P4015 运输问题 网络流问题
题目描述
WW 公司有 mm 个仓库和 nn 个零售商店。第 ii 个仓库有 a_iai 个单位的货物;第 jj 个零售商店需要 b_jbj 个单位的货物。
货物供需平衡,即\sum\limits_{i=1}^{m}a_i=\sum\limits_{j=1}^{n}b_ji=1∑mai=j=1∑nbj。
从第 ii 个仓库运送每单位货物到第 jj 个零售商店的费用为 c_{ij}cij 。
试设计一个将仓库中所有货物运送到零售商店的运输方案,使总运输费用最少。
输入输出格式
输入格式:
第 11 行有 22 个正整数 mm 和 nn,分别表示仓库数和零售商店数。
接下来的一行中有 mm 个正整数 a_iai,表示第 ii 个仓库有 a_iai个单位的货物。
再接下来的一行中有 nn 个正整数 b_jbj,表示第 jj 个零售商店需要 b_jbj 个单位的货物。
接下来的 mm 行,每行有 nn 个整数,表示从第 ii 个仓库运送每单位货物到第 jj 个零售商店的费用 c_{ij}cij。
输出格式:
两行分别输出最小运输费用和最大运输费用。
输入输出样例
2 3
220 280
170 120 210
77 39 105
150 186 122
48500
69140 这个题目特别简单,就是一个裸题,不过我的写法复杂了一点。
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <queue>
#include <vector>
#include <string>
#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <map>
#define inf 0x3f3f3f3f
using namespace std;
typedef long long ll;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
const int maxn = 2e5 + ;
struct edge
{
int u, v, c, f, cost;
edge(int u, int v, int c, int f, int cost) :u(u), v(v), c(c), f(f), cost(cost) {}
};
vector<edge>e;
vector<int>G[maxn];
int a[maxn];//找增广路每个点的水流量
int p[maxn];//每次找增广路反向记录路径
int d[maxn];//SPFA算法的最短路
int inq[maxn];//SPFA算法是否在队列中
int s, t, exa[maxn];
void init()
{
for (int i = ; i <= maxn; i++)G[i].clear();
e.clear();
}
void add(int u, int v, int c, int cost)
{
e.push_back(edge(u, v, c, , cost));
e.push_back(edge(v, u, , , -cost));
//printf("%d %d %d %d\n", u, v, c, cost);
int m = e.size();
G[u].push_back(m - );
G[v].push_back(m - );
}
bool bellman(int s, int t, int& flow, ll &cost)
{
memset(d, 0xef, sizeof(d));
memset(inq, , sizeof(inq));
d[s] = ; inq[s] = ;//源点s的距离设为0,标记入队
p[s] = ; a[s] = INF;//源点流量为INF(和之前的最大流算法是一样的) queue<int>q;//Bellman算法和增广路算法同步进行,沿着最短路拓展增广路,得出的解一定是最小费用最大流
q.push(s);
while (!q.empty())
{
int u = q.front();
q.pop();
inq[u] = ;//入队列标记删除
for (int i = ; i < G[u].size(); i++)
{
edge & now = e[G[u][i]];
int v = now.v;
if (now.c > now.f && d[v] < d[u] + now.cost)
//now.c > now.f表示这条路还未流满(和最大流一样)
//d[v] > d[u] + e.cost Bellman 算法中边的松弛
{
// printf("d[%d]=%d d[%d]=%d %d d[%d]=%d\n", v,d[v],u, d[u], now.cost,v,d[u]+now.cost);
// printf("%d %d %d %d %d %d\n", u, now.u, now.v, now.c, now.f, now.cost);
d[v] = d[u] + now.cost;//Bellman 算法边的松弛
p[v] = G[u][i];//反向记录边的编号
a[v] = min(a[u], now.c - now.f);//到达v点的水量取决于边剩余的容量和u点的水量
if (!inq[v]) { q.push(v); inq[v] = ; }//Bellman 算法入队
}
}
}
// printf("a=%d d=%d\n", a[t], d[t]);
if (d[t] < )return false;//找不到增广路
flow += a[t];//最大流的值,此函数引用flow这个值,最后可以直接求出flow
cost += 1ll * d[t] * 1ll * a[t];//距离乘上到达汇点的流量就是费用
// printf("cost=%lld\n", cost);
for (int u = t; u != s; u = e[p[u]].u)//逆向存边
