cir[maxn],cirt[maxn],N;
vector<ll>V;
int main()
{
	ios::sync_with_stdio(false);
	cin>>N;
	ll i,j;
	for(i=1;i<=N;i++)
	cin>>nex[i];
	V.clear();
	memset(col,0,sizeof(col));
	memset(cir,0,sizeof(cir));
	memset(cirt,0,sizeof(cirt));
	for(i=1;i<=N;i++)
	{
		ll cnt=0;
		ll pos=i;
		while(1)
		{
			if(!col[pos])//新的点 
			{
				col[pos]=i;
				ti[pos]=cnt;			
			}
			else if(col[pos]==i)//遍历到了环
			{
				cir[i]=cnt-ti[pos];//环的大小 
				cirt[i]=ti[pos];//入环的时间戳 
				V.push_back(cnt);
				break;
			}
			else//是该联通图中之前遍历过的点,包括在环中的点和不在环中的点,巧妙的是用一个max可以包含着两种情况 
			{
				cir[i]=cir[col[pos]];
				cirt[i]=cnt+max(cirt[col[pos]]-ti[pos],ll(0));
				V.push_back(cirt[i]+cir[i]);
				break;
			}
			cnt++;
			pos=nex[pos];
		}	
	}
	for(i=0;i<V.size();i++)
	cout<<V[i]<<endl;
	return 0;
}

这个题的复杂度我想应该是小于O(2N)的,因为每个点最多被访问两次,没看懂的话只好这样了,我也就这个水平了,最好把栗子带进代码模拟一下
### 关于动态规划 (Dynamic Programming, DP) 的解决方案 在解决洛谷平台上的编程问题时,尤其是涉及动态规划的题目,可以采用以下方法来构建解决方案: #### 动态规划的核心思想 动态规划是一种通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式来求解复杂问题的方法。其核心在于存储重复计算的结果以减少冗余运算。通常情况下,动态规划适用于具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。 对于动态规划问题,常见的思路包括定义状态、转移方程以及边界条件的设计[^1]。 --- #### 题目分析与实现案例 ##### **P1421 小玉买文具** 此题是一个典型的简单模拟问题,可以通过循环结构轻松完成。以下是该问题的一个可能实现方式: ```cpp #include <iostream> using namespace std; int main() { int n; cin >> n; // 输入购买数量n double p, m, c; cin >> p >> m >> c; // 输入单价p,总金额m,优惠券c // 计算总价并判断是否满足条件 if ((double)n * p <= m && (double)(n - 1) * p >= c) { cout << "Yes"; } else { cout << "No"; } return 0; } ``` 上述代码实现了基本逻辑:先读取输入数据,再根据给定约束条件进行验证,并输出最终结果[^2]。 --- ##### **UOJ104 序列分割** 这是一道经典的区间动态规划问题。我们需要设计一个二维数组 `f[i][j]` 表示前 i 次操作后得到的最大价值,其中 j 是最后一次切割的位置。具体实现如下所示: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN = 5e3 + 5; long long f[MAXN], sumv[MAXN]; int a[MAXN]; int main(){ ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(0); int n,k; cin>>n>>k; for(int i=1;i<=n;i++)cin>>a[i]; for(int i=1;i<=n;i++)sumv[i]=sumv[i-1]+a[i]; memset(f,-0x3f,sizeof(f)); f[0]=0; for(int t=1;t<=k;t++){ vector<long long> g(n+1,LLONG_MIN); for(int l=t;l<=n;l++)g[l]=max(g[l-1],f[t-1][l-1]); for(int r=t;r<=n;r++)f[r]=max(f[r],g[r]+sumv[r]*t); } cout<<f[n]<<'\n'; return 0; } ``` 这段程序利用了滚动数组优化空间复杂度,同时保持时间效率不变[^3]。 --- ##### **其他常见问题** 针对更复杂的路径覆盖类问题(如 PXXXX),我们往往需要结合一维或多维动态规划模型加以处理。例如,在某些场景下,我们可以设定 dp 数组记录到达某一点所需最小代价或者最大收益等指标[^4]。 --- ### 总结 以上展示了如何运用动态规划技巧去应对不同类型的算法挑战。无论是基础还是高级应用场合,合理选取合适的数据结构配合清晰的状态转换关系都是成功解决问题的关键所在。
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