ZOJ 3805--解题报告
题目相关:
3805相关链接: http://acm.zju.edu.cn/onlinejudge/showProblem.do?problemId=5337
在二维的矩形上, 机器通过管道(pipe)连接(I型, L型),最终成为一个系统.

其规则大致提炼如下:
1). 编号大的输出可以成为编号小的输入(隐含拓扑序), 编号1只有输入/没有输出.
2). 每个节点最多有两个输入(弱化的图, 可以用二叉树来模拟)
3). 矩形世界没有高度限制, 但有宽度限制
目标就是:
最能满足要求的最小宽度是多少?
思路解析:
本题隐含拓扑序(有向图), 同时每个节点最多两个子节点, 因此我们采用二叉树去模拟. 这种最优化问题, 有可能是动态规划(树形DP), 通过观察和琢磨. 可得出如下结论:
如果节点i存在子节点j, k, 若节点j的宽度==节点k的宽度, 则取子节点宽度+1, 若子节点不相同, 则取子节点最大宽度的.
转化为公式如下:
{ node(j) + 1; if node(j) == node(k) --(1)
node(i) = {
{ max(node(j), node(k)); if node(j) != node(k) --(2)
其二叉树的是偏向树, 构建的时候, 往一个方向倾斜就是了.
AC代码:
#include <cstdio> #include <vector>
#include <stack> #include <functional> struct tree_node_t {
int left_index;
int right_index;
int value;
tree_node_t(int li = -1, int ri = -1, int v = -1)
: left_index(li), right_index(ri), value(v) {
}
}; class machine {
public:
machine() {
} // *) 输入数据并构建二叉树
void init_and_buildtree(int n, const std::vector<int> &datas) {
arr_tree.resize(n);
for ( int i = 1; i < datas.size(); i++ ) {
int idx = datas[i] - 1;
if ( arr_tree[idx].left_index == -1 ) {
arr_tree[idx].left_index = i;
} else {
arr_tree[idx].right_index = i;
}
}
} // *) 计算结果
// *) 这边采用模拟堆栈的方式, 来实现递归调用, 因为节点有10000个.
// *)最差情况会导致二叉树成链表, 导致递归的调用栈达到10000
int calculator() { std::stack<int> frames;
frames.push(0);
while ( !frames.empty() ) {
int idx = frames.top(); const int &li = arr_tree[idx].left_index;
const int &ri = arr_tree[idx].right_index; if ( li != -1 && arr_tree[li].value == -1 ) {
frames.push(li);
} else if ( ri != -1 && arr_tree[ri].value == -1 ) {
frames.push(ri);
} else {
if ( li == -1 ) {
arr_tree[idx].value = 1;
} else if ( li != -1 && ri == -1 ) {
arr_tree[idx].value = arr_tree[li].value;
} else if ( li != -1 && ri != -1 ) {
if ( arr_tree[li].value == arr_tree[ri].value ) {
arr_tree[idx].value = arr_tree[li].value + 1;
} else {
arr_tree[idx].value =
std::max(arr_tree[li].value, arr_tree[ri].value);
}
}
frames.pop();
} }
return arr_tree[0].value; } public:
std::vector<tree_node_t> arr_tree;
}; int main()
{ int n;
while ( scanf("%d", &n) != EOF ) {
std::vector<int> datas(n, 0);
for ( int i = 1; i < n; i++ ) {
scanf("%d", &datas[i]);
} machine instance;
instance.init_and_buildtree(n, datas); printf("%d\n", instance.calculator());
}
return 0; }
评注: 这边采用堆栈的方式来模拟递归调用, 是因为担心堆栈太深, 不过实际测试数据集, 没那么变态, 用递归的方式实现, 不仅优雅而且编码效率更高.
递归代码片段:
// *) 递归函数, 划分子问题
int evaluate(int idx) { int li = arr_tree[idx].left_index;
int ri = arr_tree[idx].right_index;
if ( li != -1 ) {
evaluate(li);
}
if ( ri != -1 ) {
evaluate(ri);
} if ( li == -1 ) {
return arr_tree[idx].value = 1;
} else if ( li != -1 && ri == -1 ) {
return arr_tree[idx].value = arr_tree[li].value;
} else {
if ( arr_tree[li].value == arr_tree[ri].value ) {
arr_tree[idx].value = arr_tree[li].value + 1;
} else {
arr_tree[idx].value = std::max(arr_tree[li].value, arr_tree[ri].value);
}
} return arr_tree[idx].value; } // *) 驱动函数
int calculator() {
return evaluate(0);
}
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