{
e[p[u]].f += a[t];//正向边加上流量
e[p[u] ^ ].f -= a[t];//反向边减去流量 (和增广路算法一样)
}
return true;
}
int Maxflow(int s, int t, ll & cost)
{
memset(p, , sizeof(p));
cost = ;
int flow = ;
while (bellman(s, t, flow, cost));//由于Bellman函数用的是引用,所以只要一直调用就可以求出flow和cost
return flow;//返回最大流,cost引用可以直接返回最小费用
} bool bellman1(int s, int t, int& flow, long long & cost)
{
memset(d, inf, sizeof(d));
memset(inq, , sizeof(inq));
d[s] = ; inq[s] = ;//源点s的距离设为0,标记入队
p[s] = ; a[s] = INF;//源点流量为INF(和之前的最大流算法是一样的) queue<int>q;//Bellman算法和增广路算法同步进行,沿着最短路拓展增广路,得出的解一定是最小费用最大流
q.push(s);
while (!q.empty())
{
int u = q.front();
q.pop();
inq[u] = ;//入队列标记删除
for (int i = ; i < G[u].size(); i++)
{
edge & now = e[G[u][i]];
int v = now.v;
if (now.c > now.f && d[v] > d[u] + now.cost)
//now.c > now.f表示这条路还未流满(和最大流一样)
//d[v] > d[u] + e.cost Bellman 算法中边的松弛
{
d[v] = d[u] + now.cost;//Bellman 算法边的松弛
p[v] = G[u][i];//反向记录边的编号
a[v] = min(a[u], now.c - now.f);//到达v点的水量取决于边剩余的容量和u点的水量
if (!inq[v]) { q.push(v); inq[v] = ; }//Bellman 算法入队
}
}
}
if (d[t] == INF)return false;//找不到增广路
flow += a[t];//最大流的值,此函数引用flow这个值,最后可以直接求出flow
cost += (long long)d[t] * (long long)a[t];//距离乘上到达汇点的流量就是费用
for (int u = t; u != s; u = e[p[u]].u)//逆向存边
{
e[p[u]].f += a[t];//正向边加上流量
e[p[u] ^ ].f -= a[t];//反向边减去流量 (和增广路算法一样)
}
return true;
}
int Minflow(int s, int t, long long & cost)
{
memset(p, , sizeof(p));
cost = ;
int flow = ;
while (bellman1(s, t, flow, cost));//由于Bellman函数用的是引用,所以只要一直调用就可以求出flow和cost
return flow;//返回最大流,cost引用可以直接返回最小费用
}
int qa[], qb[];
int qc[][];
int main()
{
int n, m;
cin >> n >> m;
s = , t = n + m + ;
for (int i = ; i <= n; i++)
{
cin >> qa[i];
add(s, i, qa[i], );
}
for (int i = ; i <= m; i++)
{
cin >> qb[i];
add(i + n, t, qb[i], );
}
for (int i = ; i <= n; i++)
{
for (int j = ; j <= m; j++)
{
cin >> qc[i][j];
add(i, j + n, inf, qc[i][j]);
}
}
ll cost = ;
int ans = Minflow(s, t, cost);
printf("%lld\n", cost);
init();
for (int i = ; i <= n; i++) add(s, i, qa[i], );
for (int i = ; i <= m; i++) add(i + n, t, qb[i], );
for (int i = ; i <= n; i++)
{
for (int j = ; j <= m; j++)
add(i, j + n, inf, qc[i][j]);
}
cost = ;
ans = Maxflow(s, t, cost);
printf("%lld\n", cost);
return ;
}
P4015 运输问题 网络流问题的更多相关文章
- 洛谷P4015 运输问题 网络流24题
看了下SPFA题解,一个一个太麻烦了,另一个写的很不清楚,而且注释都变成了"????"不知道怎么过的,于是自己来一发SPFA算法. Part 1.题意 M 个仓库,卖给 N 个商店 ...
- P4015 运输问题 最大/最小费用最大流
P4015 运输问题 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; , inf = 0x3f3f3f3f; struct Edge { int ...
- Luogu P4015 运输问题
题目链接 \(Click\) \(Here\) 继续颓网络流\(hhhhh\),虽然这次写的是个大水题,但是早上水一个网络流果然还是让人心情舒畅啊- 最大费用最大流不用非得反着费用建边.只要没有正环, ...
