本文主要是介绍最优贸易解题报告,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!
----------------------------最优贸易是一个n=10^5级的稀疏图,求max{0,w[j]-w[i]}(g[1][i]&&g[i][j]&&g[j][n]).----------------------------一、SPFA的功能与理解,不能仅仅局限于求最短路,而可以是图中某点到图中所有点的某种关系。比如说本题中可以用来求某点到1的所有路径中的Wmax。
二、DFS解法给我们的启示:
①求可到n的点的集合与1可到的点的集合的交集,实际只需要预先一遍DFS将不可到n的点都删掉即可,反之亦成立。
②在有环图中,只需将每个点只可经过最多一次改为每个点只可经过最多两次即可。
③可以以前驱和后继划分阶段,将DP与图论结合起来。(记忆化搜索)
三、 SPFA解法给我们的启示:MITM思想以及SPFA的灵活运用。
四、SPFA+DP解法给我们的启示:
类似背包DP中,若j<a[i],仍然需要有f[i][j]=f[i-1][j]这种状态的携带。
使用纯正面思想解这道题,一个保存了两个变量的类DP·SPFA,保存1到每个点路径的最小值mn,1到每个点可赚旅费最大值mx。
mn[i]=min(mn[j],w[i])j∈{x|x=pred(i)}
mx[i]=max(w[i]-mn[i],mx[j])j∈{x|x=pred(i)}
①其正确性成立的原因是:mn[i]对mx[i]的影响是单向的。
②在对mx[i]的转移中,mx[j]的加入使得状态得以携带和优化,这也是DP的一个常见写法,但我似乎没学会。。还没有深刻理解。。这样使得mx[i]保存的确确实实是当前能求出的最优的mx[i].
③在对mx[i]的SPFA中,实际上每个1能到达的点都是应至少被遍历一遍的,所以其赋值应为mx[i]=-1(1<i<=n),mx[1]=0,而不是mx[i]=0(0<i<=n),这种奇怪而简洁而高效的编程技巧也是我们在平时需要思考、总结、学习和积累的。
五、对于fread、inline(虽然在NOIP和NOI中用不到。。)、vector、map等实用的东西以后应勤加使用,多多练习,多熟悉。。。尤其是fread在这种输入数据特别多的时候还是很有用的,与template结合的代码也是很简洁的。
六、 练习对next数组的使用,虽然其作用起初是替代邻接表,但是我们发现其在代码复杂度上的优势是相当高的,而空间开销的劣势在竞赛中是完全可以忽略不计的。
综上,通过做最优贸易。。通过看题解。。我主要懂得了如何变化应用SPFA。。以及其他一些琐碎而重要的事情
这篇关于最优贸易解题报告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!