洛谷P1113 杂务

本文介绍了一种通过图论和深度优先搜索算法解决农场杂务工序优化问题的方法,旨在找到完成一系列相互依赖任务的最短时间。通过实例演示了如何使用特定的数据结构和算法策略来实现这一目标。

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题目描述

John的农场在给奶牛挤奶前有很多杂务要完成,每一项杂务都需要一定的时间来完成它。比如:他们要将奶牛集合起来,将他们赶进牛棚,为奶牛清洗乳房以及一些其它工作。尽早将所有杂务完成是必要的,因为这样才有更多时间挤出更多的牛奶。当然,有些杂务必须在另一些杂务完成的情况下才能进行。比如:只有将奶牛赶进牛棚才能开始为它清洗乳房,还有在未给奶牛清洗乳房之前不能挤奶。我们把这些工作称为完成本项工作的准备工作。至少有一项杂务不要求有准备工作,这个可以最早着手完成的工作,标记为杂务1。John有需要完成的n个杂务的清单,并且这份清单是有一定顺序的,杂务k(k>1)的准备工作只可能在杂务1..k-1中。

写一个程序从1到n读入每个杂务的工作说明。计算出所有杂务都被完成的最短时间。当然互相没有关系的杂务可以同时工作,并且,你可以假定John的农场有足够多的工人来同时完成任意多项任务。

输入输出格式

输入格式:

第1行:一个整数n,必须完成的杂务的数目(3<=n<=10,000);

第2 ~ n+1行: 共有n行,每行有一些用1个空格隔开的整数,分别表示:

* 工作序号(1..n,在输入文件中是有序的);

* 完成工作所需要的时间len(1<=len<=100);

* 一些必须完成的准备工作,总数不超过100个,由一个数字0结束。有些杂务没有需要准备的工作只描述一个单独的0,整个输入文件中不会出现多余的空格。

输出格式:

一个整数,表示完成所有杂务所需的最短时间。

输入输出样例

输入样例#1: 
7
1 5 0
2 2 1 0
3 3 2 0
4 6 1 0
5 1 2 4 0
6 8 2 4 0
7 4 3 5 6 0
输出样例#1: 
23
开始完成这项家务的时间等于需要完成家务时间中的最大值(想了半天才想出来。。。)

附代码:

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstdio>
#include<queue>
#define MAXN 10010
#define MAXM 110
using namespace std;
int n,ans=0,c=1;
int head[MAXN],val[MAXN],s[MAXN];
struct node{
	int next,to;
}a[MAXN*MAXM];
inline int read(){
	int date=0,w=1;char c=0;
	while(c<'0'||c>'9'){if(c=='-')w=-1;c=getchar();}
	while(c>='0'&&c<='9'){date=date*10+c-'0';c=getchar();}
	return date*w;
}
void add(int x,int y){
	a[c].to=y;
	a[c].next=head[x];
	head[x]=c++;
}
int dfs(int rt){
	int will;
	for(int i=head[rt];i;i=a[i].next){
		will=a[i].to;
		s[rt]=max(s[rt],s[will]);
	}
	return s[rt]+val[rt];
}
int main(){
	int x;
	n=read();
	for(int i=1;i<=n;i++){
		x=read();val[i]=read();x=read();
		while(x!=0){
			add(i,x);
			x=read();
		}
	}
	for(int i=1;i<=n;i++)s[i]=dfs(i);
	for(int i=1;i<=n;i++)ans=max(ans,s[i]);
	printf("%d\n",ans);
	return 0;
}

### 关于洛谷 P2078 的解析 目前提供的引用中并未直接提及洛谷 P2078 的相关内容。然而,可以通过分析其他类似问题的解法来推测该题目的潜在解决方案。 #### 基础概念回顾 快速排序是一种分治算法,其核心思想在于通过选取一个基准值将数组划分为两部分,并分别对这两部分递归执行相同的操作[^1]。这种策略通常适用于需要高效排序的数据结构问题。 对于涉及图论的问题,如洛谷 P1113 杂务,采用拓扑排序的方法能够有效解决问题。具体而言,设置 `len` 数组记录各节点所需时间,并借助队列实现层次遍历以计算最早完成时刻[^2]。 针对字符串解析类题目(例如洛谷 P1597),合理运用标准库函数 `scanf()` 可简化复杂逻辑判断过程。通过检测返回值决定读取状态并存储对应变量值至预定义数组之中[^3][^4]。 而某些组合优化场景下,则需综合考虑多种因素权衡利弊。比如,在安排序列时应优先满足条件较少者先行安置从而减少后续冲突可能性[^5]。 尽管上述案例覆盖范围广泛但仍缺乏针对特定编号为2078之练习的具体指导方针。以下是基于常规模式构建的一般性建议: #### 推测性的解答框架 假设此任务属于动态规划范畴,则可尝试如下方法: - 定义状态转移方程; - 初始化边界条件; - 自底向上迭代求解最优子结构性质直至全局最佳方案显现出来为止。 如果它更倾向于模拟操作型挑战的话,那么务必注意细节处理诸如输入验证、异常捕捉等方面以免因微小疏漏而导致错误结果输出。 最后给出一段伪代码示意如何着手编写此类程序片段(假定目标是最长公共子序列LCS): ```python def lcs_length(X, Y): m = len(X) n = len(Y) # 创建二维表用于保存中间结果 C = [[None]*(n + 1) for i in range(m + 1)] for i in range(m + 1): for j in range(n + 1): if i == 0 or j == 0 : C[i][j] = 0 elif X[i-1] == Y[j-1]: C[i][j] = C[i-1][j-1]+1 else: C[i][j] = max(C[i-1][j], C[i][j-1]) return C[m][n] X="AGGTAB" Y="GXTXAYB" print("Length of LCS is ",lcs_length(X,Y)) ```
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