数据结构 ch12 - 最短路 II - 题解
pipiaibiciaibi−ci−cici代码。
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ch12 - 最短路 II
炼金术士小图 II
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分析:
- 这里处理技巧与 ch10 章节中题目 【Watering Hole】中的类似,考虑设定一个超级源点,编号记为 n+1
- n 种材料看作 n 个结点,再加一个编号为 n + 1 的结点表示起点(什么材料都没有),花费作为边权,问题转换为从起点到结点 n 的单源最短路问题
- 建图
- 从起点 n + 1 向代表材料的每个结点 i 连一条边权为 pip_ipi 的有向边,表示可以花费 pip_ipi 从“什么都没有”到“拥有材料 i”。
- 对于 type = 1 类型的转化,从结点 aia_iai 向 bib_ibi 连一条边权为 cic_ici 的有向边。
- 对于 type = 2 类型的分解,从结点 aia_iai 向 bib_ibi 连一条边权为 −ci-c_i−ci 的有向边。(花费 −ci-c_i−ci 就表示赚取 cic_ici)
- 跑 SPFA 求从起点 n + 1 到 n 的最短路。
- 如果存在负环,说明可以赚取无限的利润。
- 如果 d[n] < 0 ,说明得到材料 n 花费负数费用,即赚取了利润。
- 注意整个图有 n + 1 个结点,负环的判断应该是存在边数 >= n+1 的最短路,而不是 >= n。(写 >= n 也不会出错,因为起点只有出边没有入边,不会在环中)
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代码
int main() { int m, pi; cin >> n >> m; // 每个点都和 n+1 节点相连 for (int i = 1; i <= n; i++) { cin >> pi; G[n + 1].push_back({i, pi}); } for (int i = 1; i <= m; i++) { int t, a, b, c; cin >> t >> a >> b >> c; if (t == 1) G[a].push_back({b, c}); else G[a].push_back({b, -c}); } // 从 n + 1 节点出发跑 spfa 算法 // 计算到达 n 号节点的最短路长度 bool flag = spfa(n + 1); if (flag || d[n] < 0) // 有负环 或 到 n 的最短路为负则存在利润 cout << "lucky" << endl; else cout << d[n] << endl; return 0; }路况查询
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分析:
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因为查询次数 q 较大,如果对于每次查询都去跑一次单源最短路,时间复杂度较高。
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本题是对于 Floyd 原理的应用。允许经过结点 k 时,Floyd 算法执行了以下代码
for (int i = 1; i <= n; i++) { for (int j = 1; j <= n; j++) { f[i][j] = min(f[i][j], f[i][k] + f[k][j]); } }那么城市 x 解封时,表示允许经过结点 x ,将以上代码 k 改为 x 执行一遍即可。
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对于 type = 2 类型的询问
- 先判断 x 和 y 的解封情况,可以通过 bool 数组标记和判断。
- x 或 y 还未解封, 或 f[x][y] == 正无穷大,说明无法到达。
- 否则输出 f[x][y] 。
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代码:详见课本【例12.4】路况查询
Cow Hurdles
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分析:
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最短路问题是希望路径边权之和最小,本题希望路径中的最大边权最小,只需要修改松弛操作即可。
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从数据范围看出如果每次询问跑一遍单源最短路,效率较低,用 Floyd 算法比较合适。
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f[i][j] 原本表示 i 到 j 的路径中,最小的路径长度,改为表示 i 到 j 的路径中,最小的最大边权。
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将 Floyd 的状态转移从
f[i][j] = min(f[i][j], f[i][k] + f[k][j])改为
f[i][j] = min(f[i][j], max(f[i][k], f[k][j]))即可
f[i][k] + f[k][j]表示经过 k 的路径中 i 到 j 的最短路长度,求路径总长度所以用加法。max(f[i][k], f[k][j])是从经过 k 的路径中 i 到 j 的最大边权。
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最后如果 f[a][b] == 正无穷大,表示无法从 a 到达 b,输出 -1,否则输出 f[a][b] 。
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代码:详见课本【例12.3】跳跃比赛
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