- 洛谷P4015 运输问题(费用流)
传送门 源点向仓库连费用$0$,流量为储量的边,商店向汇点连费用$0$,流量为需求的边,然后仓库向商店连流量$inf$,费用对应的边,跑个费用流即可 //minamoto #include<io ...
- [洛谷P4015]运输问题
题目大意:有m个仓库和n个商店.第i个仓库有 $a_{i}$ 货物,第j个商店需要$b_{j}$个货物.从第i个仓库运送每单位货物到第j个商店的费用为$c_{i,j}$.求出最小费用和最大费用 题 ...
- P4015 运输问题
\(\color{#0066ff}{题目描述}\) W 公司有 m 个仓库和 n 个零售商店.第 i 个仓库有 \(a_i\) 个单位的货物:第 j 个零售商店需要 \(b_j\) 个单位的货物. 货 ...
- 洛谷 P4015 运输问题 【最小费用最大流+最大费用最大流】
s向仓库i连ins(s,i,a[i],0),商店向t连ins(i+m,t,b[i],0),商店和仓库之间连ins(i,j+m,inf,c[i][j]).建两次图分别跑最小费用最大流和最大费用最大流即可 ...
- 洛谷P4015 运输问题(费用流)
题目描述 WW 公司有 mm 个仓库和 nn 个零售商店.第 ii 个仓库有 a_iai 个单位的货物:第 jj 个零售商店需要 b_jbj 个单位的货物. 货物供需平衡,即\sum\limits ...
- P4015 运输问题【zkw费用流】
输入输出样例 输入 #1复制 2 3 220 280 170 120 210 77 39 105 150 186 122 输出 #1复制 48500 69140zuixiaofeiyo 说明/提示 1 ...
随机推荐
- SQL server 存储过程的建立和调用
存储过程的建立和调用 --1.1准备测试需要的数据库:test,数据表:物料表,采购表if not exists (select * from master.dbo.sysdatabases whe ...
- 批量插入一张表的数据,并且生成不同的uuid 字符截取 批量更新 去除重复数据
INSERT INTO party_branchSELECT UUID(),m.name,m.secreta_name,m.contacts_name,m.contact_phon,m.categor ...
- Expand命令行详解
使用Expand命令行可以在计算机没有安装Windows操作系统的情况下应用批处理文件和脚本: 虽然有多个基于Windows的工具可以压缩和解压缩文件(包括WinZip和WinRAR),但是必须有一个 ...
- JAVA中AWT编程
JAVA使用AWT和Swing 类完成图形用户界面编程,AWT全称是抽象窗口工具集(Abstract Window Toolkit),它是最早的sun提供的GUI库(Graphics User Int ...
- supervisord 备注
最近项目中使用了supervisord,简单做下备注. supervisord是linux下基于python开发的一个服务管理工具,类似之前node环境下的forever,用该方法启动进程后,supe ...
- Caused by: org.springframework.beans.factory.NoSuchBeanDefinitionException: No qualifying bean of type 'com.thinkplatform.dao.UserLogDao' available: expected at least 1 bean which qualifies as autowi
我出错的问题是: 检查:
- 当 “HTTP” 先生遇上“S”小姐
情人节的晚上,天空中淅淅沥沥的下着带有些寒意的小雨.HTTP 先生孤零零的坐在咖啡厅中,对着面前的电脑发呆.他有意的屏蔽掉了周边情侣们的窃窃私语,这对单身的他来说是狗粮,也是一阵阵伤害.这时,咖啡厅的 ...
- Python中路径操作
目录 1. os.path模块 2. pathlib模块 2.1 目录操作 2.2 文件操作 3. shutil模块 3.1 os模块 3.2 shutil模块 1. os.path模块 3.4版本之 ...
- 【Android Studio安装部署系列】三十一、从Android studio3.0.0升级到Android studio3.0.1
版权声明:本文为HaiyuKing原创文章,转载请注明出处! 概述 突然想要升级到较高版本.要跟随潮流嘛,不然就落后了. 下载IDE http://www.wanandroid.com/tools/i ...
- jquery快速入门(三)
捕获内容和属性 1.DOM 操作 获得内容 - text().html() 以及 val() text() - 设置或返回所选元素的文本内容,如果不带值则是返回值,如果带值则是修改值,如:$('p') ...