【魔法 / NOI】

题目


思路

动态规划:

状态定义: f k i j 对应使用了不超过 k 次魔法,从 i 到 j 的路径集合 fkij 对应使用了不超过k次魔法,从i到j的路径集合 fkij对应使用了不超过k次魔法,从i到j的路径集合
状态表示: 路径长度最小值 路径长度最小值 路径长度最小值
目标状态: f k 1 n fk1n fk1n
状态转移: f k i j = m i n ( f k − 1 i t + f 1 t j ) , t ∈ 1 , n fkij = min(fk-1it+f1tj), t \in 1,n fkij=min(fk−1it+f1tj),t∈1,n
优化:快速幂: 将一个 k 值对应一个矩阵,代表 k 代矩阵。我们就可以将状态转移方程转化为: 将一个k值对应一个矩阵,代表k代矩阵。我们就可以将状态转移方程转化为: 将一个k值对应一个矩阵,代表k代矩阵。我们就可以将状态转移方程转化为:

f k i j = m i n ( f k − 1 i t , f 1 t j ) , t ∈ 1 , n \begin{align*} f_{k}ij = min(f_{k-1}it, f_{1}tj), t \in 1,n \end{align*} fkij=min(fk−1it,f1tj),t∈1,n
即该方程给出了k代矩阵的一个元素的计算方式。一个k代矩阵可以依靠一个k-1代矩阵和一个1代矩阵计算出来,类似地:
f k = f k − 1 f 1 f k = ( f k − 2 f 1 ) ( f 1 f 0 ) f k = f 1 k f 0 f 7 = f 4 ( f 2 ( f 1 f 0 ) ) \begin{align*} &f_{k} = f_{k-1}f_{1}\\ &f_{k} = (f_{k-2}f_{1})(f_{1}f_{0})\\ &f_{k} = f_{1}^{k}f_{0}\\ &f_{7} = f_{4}(f_{2}(f_{1}f_{0}))\\ \end{align*} fk=fk−1f1fk=(fk−2f1)(f1f0)fk=f1kf0f7=f4(f2(f1f0))
矩阵间的运算满足结合律,对k重运算可应用快速幂算法
f0就是对于邻接矩阵进行floyd后的矩阵d
枚举所有边进行一次魔法,尝试更新所有f0的路径,使得所有路径都最多用过一次魔法,得到f1

复杂度分析:快速幂复杂度*单个矩阵状态数量*每次状态转移的操作次数:
O ( l o g K ⋅ ( n 3 ) ) \begin{align*} O(logK \cdot (n^{3})) \end{align*} O(logK⋅(n3))


代码

cpp 复制代码
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long LL;
const int N = 110, M = 2510;
struct edge{
    int a;
    int b;
    int c;
} edge[M];
LL d[N][N], f[N][N];
int n, m, K;
void mul(LL c[][N], LL a[][N], LL b[][N])
{
    LL temp[N][N];
    memset(temp, 0x3f, sizeof temp);
    
    for(int i = 1; i <= n; i++)
    {
        for(int j = 1; j <= n; j++)
        {
            for(int k = 1; k <= n; k++)
            {
                temp[i][j] = min(temp[i][j], a[i][k] + b[k][j]);
            }
        }
    }
    
    memcpy(c, temp, sizeof temp);
}
LL qmi()
{
    while(K)
    {
        if(K&1) mul(d, d, f);
        mul(f, f, f);
        K >>= 1;
    }
    
    return d[1][n];
}
int main()
{
    cin >> n >> m >> K;
    memset(d, 0x3f, sizeof d);
    for (int i = 1; i <= n; i ++ ) d[i][i] = 0;
    for(int i = 1; i <= m; i++)
    {
        int a, b, c;
        cin >> a >> b >> c;
        edge[i] = {a, b, c};
        d[a][b] = c;
    }
    
    for(int k = 1; k <= n; k++)
    {
        for(int i = 1; i <= n; i++)
        {
            for(int j = 1; j <= n; j++)
            {
                d[i][j] = min(d[i][j], d[i][k] + d[k][j]);
            }
        }
    }
    memcpy(f, d, sizeof f);
    
    for(int k = 1; k <= m; k++)
    {
        int a = edge[k].a, b = edge[k].b, c = edge[k].c;
        
        for(int i = 1; i <= n; i++)
        {
            for(int j = 1; j <= n; j++)
            {
                f[i][j] = min(f[i][j], d[i][a] - c + d[b][j]);
            }
        }
    }
    
    cout << qmi();
    return 0;
}
相关推荐
To_OC5 小时前
LC 131 分割回文串:刚学回溯时,我连怎么切字符串都想不明白
javascript·算法·leetcode
旖-旎6 小时前
LeetCode 518:零钱兑换||(完全背包)—— 题解
c++·算法·leetcode·动态规划·背包问题
To_OC6 小时前
LC 42 接雨水:暴力超时卡半天?前后缀数组一用就通了
javascript·算法·leetcode
delishcomcn7 小时前
AI视觉识别+分切算法:电化铝缺陷检测与裁切一体化解锁
人工智能·算法
触底反弹7 小时前
深入理解大模型采样:Temperature、Top-K、Top-P 的原理与实战
人工智能·算法·面试
雪碧聊技术8 小时前
力扣 LCR 091. 粉刷房子 —— 动态规划入门详解
算法·动态规划
CV-Climber10 小时前
检索技术的实际应用
人工智能·算法
hhzz11 小时前
Tiger AI Platform平台中增加人脸识别功能
图像处理·人工智能·算法·计算机视觉·大模型
从零开始的代码生活_12 小时前
C++ 继承详解:访问控制、对象模型、菱形继承与设计取舍
开发语言·c++·后端·学习·算法