UVa 1151 - Buy or Build(最小生成树)
链接:
https://uva.onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&page=show_problem&problem=3592
题意:
平面上有n个点(1≤n≤1000),你的任务是让所有n个点连通。
为此,你可以新建一些边,费用等于两个端点的欧几里德距离的平方。
另外还有q(0≤q≤8)个“套餐”可以购买,如果你购买了第i个套餐,该套餐中的所有结点将变得相互连通。
第i个套餐的花费为Ci。求最小的花费。
分析:
最容易想到的算法是:先枚举购买哪些套餐,把套餐中包含的边的权值设为0,然后求最小生成树。
由于枚举量为O(2^q),给边排序的时间复杂度为O(n*nlogn),而排序之后每次Kruskal算法的时间复杂度为O(n*n),
因此总时间复杂度为O((2^q)*(n*n)+n*nlogn),对于题目的规模来说太大了。
只需一个小小的优化即可降低时间复杂度:先求一次原图(不购买任何套餐)的最小生成树,
得到n-1条边,然后每次枚举完套餐后只考虑套餐中的边和这n-1条边,
则枚举套餐之后再求最小生成树时,图上的边已经寥寥无几。
为什么可以这样呢?首先回顾一下,在Kruskal算法中,哪些边不会进入最小生成树。
答案是:两端已经属于同一个连通分量的边。买了套餐以后,相当于一些边的权变为0,
而对于不在套餐中的每条边e,排序在e之前的边一个都没少,反而可能多了一些权值为0的边,
所以在原图Kruskal时被“扔掉”的边,在后面的Kruskal中也一样会被扔掉。
代码:
import java.io.*;
import java.util.*;
import static java.lang.Math.*; public class Main {
Scanner cin = new Scanner(new BufferedInputStream(System.in));
final int UP = 1000 + 5;
int pre[] = new int[UP];
int x[] = new int[UP], y[] = new int[UP], cost[] = new int[UP]; class Edge implements Comparable<Edge> {
int f, b, v; @Override
public int compareTo(Edge that) {
return v - that.v;
}
} int seek(int v) {
return pre[v] == v ? v : (pre[v] = seek(pre[v]));
} int MST(int n, ArrayList<Edge> e, ArrayList<Edge> res) {
if(n <= 1) return 0;
int m = e.size(), ans = 0;
for(int i = 0; i < m; i++) {
int pf = seek(e.get(i).f), pb = seek(e.get(i).b);
if(pf == pb) continue;
pre[pf] = pre[pb];
ans += e.get(i).v;
if(res != null) res.add(e.get(i));
if(--n == 1) break;
}
return ans;
} void MAIN() {
int T;
T = cin.nextInt();
while(T --> 0) {
@SuppressWarnings("unchecked")
ArrayList<Integer> subn[] = new ArrayList[8];
for(int i = 0; i < 8; i++) subn[i] = new ArrayList<Integer>();
int n = cin.nextInt();
int q = cin.nextInt();
for(int m, i = 0; i < q; i++) {
m = cin.nextInt();
cost[i] = cin.nextInt();
for(int t = 0; t < m; t++) subn[i].add(cin.nextInt()-1);
}
for(int i = 0; i < n; i++) {
x[i] = cin.nextInt();
y[i] = cin.nextInt();
} ArrayList<Edge> edge = new ArrayList<Edge>();
for(int i = 0; i < n; i++) {
for(int t = i+1; t < n; t++) {
Edge e = new Edge();
e.f = i; e.b = t;
e.v = (x[i]-x[t])*(x[i]-x[t]) + (y[i]-y[t])*(y[i]-y[t]);
edge.add(e);
}
} ArrayList<Edge> used = new ArrayList<Edge>();
for(int i = 0; i < n; i++) pre[i] = i;
Collections.sort(edge);
int ans = MST(n, edge, used);
for(int s = 1; s < (1<<q); s++) {
for(int i = 0; i < n; i++) pre[i] = i; // 初始化并查集
int remain = n, c = 0;
for(int i = 0; i < q; i++) if((s&(1<<i)) > 0) {
c += cost[i];
for(int t = 1; t < subn[i].size(); t++) {
int pf = seek(subn[i].get(0)), pb = seek(subn[i].get(t));
if(pf == pb) continue;
pre[pf] = pb;
remain--;
}
}
ans = min(ans, c + MST(remain, used, null));
}
System.out.println(ans);
if(T > 0) System.out.println();
}
} public static void main(String args[]) { new Main().MAIN(); }
}
UVa 1151 - Buy or Build(最小生成树)的更多相关文章
- UVA 1151 Buy or Build MST(最小生成树)
题意: 在平面上有n个点,要让所有n个点都连通,所以你要构造一些边来连通他们,连通的费用等于两个端点的欧几里得距离的平方.另外还有q个套餐,可以购买,如果你购买了第i个套餐,该套餐中的所有结点将变得相 ...
