noip模拟赛多校第八场 T3 遥控机器人 (最短路 + 技巧拆点)

2023-11-06 20:30

本文主要是介绍noip模拟赛多校第八场 T3 遥控机器人 (最短路 + 技巧拆点),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

题面

在这里插入图片描述

简要题意:
        给你一个 n n n 个点 m m m 条边的图。边 i i i 有颜色 c i c_i ci。你可以选择一些边改变它们的颜色成为区间 [ 1 , m ] [1, m] [1,m] 中的任意颜色,改变一条边 i i i 一次的代价是 w i w_i wi。询问你能否在一些改变操作后使得可以从 1 1 1 号点,每次只经过当前点的 特殊边 到达 n n n。特殊边的定义是 对于当前点而言,特殊边的颜色在该点所有出边中有且仅出现一条。 如果可以,输出最小代价。否则输出 − 1 -1 1

分析:

        凭感觉是一道最短路的题。

        首先有一个性质:因为颜色的区间与边数相同,所以如果要改变一条边,那么可以把它变成一个任何别的边都不会再变成的颜色。换言之, 如果要花费代价改变某一条边的颜色,那么可以把它变成无色,并且这样是最优的

        接下来我们考虑如果一条边 ( u , v ) (u, v) (u,v) 的颜色是 c c c,花费是 w w w。我们从 u u u v v v 经过它花费代价有几种情况:

        1. u u u 的出边中是 c c c 颜色的只有一条,那么代价是 0 0 0

        2. u u u 的出边中 c c c 颜色的边有多条,改变这条边的颜色至无色,花费是 w w w

        3. u u u 的出边中 c c c 颜色的边有多条,改变不改变它的颜色,改变其它边的颜色至无色。
            花费是 v a l u , c − w val_{u, c} - w valu,cw v a l u , c val_{u, c} valu,c 代表所有 u u u 的出边中颜色是 c c c 的边的代价之和。

        不难发现,情况 1 1 1 可以归到情况 3 3 3 中。

        我们考虑把这两种代价看做两种边权跑最短路会有什么问题:

        如果按照情况 3 3 3 u u u v v v,我们考虑会不会存在一个问题:按照情况 3 3 3 我们需要把其它颜色也为 c c c 的边都改成无色,那么把它变成无色但是却不记录会不会影响后面答案的计算呢?
)

        蓝色点表示最优路径的点,红色的边表示情况 3 3 3 中染成无色的边,它们的颜色是 c c c。黑色的边表示最优路径的边。那么如果出现上图的情况(从 5 5 5 号点走到 1 1 1 号点),那么 2 2 2 号点到 1 1 1 号点似乎是不需要花费的,因为在从 4 4 4 号点到 3 3 3 号点的时候就把那条颜色为 c c c 的边染成了无色。但是我们按照上面的规则进行的话,如果从 2 2 2 3 3 3 还使用情况 3 3 3,显然会多算一个代价。

        但是深入思考一下,这种情况不会发生。因为这样的路径一定不是最优路径。如果按照上图的走法,那么 ( 2 , 4 ) (2,4) (2,4) ( 6 , 4 ) (6, 4) (6,4) ( 4 , 7 ) (4, 7) (4,7) 的代价都会被算。实际上如果我们直接选择路径 5 → 4 → 2 → 1 5 \to 4 \to 2 \to 1 5421,并且 ( 4 , 2 ) (4, 2) (4,2) 使用情况 2 2 2 ( 2 , 1 ) (2, 1) (2,1) 使用情况 3 3 3 肯定更加优秀。

        这也就意味着: 如果我们能够通过某种方式处理好情况 2 2 2 带来的影响(即把边染成无色的影响),那么按照上面的规则跑最短路就是对的

        如果按照情况 2 2 2 经过一条颜色为 c c c 的边 从 u u u v v v,那么 ( u , v ) (u, v) (u,v) 这条边颜色的改变可能会影响从 v v v k k k 经过一条颜色为 c c c 按照情况 3 3 3 所花费的代价。根据这个问题,我们考虑 拆点

        有一个很暴力的想法是我们把每一个点拆成 m + 1 m + 1 m+1 个点:若有三个点 a a a, b b b , c c c a a a b b b 经过一条颜色为 x x x 的边,当使用情况 2 2 2 的时候,可以从 a a a 走向 b x b_x bx,代价为 0 0 0 b x b_x bx必须继续沿着颜色x使用情况 3 3 3 走向其他点。每一个点的 0 0 0 状态表示 没有限制。这样我们就解决了维护信息的问题。但是复杂度好像有点问题。

