【CF1253F】Cheap Robot(最小生成树,最短路)

首先发现所有询问点都是充电桩这个条件很有用。

它能滋生出一种暴力到极端的想法:用 Floyd 对全局跑一遍最短路。然后新建一个图,图中两两充电桩连一条边,边权为它们之间的最短路,代表着从这个充电桩直接走到那个充电桩最少要备多少电。然后再把新图的最小生成树建出来,询问时直接询问树上两点路径边权最大值。

发现时间压根过不去,也不太好直接优化。

发现瓶颈主要是在跑 Floyd O ( n 3 ) O(n^3) O(n3) 和建图 O ( k 2 ) O(k^2) O(k2),这是我们我们远远不能接受的。

但是原图最多也就 m m m 条边,所以上面的做法只能把时间复杂化。

于是考虑能不能直接在题目给的原图上搞东西。

于是就有了一种神奇的思路:

既然充电桩直接两两建边我们不能接受,我们不如直接枚举 c c c,把两个距离 ≤ c leq c c 的充电桩之间连一条边,然后再看题目询问的 A A A B B B 充电桩在什么时候联通。

但是枚举 c c c 貌似也要跟充电桩两两间的距离有关,那怎么转移到原图上的边呢?

在原图上,我们先用 dijkstra 预处理出每一个点 i i i 到离它最近的充电桩的距离 d i s i dis_i disi。然后设当前枚举的为 c c c

然后对于原图中的每一条边 ( u , v ) (u,v) (u,v),设其边权为 w w w。如果 d i s u + w + d i s v ≤ c dis_u+w+dis_vleq c disu+w+disvc,,那么就连上边 ( u , v ) (u,v) (u,v),然后再判断 A A A B B B 在原图中是否联通。

为什么这样做是对的呢?(以下的 A A A B B B 均代表任意两个充电桩)

  1. ( u , v ) (u,v) (u,v) 被连上,那么 u u u v v v 的最近充电桩间的距离 ≤ c leq c c

    证明显然,根据 ( u , v ) (u,v) (u,v) 被连上的条件的定义即可得出。

  2. A A A B B B 的距离 ≤ c leq c c,那么 A A A B B B 联通。

    如果两个充电桩 A A A B B B 的距离 ≤ c leq c c,那么这样做之后他们一定联通。因为对于 A A A B B B 最短路上的每一条边 ( u , v ) (u,v) (u,v),它肯定能满足 d i s u + w + d i s v ≤ c dis_u+w+dis_vleq c disu+w+disvc,因为这个式子代表着从离 u u u 最近的充电桩出发、能经过 ( u , v ) (u,v) (u,v) 走到离 v v v 最近的充电桩且满足路程 ≤ c leq c c,而从 A A A 走到 B B B 肯定算入一种方案,所以 ( u , v ) (u,v) (u,v) 这条边肯定能连上。

  3. 推广到间接联通上,如果 A A A B B B 联通, A A A 就真的能到达 B B B 吗?

    答案是肯定的,因为 A A A B B B 的联通路径上的每一条边都被连上,那么根据上述两点证明,可以得出这条边的两个端点的最近充电桩可以互相到达,而 A A A 可以通过这些能互相到达的充电桩直接或间接地到达 B B B

所以这样做是正确的。

至于维护连边的过程,我们可以用并查集。

同时我们可以把询问离线下来,在并查集的每个联通块内记录这个连通块内包含的未解决询问,而合并连通块时要用启发式合并才能保证时间复杂度,具体详见代码。

然后枚举 c c c 实在是太大了,不然直接先把每条边按 d i s u + w + d i s v dis_u+w+dis_v disu+w+disv 排序,再依次枚举边。

这样你就发现这种 “给边排序,再依次加入图中判断联通” 的方法和 kruskal 类似,只不过边权改了一下而已,而且还带上了询问。

具体代码如下:

#include<bits/stdc++.h>

#define N 100010
#define M 300010
#define ll long long

using namespace std;

struct Edge
{
	int u,v;
	ll w;
}e[M];

struct Query
{
	int a,b;
	ll ans;
	Query(){ans=-1;}
}q[M];

struct data
{
	int u;
	ll s;
	data(){};
	data(int a,ll b){u=a,s=b;}
	bool operator < (const data &a) const
	{
		return s>a.s;
	}
};

int n,m,k,Q;
int fa[N];
int cnt,head[N],nxt[M<<1],to[M<<1],w[M<<1];
ll dis[N];

vector<int>g[N];
priority_queue<data>que;

void adde(int u,int v,int wi)
{
	to[++cnt]=v;
	w[cnt]=wi;
	nxt[cnt]=head[u];
	head[u]=cnt;
}

void dijkstra()
{
	memset(dis,127,sizeof(dis));
	for(int i=1;i<=k;i++)
		que.push(data(i,0)),dis[i]=0;
	while(!que.empty())
	{
		data now=que.top();
		que.pop();
		for(int i=head[now.u];i;i=nxt[i])
		{
			int v=to[i];
			if(dis[now.u]+w[i]<=dis[v])
			{
				dis[v]=dis[now.u]+w[i];
				que.push(data(v,dis[v]));
			}
		}
	}
}

bool cmp(Edge a,Edge b)
{
	return a.w<b.w;
}

int find(int x)
{
	return x==fa[x]?x:(fa[x]=find(fa[x]));
}

int main()
{
	scanf("%d%d%d%d",&n,&m,&k,&Q);
	for(int i=1;i<=m;i++)
	{
		scanf("%d%d%lld",&e[i].u,&e[i].v,&e[i].w);
		adde(e[i].u,e[i].v,e[i].w),adde(e[i].v,e[i].u,e[i].w);
	}
	for(int i=1;i<=Q;i++)
	{
		scanf("%d%d",&q[i].a,&q[i].b);
		g[q[i].a].push_back(i),g[q[i].b].push_back(i);
	}
	dijkstra();
	for(int i=1;i<=m;i++)
		e[i].w=e[i].w+dis[e[i].u]+dis[e[i].v];
	sort(e+1,e+m+1,cmp);
	for(int i=1;i<=n;i++) fa[i]=i;
	for(int i=1;i<=m;i++)
	{
		int a=find(e[i].u),b=find(e[i].v);
		if(a!=b)
		{
			if(g[b].size()<g[a].size()) swap(a,b);//注意启发式合并的size比较不是比较的并查集的size而是询问大小的size
			fa[a]=b;
			for(int j=0,size=g[a].size();j<size;j++)
			{
				int x=find(q[g[a][j]].a),y=find(q[g[a][j]].b);
				if(x==y)
				{
					if(q[g[a][j]].ans==-1)
						q[g[a][j]].ans=e[i].w;
				}
				else g[b].push_back(g[a][j]);
			}
		}
	}
	for(int i=1;i<=Q;i++)
		printf("%lld
",q[i].ans);
	return 0;
}
原文地址:https://www.cnblogs.com/ez-lcw/p/14448627.html