P2868 [USACO07DEC]观光奶牛Sightseeing Cows


![](https://www.cnblogs.com/images/cnblogs_com/Tony-Double-Sky/1270353/o_YH[_INPMKE_4RY]3DF(33@G.png)


错误日志: dfs 判负环没有把初值赋为 \(0\) 而是 \(INF\), 速度变慢


Solution

设现在走到了一个环, 环内有 \(n\) 个点, \(n\) 条边, 点权为 \(f_{i}\), 边权为 \(e_{i}\)

设 \(k = \sum_{i = 1}^{n}\frac{f_{i}}{e_{i}}\), 显然是 0/1分数规划模型, 变形可得: \(\sum_{i = 1}^{n}f_{i} - k * ei \geq 0\) 时 \(k\) 合法

此式不太好判断, 我们在不等式两边乘上 \(-1\), 得 \(\sum_{i = 1}^{n}k * e_{i} - f_{i} \leq 0\) ,转换为图中负环的判定

若存在负环则此 \(k\) 合法

二分求解0/1分数规划即可

求负环的时候, 初始距离全部设为 \(0\)

如果有负环的话此个距离 \(0\) 肯定能变得更小, 赋0可以减少更新量, 加快效率

Code

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<queue>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#define LL long long
#define REP(i, x, y) for(int i = (x);i <= (y);i++)
using namespace std;
int RD(){
int out = 0,flag = 1;char c = getchar();
while(c < '0' || c >'9'){if(c == '-')flag = -1;c = getchar();}
while(c >= '0' && c <= '9'){out = out * 10 + c - '0';c = getchar();}
return flag * out;
}
const int maxn = 2019,INF = 1e9, maxv = 20019;;
int head[maxn],nume = 1;
struct Node{
int v,dis,nxt;
}E[maxv << 3];
void add(int u,int v,int dis){
E[++nume].nxt = head[u];
E[nume].v = v;
E[nume].dis = dis;
head[u] = nume;
}
int num, nr;
double f[maxn];//愉♂悦值
double d[maxn];
bool ins[maxn], vis[maxn], flag;
void SPFA_dfs(int u, double k){
ins[u] = 1, vis[u] = 1;
for(int i = head[u];i;i = E[i].nxt){
int v = E[i].v;
double dis = E[i].dis;
if(d[u] + k * dis - f[v] <= d[v]){
if(ins[v] || flag){flag = 1;return ;}
d[v] = d[u] + k * dis - f[v];
SPFA_dfs(v, k);
}
}
ins[u] = 0;
}
bool check(double k){
REP(i, 1, num)d[i] = 0, vis[i] = 0, ins[i] = 0;
flag = 0;
REP(i, 1, num){
if(!vis[i])d[i] = 0, SPFA_dfs(i, k);
if(flag)return 1;
}
return flag;
}
double search(double l, double r){
double ans;
while(r - l >= 1e-3){
double mid = (l + r) / 2;
if(check(mid))ans = mid, l = mid;
else r = mid;
}
return ans;
}
double maxx = 0;
int main(){
num = RD(), nr = RD();
REP(i, 1, num)f[i] = RD(), maxx += f[i];
REP(i, 1, nr){
int u = RD(), v = RD(), dis = RD();
add(u, v, dis);
}
printf("%.2lf\n", search(0, maxx));
return 0;
}

P2868 [USACO07DEC]观光奶牛Sightseeing Cows的更多相关文章

  1. 洛谷P2868 [USACO07DEC]观光奶牛Sightseeing Cows

    P2868 [USACO07DEC]观光奶牛Sightseeing Cows 题目描述 Farmer John has decided to reward his cows for their har ...

  2. 洛谷P2868 [USACO07DEC]观光奶牛 Sightseeing Cows

    题目描述 Farmer John has decided to reward his cows for their hard work by taking them on a tour of the ...

  3. 洛谷 P2868 [USACO07DEC]观光奶牛Sightseeing Cows

    题目描述 Farmer John has decided to reward his cows for their hard work by taking them on a tour of the ...

  4. 洛谷P2868 [USACO07DEC]观光奶牛Sightseeing Cows(01分数规划)

    题意 题目链接 Sol 复习一下01分数规划 设\(a_i\)为点权,\(b_i\)为边权,我们要最大化\(\sum \frac{a_i}{b_i}\).可以二分一个答案\(k\),我们需要检查\(\ ...

