bzoj1497
这道题让我涨姿势了
对于这类问题,我们称作最大权闭合图问题
就是每个点都有一个点权,要求选择一个点集,其中每个点的指向的点也在点集中,使这样一个点权和最大
对于这种问题,我们添加源点s,汇点t
对于点i,如果点权w是正的,我们连边s--->i,流量为w
如果点权w是负的,我们连边i--->t,流量为-w
然后我们我们原图中所有边流量设为inf即可
最后的答案=正点权和-最小割(最大流)
对于这道题,我们把用户和中转站看成点,
对于每个用户,我们显然要由它指向对应的两个中转站,然后做最大权闭合图即可
但是,这样做会tle,
分析一下,为什么呢?因为有多达50000个用户
再仔细观察题目,一共最多只有5000个中转站,
我们知道,最大流的效率取决于找增广路的效率
对于这幅图,我们不难发现,瓶颈边更容易出现在中转站一边
于是我们可以反向建图,这不改变网络的最小割,并且能大大减少增广的次数
反向建图是一个很重要的优化方法
const inf=;
type node=record
next,flow,point:longint;
end; var edge:array[..] of node;
p,h,numh,cur,pre:array[..] of longint;
n,m,i,j,t,x,y,z,len,s:longint; function min(a,b:longint):longint;
begin
if a>b then exit(b) else exit(a);
end; procedure add(x,y,f:longint);
begin
inc(len);
edge[len].point:=y;
edge[len].flow:=f;
edge[len].next:=p[x];
p[x]:=len;
end; function sap:longint;
var u,i,j,q,neck,tmp,s:longint;
begin
u:=;
numh[]:=t+;
sap:=;
while h[]<t+ do
begin
if u=t then
begin
neck:=inf;
i:=;
while i<>t do
begin
j:=cur[i];
if neck>edge[j].flow then
begin
neck:=edge[j].flow;
s:=i;
end;
i:=edge[j].point;
end;
i:=;
while i<>t do
begin
j:=cur[i];
dec(edge[j].flow,neck);
inc(edge[j xor ].flow,neck);
i:=edge[j].point;
end;
sap:=sap+neck;
u:=s;
end;
q:=-;
i:=p[u];
while i<>- do
begin
j:=edge[i].point;
if (edge[i].flow>) and (h[u]=h[j]+) then
begin
q:=i;
break;
end;
i:=edge[i].next;
end;
if q<>- then
begin
cur[u]:=i;
pre[j]:=u;
u:=j;
end
else begin
dec(numh[h[u]]);
if numh[h[u]]= then exit;
tmp:=t+;
i:=p[u];
while i<>- do
begin
j:=edge[i].point;
if edge[i].flow> then tmp:=min(tmp,h[j]);
i:=edge[i].next;
end;
h[u]:=tmp+;
inc(numh[h[u]]);
if u<> then u:=pre[u];
end;
end;
end; begin
readln(n,m);
t:=n+m+;
len:=-;
fillchar(p,sizeof(p),);
for i:= to n do
begin
read(x);
add(,i,x);
add(i,,);
end;
for i:= to m do
begin
readln(x,y,z);
s:=s+z;
add(n+i,t,z);
add(t,n+i,);
add(x,n+i,inf);
add(n+i,x,);
add(y,n+i,inf);
add(n+i,y,);
end;
writeln(s-sap);
end.
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