Codeforces 843D (Dijkstra算法的优化,动态最短路)
题面
(http://codeforces.com/problemset/problem/843/D)
题目大意:
给定一张带权无向图,有q次操作
操作有两种
1 v 询问1到v的最短路
2 c 将边l1,l2…lc" role="presentation">l1,l2…lcl1,l2…lc 的权值增加1
分析
暴力的做法是每次重新建图,然后跑一次最短路
这样的时间复杂度是O((n+m)qlog2n+Σc)" role="presentation">O((n+m)qlog2n+Σc)O((n+m)qlog2n+Σc),会TLE,且常数较大
这是由于Dijkstra算法中进行了多余的计算
在Dijkstra算法的执行过程中,对于相邻的点x,y,若dist[y]>dist[x]+w(x,y)" role="presentation">dist[y]>dist[x]+w(x,y)dist[y]>dist[x]+w(x,y),就把dist[y]设为dist[x]+w(x,y)" role="presentation">dist[y]设为dist[x]+w(x,y)dist[y]设为dist[x]+w(x,y)
算法执行结束后,一定有dist[y]≤dist[x]+w(x,y)" role="presentation">dist[y]≤dist[x]+w(x,y)dist[y]≤dist[x]+w(x,y)
即使边权从w(x,y)" role="presentation">w(x,y)w(x,y)增加到w′(x,y)=w(x,y)+Δw" role="presentation">w′(x,y)=w(x,y)+Δww′(x,y)=w(x,y)+Δw,显然一定有dist[y]≤dist[x]+w′(x,y)" role="presentation">dist[y]≤dist[x]+w′(x,y)dist[y]≤dist[x]+w′(x,y)
我们要多次用w(x,y)+Δw" role="presentation">w(x,y)+Δww(x,y)+Δw去更新dist,其中关于常量w(x,y)" role="presentation">w(x,y)w(x,y)的计算是重复的
因此,我们先在原图上跑一遍最短路,然后将边的长度更新成dist[x]+w(x,y)−dist[y]" role="presentation">dist[x]+w(x,y)−dist[y]dist[x]+w(x,y)−dist[y]
这样在新图上跑最短路和原图上跑是完全等价的,只不过新图上维护的是新的dist与原来的dist的差值,即Δdist" role="presentation">ΔdistΔdist
每次跑完最短路后更新dist[i]=dist[i]+Δdist[i]" role="presentation">dist[i]=dist[i]+Δdist[i]dist[i]=dist[i]+Δdist[i]
再像之前一样重设边权即可(代码中可以不用修改邻接表,直接在Dijkstra中算即可)
容易发现新图的边权很小,当有k条边的权值+1时,最短路的长度最多增加min(k,n−1)" role="presentation">min(k,n−1)min(k,n−1)
既然最短路长度的值域是确定的,我们就可以用值域个队列来模拟堆,设Q[i]存储dist=i的所有节点,我们只要维护dist最大值maxv,再逐一取出Q[0],Q[1]…Q[maxv]" role="presentation">Q[0],Q[1]…Q[maxv]Q[0],Q[1]…Q[maxv]中的全部元素即可
这样的Dijkstra算法的时间复杂度为O(n+m)" role="presentation">O(n+m)O(n+m)
总时间复杂度为O((n+m)q+Σc)" role="presentation">O((n+m)q+Σc)O((n+m)q+Σc)
代码:
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<queue>
#define INF 10000000000000000ll
#define maxn 100005
using namespace std;
int n,m,q;
long long dis[maxn];
long long delta[maxn];
struct edge {
int from;
int to;
int next;
int len;
} E[maxn<<1];
int head[maxn];
int size=0;
void add_edge(int u,int v,int w) {
size++;
E[size].from=u;
E[size].to=v;
E[size].len=w;
E[size].next=head[u];
head[u]=size;
}
struct node {
int x;
long long d;
node() {
}
node(int u,long long v) {
x=u;
d=v;
}
friend bool operator <(node u,node v) {
return u.d>v.d;
}
};
void dijkstra() {
priority_queue<node>heap;
for(int i=1; i<=n; i++) dis[i]=INF;
dis[1]=0;
heap.push(node(1,0));
while(!heap.empty()) {
int x=heap.top().x;
heap.pop();
for(int i=head[x]; i; i=E[i].next) {
int y=E[i].to;
if(dis[x]+E[i].len<dis[y]) {
dis[y]=dis[x]+E[i].len;
heap.push(node(y,dis[y]));
}
}
}
}
queue<int>Q[maxn];
void new_dijkstra(int k) {
int maxv=0;
for(int i=1; i<=n; i++) {
delta[i]=INF;
}
delta[1]=0;
Q[0].push(1);
for(int i=0; i<=maxv; i++) {
while(!Q[i].empty()) {
int x=Q[i].front();
Q[i].pop();
if(delta[x]<i) continue;
for(int j=head[x]; j; j=E[j].next) {
int t=delta[x]+(dis[x]-dis[E[j].to]+E[j].len);
if(t<delta[E[j].to]) {
delta[E[j].to]=t;
if(t<=min(k,n-1)) {
Q[t].push(E[j].to);
maxv=max(maxv,t);
}
}
}
}
}
for(int i=1; i<=n; i++) dis[i]=min(INF,dis[i]+delta[i]);
}
int main() {
int u,v,w;
scanf("%d %d %d",&n,&m,&q);
for(int i=1; i<=m; i++) {
scanf("%d %d %d",&u,&v,&w);
add_edge(u,v,w);
}
dijkstra();
int cmd,k,x;
for(int i=1; i<=q; i++) {
scanf("%d",&cmd);
if(cmd==1) {
scanf("%d",&x);
if(dis[x]<INF) printf("%I64d\n",dis[x]);
else printf("-1\n");
} else {
scanf("%d",&k);
for(int i=1; i<=k; i++) {
scanf("%d",&x);
E[x].len++;
}
new_dijkstra(k);
}
}
}
Codeforces 843D (Dijkstra算法的优化,动态最短路)的更多相关文章
- 最短路模板(Dijkstra & Dijkstra算法+堆优化 & bellman_ford & 单源最短路SPFA)
关于几个的区别和联系:http://www.cnblogs.com/zswbky/p/5432353.html d.每组的第一行是三个整数T,S和D,表示有T条路,和草儿家相邻的城市的有S个(草儿家到 ...
