【教3妹学编程-算法题】最小化旅行的价格总和

2023-12-06 17:52

本文主要是介绍【教3妹学编程-算法题】最小化旅行的价格总和,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!

一夜暴富

3妹:2哥2哥,你有没有看到新闻, 有人中了2.2亿彩票大奖!
2哥 : 看到了,2.2亿啊, 一生一世也花不完。
3妹:为啥我就中不了呢,不开心呀不开心。
2哥 : 得了吧,你又不买彩票,还是脚踏实地的好~
3妹:小富靠勤,中富靠德,大富靠命, 可能是我命不好。
2哥 : 话说如果你有了钱,想要干嘛呀?
3妹:旅行,到处去旅行
2哥:就知道会有这一项, 我今天看到一个关于旅行的题目,让我也来考考你吧~

考考你

题目:

现有一棵无向、无根的树,树中有 n 个节点,按从 0 到 n - 1 编号。给你一个整数 n 和一个长度为 n - 1 的二维整数数组 edges ,其中 edges[i] = [ai, bi] 表示树中节点 ai 和 bi 之间存在一条边。

每个节点都关联一个价格。给你一个整数数组 price ,其中 price[i] 是第 i 个节点的价格。

给定路径的 价格总和 是该路径上所有节点的价格之和。

另给你一个二维整数数组 trips ,其中 trips[i] = [starti, endi] 表示您从节点 starti 开始第 i 次旅行,并通过任何你喜欢的路径前往节点 endi 。

在执行第一次旅行之前,你可以选择一些 非相邻节点 并将价格减半。

返回执行所有旅行的最小价格总和。

示例 1:
image.png

输入:n = 4, edges = [[0,1],[1,2],[1,3]], price = [2,2,10,6], trips = [[0,3],[2,1],[2,3]]
输出:23
解释:
上图表示将节点 2 视为根之后的树结构。第一个图表示初始树,第二个图表示选择节点 0 、2 和 3 并使其价格减半后的树。
第 1 次旅行,选择路径 [0,1,3] 。路径的价格总和为 1 + 2 + 3 = 6 。
第 2 次旅行,选择路径 [2,1] 。路径的价格总和为 2 + 5 = 7 。
第 3 次旅行,选择路径 [2,1,3] 。路径的价格总和为 5 + 2 + 3 = 10 。
所有旅行的价格总和为 6 + 7 + 10 = 23 。可以证明,23 是可以实现的最小答案。

示例 2:
image.png

输入:n = 2, edges = [[0,1]], price = [2,2], trips = [[0,0]]
输出:1
解释:
上图表示将节点 0 视为根之后的树结构。第一个图表示初始树,第二个图表示选择节点 0 并使其价格减半后的树。
第 1 次旅行,选择路径 [0] 。路径的价格总和为 1 。
所有旅行的价格总和为 1 。可以证明,1 是可以实现的最小答案。

提示:

1 <= n <= 50
edges.length == n - 1
0 <= ai, bi <= n - 1
edges 表示一棵有效的树
price.length == n
price[i] 是一个偶数
1 <= price[i] <= 1000
1 <= trips.length <= 100
0 <= starti, endi <= n - 1

思路:

思考

深度优先搜索 + 动态规划,
为了使旅行的价格总和最小,那么每次旅行的路径必定是最短路径。根据题意,每次旅行 trips[i] 都是独立的,因此我们可以依次开始旅行 trips[i],并且用数组 count记录节点在旅行中被经过的次数。记旅行 trips[i]的起点和终点分别为 starti和 endi,那么我们以 starti为树的根节点,对树进行深度优先搜索,对于如果节点 node\textit{node}node 的子树(包含它本身)包含节点 endi ,那么我们将 count[node] 加一。

java代码:

class Solution {private List<Integer>[] g, qs;private int[] diff, father, color, price;public int minimumTotalPrice(int n, int[][] edges, int[] price, int[][] trips) {g = new ArrayList[n];Arrays.setAll(g, e -> new ArrayList<>());for (var e : edges) {int x = e[0], y = e[1];g[x].add(y);g[y].add(x); // 建树}qs = new ArrayList[n];Arrays.setAll(qs, e -> new ArrayList<>());for (var t : trips) {int x = t[0], y = t[1];qs[x].add(y); // 路径端点分组if (x != y) qs[y].add(x);}pa = new int[n];for (int i = 1; i < n; ++i)pa[i] = i;diff = new int[n];father = new int[n];color = new int[n];tarjan(0, -1);this.price = price;var p = dfs(0, -1);return Math.min(p[0], p[1]);}// 并查集模板private int[] pa;private int find(int x) {if (pa[x] != x)pa[x] = find(pa[x]);return pa[x];}private void tarjan(int x, int fa) {father[x] = fa;color[x] = 1; // 递归中for (int y : g[x])if (color[y] == 0) { // 未递归tarjan(y, x);pa[y] = x; // 相当于把 y 的子树节点全部 merge 到 x}for (int y : qs[x])// color[y] == 2 意味着 y 所在子树已经遍历完// 也就意味着 y 已经 merge 到它和 x 的 lca 上了if (y == x || color[y] == 2) { // 从 y 向上到达 lca 然后拐弯向下到达 x++diff[x];++diff[y];int lca = find(y);--diff[lca];int f = father[lca];if (f >= 0) {--diff[f];}}color[x] = 2; // 递归结束}private int[] dfs(int x, int fa) {int notHalve = 0, halve = 0, cnt = diff[x];for (int y : g[x])if (y != fa) {var p = dfs(y, x); // 计算 y 不变/减半的最小价值总和notHalve += Math.min(p[0], p[1]); // x 不变,那么 y 可以不变,可以减半,取这两种情况的最小值halve += p[0]; // x 减半,那么 y 只能不变cnt += p[2]; // 自底向上累加差分值}notHalve += price[x] * cnt; // x 不变halve += price[x] * cnt / 2; // x 减半return new int[]{notHalve, halve, cnt};}
}

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