        我们考虑实际上一个点没有必要开 m m m 个点,只需要对每个点开其存在的颜色数个点就行了。一条边能够提供给两个点分别提供 1 1 1 个点,所以总点数是 2 m + n 2m + n 2m+n。然后建图跑最短路即可。时间复杂度 O ( ( n + m ) l o g 2 ( n + m ) ) O((n + m)log_2(n + m)) O((n+m)log2(n+m))。常数有亿点大。

CODE:

#include<bits/stdc++.h>//拆点   把点的状态拆一下 
using namespace std;
const int N = 1e5 + 10;
const int M = 2e5 + 10;
const int T = 2 * N + M * 2;
typedef pair< int, int > PII;
typedef long long LL;
inline int read(){int x = 0, f = 1; char c = getchar();while(!isdigit(c)){if(c == '-') f = -1; c = getchar();}while(isdigit(c)){x = (x << 1) + (x << 3) + (c ^ 48); c = getchar();}return x * f;
}
int u, v, c;
int n, m, head[T], ut[M], vt[M], ct[M], tot, len;//最多T个点
bool vis[T];
LL wt[M], dis[T], res, w; 
map< PII, int > rk;
map< PII, LL > val;
struct edge{int v, last;LL w;
}E[M * 8 + 10000];
void add(int u, int v, LL w){E[++len].v = v;E[len].last = head[u];E[len].w = w;head[u] = len;
}
struct state{int x; LL w;friend bool operator < (state a, state b){return a.w > b.w;}
};
void dijkstra(int s){priority_queue< state > q;q.push((state){s, 0});while(!q.empty()){state u = q.top(); q.pop();int x = u.x;if(vis[x]) continue;vis[x] = 1;for(int i = head[x]; i; i = E[i].last){int v = E[i].v; LL w = E[i].w;if(dis[v] > dis[x] + w){dis[v] = dis[x] + w;q.push((state){v, dis[v]});}}}
}
int main(){n = read(), m = read();for(int i = 1; i <= n; i++){rk[make_pair(i, 0)] = ++tot;}for(int i = 1; i <= m; i++){u = read(), v = read(); c = read(), w = 1LL * read();if(!rk[make_pair(u, c)]) rk[make_pair(u, c)] = ++tot;if(!rk[make_pair(v, c)]) rk[make_pair(v, c)] = ++tot;val[make_pair(u, c)] += w;val[make_pair(v, c)] += w;ut[i] = u, vt[i] = v, wt[i] = w, ct[i] = c;}for(int i = 1; i <= m; i++){int u = ut[i], v = vt[i], c = ct[i], w = wt[i];add(rk[make_pair(u, 0)], rk[make_pair(v, 0)], w);//改变颜色,不做限制 add(rk[make_pair(u, 0)], rk[make_pair(v, c)], 0);//改变颜色,必须限制 add(rk[make_pair(u, c)], rk[make_pair(v, 0)], val[make_pair(u, c)] - w);add(rk[make_pair(u, 0)], rk[make_pair(v, 0)], val[make_pair(u, c)] - w);add(rk[make_pair(v, 0)], rk[make_pair(u, 0)], w);//改变颜色,不做限制 add(rk[make_pair(v, 0)], rk[make_pair(u, c)], 0);//改变颜色,必须限制 add(rk[make_pair(v, c)], rk[make_pair(u, 0)], val[make_pair(v, c)] - w);add(rk[make_pair(v, 0)], rk[make_pair(u, 0)], val[make_pair(v, c)] - w);}memset(dis, 0x3f, sizeof dis);dis[rk[make_pair(1, 0)]] = 0;dijkstra(rk[make_pair(1, 0)]);res = dis[rk[make_pair(n, 0)]];if(res == 0x3f3f3f3f3f3f3f3f) res = -1;printf("%lld\n", res);return 0;
}

这篇关于noip模拟赛多校第八场 T3 遥控机器人 (最短路 + 技巧拆点)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/358885