- 最短路径-迪杰斯特拉(dijkstra)算法及优化详解
简介: dijkstra算法解决图论中源点到任意一点的最短路径. 算法思想: 算法特点: dijkstra算法解决赋权有向图或者无向图的单源最短路径问题,算法最终得到一个最短路径树.该算法常用于路由算 ...
- POJ 3268 Silver Cow Party 最短路—dijkstra算法的优化。
POJ 3268 Silver Cow Party Description One cow from each of N farms (1 ≤ N ≤ 1000) conveniently numbe ...
- Dijkstra算法堆优化
转自 https://blog.csdn.net/qq_41754350/article/details/83210517 再求单源最短路径时,算法有优劣之分,个人认为在时间方面 朴素dijkstra ...
- Dijkstra算法堆优化详解
DIJ算法的堆优化 DIJ算法的时间复杂度是\(O(n^2)\)的,在一些题目中,这个复杂度显然不满足要求.所以我们需要继续探讨DIJ算法的优化方式. 堆优化的原理 堆优化,顾名思义,就是用堆进行优化 ...
- Radix Heap ---Dijkstra算法的优化 BY Gremount
Radix Heap 算法是在Dijkstra的Dial实现的基础上,通过减少对桶的使用,来优化算法的时间复杂度: Dial 时间复杂度是O(m+nC) -------C是最长的链路 Radi ...
- [ACM_图论] Domino Effect (POJ1135 Dijkstra算法 SSSP 单源最短路算法 中等 模板)
Description Did you know that you can use domino bones for other things besides playing Dominoes? Ta ...
- 单源最短路径问题(dijkstra算法 及其 优化算法(优先队列实现))
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS /* 7 10 0 1 5 0 2 2 1 2 4 1 3 2 2 3 6 2 4 10 3 5 1 4 5 3 4 6 5 5 6 9 ...
- 最短路-朴素版Dijkstra算法&堆优化版的Dijkstra
朴素版Dijkstra 目标 找到从一个点到其他点的最短距离 思路 ①初始化距离dist数组,将起点dist距离设为0,其他点的距离设为无穷(就是很大的值) ②for循环遍历n次,每层循环里找出不在S ...
随机推荐
- bzoj4129 Haruna’s Breakfast 树上带修莫队+分块
题目传送门 https://lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=4129 题解 考虑没有修改的序列上的版本应该怎么做: 弱化的题目应该是这样的: 给定一个序列,每 ...
- AGC007题解
发现自己思维能力又跟不上了...做题有点吃力...所以回归AGC刷题计划... AGC040506都写了一部分题然后懒得补全了,所以从07开始做吧.大概是从C开始. C 这也太人类智慧了吧... 我先 ...
- Linux安装配置varnish web加速器
Linux安装配置varnish web加速器 Varnish是一款高性能的开源HTTP加速器,它可以来做纯粹的代理服务器,负载均衡,但varnish最主要的功能是缓存加速,也是它最出色的 ...
- os模块、sys模块、json模块、pickle模块、logging模块
目录 os模块 sys模块 json模块 pickle模块 logging模块 os模块 功能:与操作系统交互,可以操作文件 一.对文件操作 判断是否为文件 os.path.isfile(r'路径') ...
- 【GDOI2014模拟】雨天的尾巴
题目 深绘里一直很讨厌雨天. 灼热的天气穿透了前半个夏天,后来一场大雨和随之而来的洪水,浇灭了一切. 虽然深绘里家乡的小村落对洪水有着顽固的抵抗力,但也倒了几座老房子,几棵老树被连 根拔起,以及田地里 ...
- Java——容器(泛型)
[泛型] 起因:JDK1.4之前类型不明确 <1>装入集合的类型都被当做Object对待,从而失去自己的实际类型. <2>从集合中取出时往往需要转型,效率低,且很容易出错 ...
- 获取第几个class
假如类名为a,如果是同级(兄弟元素)的,如:<ul><li class='a'></li><li class='a'></li></u ...
- Linux 安装R包
https://www.cnblogs.com/jessepeng/p/10984983.html Linux 的R环境,可以通过anaconda jupyter notbook很容易的配置,见我之前 ...
- Leetcode 1. Two Sum(hash+stl)
Given an array of integers, return indices of the two numbers such that they add up to a specific ta ...
- 3D Computer Grapihcs Using OpenGL - 12 Rotation Matrix
为了证明我们上节渲染出来的是一个立方体而不是一个平面,我们决定将它旋转一定角度,这样我们就需要一个旋转矩阵(也属于ModelTransformMatrix的一部分) 上一节我们的ModelTransf ...