- UVA 1151 Buy or Build (最小生成树)
先求出原图的最小生成树,然后枚举买哪些套餐,把一个套餐内的点相互之间边权为0,直接用并查集缩点.正确性是基于一个贪心, 在做Kruskal算法是,对于没有进入最小生成树的边,排序在它前面的边不会减少. ...
- UVA 1151 Buy or Build (MST最小生成树,kruscal,变形)
题意: 要使n个点之间能够互通,要使两点直接互通需要耗费它们之间的欧几里得距离的平方大小的花费,这说明每两个点都可以使其互通.接着有q个套餐可以选,一旦选了这些套餐,他们所包含的点自动就连起来了,所需 ...
- uva 1151 - Buy or Build poj 2784 Buy or Build(最小生成树)
最小生成树算法简单 只是增加了一些新的东西,对于需要最小生成树算法 和中 并检查使用的一系列 还有一些更深入的了解. 方法的一些复杂问题 #include<cstdio> #include ...
- UVa 1151 Buy or Build (最小生成树+二进制法暴力求解)
题意:给定n个点,你的任务是让它们都连通.你可以新建一些边,费用等于两点距离的平方(当然越小越好),另外还有几种“套餐”,可以购买,你购买的话,那么有些边就可以连接起来, 每个“套餐”,也是要花费的, ...
- UVa 1151 Buy or Build【最小生成树】
题意:给出n个点的坐标,现在需要让这n个点连通,可以直接在点与点之间连边,花费为两点之间欧几里得距离的平方,也可以选购套餐,套餐中所含的点是相互连通的 问最少的花费 首先想kruskal算法中,被加入 ...
- UVA - 1151 Buy or Build (买还是建)(并查集+二进制枚举子集)
题意:平面上有n个点(1<=n<=1000),你的任务是让所有n个点连通.可以新建边,费用等于两端点欧几里德距离的平方.也可以购买套餐(套餐中的点全部连通).问最小费用. 分析: 1.先将 ...
- UVA 1151 买还是建(最小生成树)
买还是建 紫书P358 [题目链接]买还是建 [题目类型]最小生成树 &题解: 这题真的心累,看了3天,最后照着码还是wa,先放lrj代码,以后再看吧 &代码: // UVa1151 ...
- UVA 1151二进制枚举子集 + 最小生成树
题意:平面上有n个点(1<=N<=1000),你的任务是让所有n个点连通,为此, 你可以新建一些边,费用等于两个端点的欧几里得距离的平方.另外还有q(0<=q<=8)个套餐(数 ...
随机推荐
- linux设置别名
1.查看别名: alias 2.临时设置别名 alias show='ls -al' 3.永久生效 vi 家目录/.bashrc alias mmm='mysql -uroot -p' 4.删除别名 ...
- WPF 资源字典
使用好处:存储需要被本地话的内容(错误消息字符串等,实现软编码),减少重复的代码,重用样式,实现多个项目之间的共享资源;修改一个地方所有引用的地方都会被修改,方便统一风格; 使用方法,归纳起来主要有下 ...
- Centos 从零开始 (二)
因为我是搞 nodejs的 所以以后会安装一些依赖于node的 比如mongodb数据库等. 6:安装nodejs 安装的时候遇到个小问题.yum install nodejs 报错 说没有这个包.然 ...
- 关于windowsServer编程
1.关于windowsServer编程
- Vue指令(四)--v-model
1.v-model的使用场景 1.v-model的使用,用于表单控件的数据绑定 2.v-model与value共同使用,实现选项框的选中事件,两者相同时,选中 3.v-model 与v-bind:va ...
- URL 编码 之 我见
URL编码 编辑 url编码是一种浏览器用来打包表单输入的格式.浏览器从表单中获取所有的name和其中的值 ,将它们以name/value参数编码(移去那些不能传送的字符,将数据排行等等)作为URL的 ...
- spring_boot启动报错
配置好pom文件后,在controller加注解,如下: 运行后报错!!! 发现配置加的是多此一举,修改为下边的,运行OK
- 冒泡排序——Python实现
一.排序思想 排序思想参见:https://www.cnblogs.com/luomeng/p/10161794.html 二.python实现 def bubble_sort(nums): &quo ...
- 基于easyUI实现权限管理系统(一)一—组织结构树图形
此文章是基于 EasyUI+Knockout实现经典表单的查看.编辑 一. 相关文件介绍 1. organize.jsp:组织结构树的主界面 <!DOCTYPE html PUBLIC &quo ...
- poj 1947 树形背包 (删边)
http://blog.csdn.net/woshi250hua/article/details/7632785 这道题我一开始想的dp[i][j],i是节点,j是删除的点数,dp是最少删边的个数,然 ...