相关文章

90%的人第一步就错了! 顺利登录wifi路由器后台的技巧

《90%的人第一步就错了!顺利登录wifi路由器后台的技巧》登录Wi-Fi路由器,其实就是进入它的后台管理页面,很多朋友不知道该怎么进入路由器后台设置,感兴趣的朋友可以花3分钟了解一下... 你是不是也遇到过这种情况:家里网速突然变慢、想改WiFi密码却不知道从哪进路由器、新装宽带后完全不知道怎么设置?别慌

Java 单元测试之Mockito 模拟静态方法与私有方法最佳实践

《Java单元测试之Mockito模拟静态方法与私有方法最佳实践》本文将深入探讨如何使用Mockito来模拟静态方法和私有方法,结合大量实战代码示例,带你突破传统单元测试的边界,写出更彻底、更独立... 目录Mockito 简介:为什么选择它?环境准备模拟静态方法:打破“不可变”的枷锁传统困境解法一:使用M

录音功能在哪里? 电脑手机等设备打开录音功能的技巧

《录音功能在哪里?电脑手机等设备打开录音功能的技巧》很多时候我们需要使用录音功能,电脑和手机这些常用设备怎么使用录音功能呢?下面我们就来看看详细的教程... 我们在会议讨论、采访记录、课堂学习、灵感创作、法律取证、重要对话时,都可能有录音需求,便于留存关键信息。下面分享一下如何在电脑端和手机端上找到录音功能

Python函数的基本用法、返回值特性、全局变量修改及异常处理技巧

《Python函数的基本用法、返回值特性、全局变量修改及异常处理技巧》本文将通过实际代码示例,深入讲解Python函数的基本用法、返回值特性、全局变量修改以及异常处理技巧,感兴趣的朋友跟随小编一起看看... 目录一、python函数定义与调用1.1 基本函数定义1.2 函数调用二、函数返回值详解2.1 有返

Java实现复杂查询优化的7个技巧小结

《Java实现复杂查询优化的7个技巧小结》在Java项目中,复杂查询是开发者面临的“硬骨头”,本文将通过7个实战技巧,结合代码示例和性能对比,手把手教你如何让复杂查询变得优雅,大家可以根据需求进行选择... 目录一、复杂查询的痛点:为何你的代码“又臭又长”1.1冗余变量与中间状态1.2重复查询与性能陷阱1.

Python内存优化的实战技巧分享

《Python内存优化的实战技巧分享》Python作为一门解释型语言,虽然在开发效率上有着显著优势,但在执行效率方面往往被诟病,然而,通过合理的内存优化策略,我们可以让Python程序的运行速度提升3... 目录前言python内存管理机制引用计数机制垃圾回收机制内存泄漏的常见原因1. 循环引用2. 全局变

MySQL中查询和展示LONGBLOB类型数据的技巧总结

《MySQL中查询和展示LONGBLOB类型数据的技巧总结》在MySQL中LONGBLOB是一种二进制大对象(BLOB)数据类型,用于存储大量的二进制数据,:本文主要介绍MySQL中查询和展示LO... 目录前言1. 查询 LONGBLOB 数据的大小2. 查询并展示 LONGBLOB 数据2.1 转换为十

Python进阶之列表推导式的10个核心技巧

《Python进阶之列表推导式的10个核心技巧》在Python编程中,列表推导式(ListComprehension)是提升代码效率的瑞士军刀,本文将通过真实场景案例,揭示列表推导式的进阶用法,希望对... 目录一、基础语法重构:理解推导式的底层逻辑二、嵌套循环:破解多维数据处理难题三、条件表达式:实现分支

Python中的filter() 函数的工作原理及应用技巧

《Python中的filter()函数的工作原理及应用技巧》Python的filter()函数用于筛选序列元素,返回迭代器,适合函数式编程,相比列表推导式,内存更优,尤其适用于大数据集,结合lamb... 目录前言一、基本概念基本语法二、使用方式1. 使用 lambda 函数2. 使用普通函数3. 使用 N

Go语言网络故障诊断与调试技巧

《Go语言网络故障诊断与调试技巧》在分布式系统和微服务架构的浪潮中,网络编程成为系统性能和可靠性的核心支柱,从高并发的API服务到实时通信应用,网络的稳定性直接影响用户体验,本文面向熟悉Go基本语法和... 目录1. 引言2. Go 语言网络编程的优势与特色2.1 简洁高效的标准库2.2 强大的并发模型2.