  5. 洛谷 P2868 [USACO07DEC]观光奶牛Sightseeing Cows 题解

    题面 这道题是一道标准的01分数规划: 但是有一些细节可以优化: 不难想到要二分一个mid然后判定图上是否存在一个环S,该环是否满足∑i=1t(Fun[vi]−mid∗Tim[ei])>0 但是 ...

  6. [USACO07DEC]观光奶牛Sightseeing Cows 二分答案+判断负环

    题目描述 Farmer John has decided to reward his cows for their hard work by taking them on a tour of the ...

  7. POJ3621或洛谷2868 [USACO07DEC]观光奶牛Sightseeing Cows

    一道\(0/1\)分数规划+负环 POJ原题链接 洛谷原题链接 显然是\(0/1\)分数规划问题. 二分答案,设二分值为\(mid\). 然后对二分进行判断,我们建立新图,没有点权,设当前有向边为\( ...

  8. Luogu 2868 [USACO07DEC]观光奶牛Sightseeing Cows

    01分数规划复习. 这东西有一个名字叫做最优比率环. 首先这个答案具有单调性,我们考虑如何检验. 设$\frac{\sum_{i = 1}^{n}F_i}{\sum_{i = 1}^{n}T_i} = ...

  9. 洛谷 2868 [USACO07DEC]观光奶牛Sightseeing Cows

    题目戳这里 一句话题意 L个点,P条有向边,求图中最大比率环(权值(Fun)与长度(Tim)的比率最大的环). Solution 巨说这是0/1分数规划. 话说 0/1分数规划 是真的难,但貌似有一些 ...

随机推荐

  1. CSS快速入门-前端布局1(抽屉)

    一.效果图 前面对CSS基础知识有了一定的了解,是时候开始实战了!以下我对抽屉(https://dig.chouti.com/)主页进行模拟布局. 官方网站效果图: 模拟网站图: 二.实现步骤 1.整 ...

  2. idea使用actiBPM插件中文乱码

    idea 安转activiti插件后,编辑流程图发现保存后中文乱码,并且idea的字符集(Settings—>Editor—>File Encodings)已经设置为UTF-8,流程图中中 ...

  3. python 游戏(船只寻宝)

    1. 游戏思路和流程图 实现功能:船只在可以在大海上移动打捞宝藏,船只可以扫描1格范围内的宝藏(后续难度,可以调整扫描范围,可以调整前进的格数) 游戏流程图 2. 使用模块和游戏提示 import r ...

  4. 微软职位内部推荐-SW Engineer II for Embedded System

    微软近期Open的职位: Do you have a passion for embedded devices and services? &nbsp Does the following m ...

  5. 【机器学习】Apriori算法——原理及代码实现(Python版)

    Apriopri算法 Apriori算法在数据挖掘中应用较为广泛,常用来挖掘属性与结果之间的相关程度.对于这种寻找数据内部关联关系的做法,我们称之为:关联分析或者关联规则学习.而Apriori算法就是 ...

  6. 《Linux内核分析》第四周:扒开系统调用的三层皮

    杨舒雯 原创作品转载请注明出处 <Linux内核分析>MOOC课程http://mooc.study.163.com/course/USTC-1000029000 " 一. 用户 ...

  7. 第一个spring冲刺总结及后诸葛亮报告(附团队贡献分)

    眨眼就完结了第一阶段的冲刺了,之前因为学校停电停水等诸多原因而导致冲刺完毕时间的推迟. 第一阶段总体是做到了运算的功能,只是一些基本的功能实现,但能保证的容错性能较高. 1.在普遍的四则运算中都能见到 ...

  8. DEP

    DEP(Data execution protect)数据执行保护,这个功能需要操作系统和硬件的共同支持才可以生效.DEP的原理就是在系统的内存页中设置了一个标志位,标示这个内存页的属性(可执行). ...

  9. Gerrit 配置同步到多个仓库

    1.修改replication.config文件 [remote "xxx"] projects = Yilule.Core.Service #aliyun仓库 url = git ...

  10. nodejs的事件驱动理解

    // 引入 events 模块 var events = require('events'); // 创建 eventEmitter 对象 var eventEmitter = new events. ...