弱化一下,先考虑在二维上解决问题。

题目就转化为:有 \(n\) 个点 \((i, j)\) 需要被覆盖,而我们每次可以选一行或一列去覆盖,求覆盖所有点的最少选择次数。

如果我们对于每一个 \((i, j)\),我们把第 \(i\) 行和第 \(j\) 列连边,显然能构成一张二分图。

图中每一条边就是一个需求,而每选择一个点就能解决掉所有与之相连的需求,答案就是解决所有需求最少需要选择的点数。这就是二分图上的最小点覆盖问题。

答案即为最大匹配数。

现在加入三维。因为 \(a, b, c \leq 5 \times 10 ^ 3\),所以 \(\min \{ a, b, c \} \leq 13\)。

那么我们可以考虑用最多 \(2^{13}\) 的时间去枚举其中一维的选择,即枚举这一维上我们选择哪几条基准线先直接覆盖。

那么剩下的就是之前的二维做法了。注意每次枚举的时候应该枚举最小的那一位,这样才能保证复杂度。

二分图最大匹配使用匈牙利算法,在接近完全图的图中性能相比于 Dinic 会较好。

#include <cstdio>

int Abs(int x) { return x < 0 ? -x : x; }
int Max(int x, int y) { return x > y ? x : y; }
int Min(int x, int y) { return x < y ? x : y; } int read() {
int x = 0, k = 1;
char s = getchar();
while(s < '0' || s > '9') {
if(s == '-')
k = -1;
s = getchar();
}
while('0' <= s && s <= '9') {
x = (x << 3) + (x << 1) + (s ^ 48);
s = getchar();
}
return x * k;
} void write(int x) {
if(x < 0) {
x = -x;
putchar('-');
}
if(x > 9)
write(x / 10);
putchar(x % 10 + '0');
} void print(int x, char s) {
write(x);
putchar(s);
} const int MAXN = 5e3 + 5;
const int MAXM = 2e5 + 5;
const int MAXL = 5e3 + 5;
const int INF = 2147483647; struct edge {
int v, w, nxt;
edge() {}
edge(int V, int W, int Nxt) {
v = V, w = W, nxt = Nxt;
}
} e[MAXM << 1];
int head[MAXN], n, m, cnt;
void Add_Edge(int u, int v, int w) {
e[cnt] = edge(v, w, head[u]);
head[u] = cnt++;
}
bool Chose[MAXM << 1];
int Mat[MAXN], Tim[MAXN], tot; void init(int N, int M) {
for(int i = 0; i <= cnt; i++)
Chose[i] = false;
n = N, m = M;
for(int i = 1; i <= n; i++)
head[i] = -1, Tim[i] = 0, Mat[i] = 0;
cnt = 0, tot = 0;
} bool dfs(int u) {
if (Tim[u] == tot)
return false;
Tim[u] = tot;
for (int i = head[u], v; ~i; i = e[i].nxt) {
if(Chose[e[i].w])
continue;
v = e[i].v;
if (!Mat[v] || dfs(Mat[v])) {
Mat[v] = u;
return true;
}
}
return false;
} int calc() {
int ans = 0;
for (int i = 1; i <= m; i++)
Mat[i] = 0;
for (int i = 1; i <= n; i++)
Tim[i] = 0;
for (int i = n; i >= 1; i--) {
tot++;
ans += dfs(i);
}
return ans;
} bool vis[MAXN];
int q[MAXN], pos[5], len = 0, ans = INF, tot2 = 0, S, T; void dfs2(int p) {
if(p > pos[1]) {
ans = Min(ans, calc() + tot2);
return ;
}
Chose[p] = true;
tot2++;
dfs2(p + 1);
Chose[p] = false;
tot2--;
dfs2(p + 1);
} int main() {
int t = read();
while(t--) {
for(int i = 1; i <= 3; i++)
pos[i] = read();
if(pos[1] > pos[2])
pos[1] ^= pos[2] ^= pos[1] ^= pos[2];
if(pos[2] > pos[3])
pos[2] ^= pos[3] ^= pos[2] ^= pos[3];
if(pos[1] > pos[2])
pos[1] ^= pos[2] ^= pos[1] ^= pos[2];
init(pos[2], pos[3]);
len = 0, ans = INF, tot = 0;
for(int i = 1, j, k, p; i <= pos[1]; i++)
for(j = 1; j <= pos[2]; j++)
for(k = 1; k <= pos[3]; k++) {
p = (i - 1) * pos[2] * pos[3] + (j - 1) * pos[3] + k;
q[p] = read();
if(q[p])
Add_Edge(j, k, i);
}
dfs2(1);
print(ans, '\n');
}
return 0;
}

Solution -「HNOI2013」消毒的更多相关文章

  1. 「HNOI2013」游走

    「HNOI2013」游走 题目描述 一个无向连通图,顶点从 \(1\) 编号到 \(N\) ,边从 \(1\) 编号到 \(M\) .小 \(Z\) 在该图上进行随机游走,初始时小 \(Z\) 在 \ ...

  2. 「题解」「HNOI2013」切糕

    文章目录 「题解」「HNOI2013」切糕 题目描述 思路分析及代码 题目分析 题解及代码 「题解」「HNOI2013」切糕 题目描述 点这里 思路分析及代码 题目分析 这道题的题目可以说得上是史上最 ...

  3. Solution -「构造」专练

    记录全思路过程和正解分析.全思路过程很 navie,不过很下饭不是嘛.会持续更新的(应该). 「CF1521E」Nastia and a Beautiful Matrix Thought. 要把所有数 ...

  4. Solution -「原创」Destiny

    题目背景 题目背景与题目描述无关.签到愉快. 「冷」 他半靠在床沿,一缕感伤在透亮的眼眸间荡漾. 冷见惆怅而四散逃去.经历嘈杂喧嚣,感官早已麻木.冷又见空洞而乘隙而入.从里向外,这不是感官的范畴. 他 ...

  5. Solution -「GLR-R2」教材运送

    \(\mathcal{Description}\)   Link.   给定一棵包含 \(n\) 个点,有点权和边权的树.设当前位置 \(s\)(初始时 \(s=1\)),每次在 \(n\) 个结点内 ...

  6. 「HNOI2013」切糕

    题目链接 戳我 \(Solution\) 对于这道题,我们首先来看看没有\(D\)这个约束的该如何做. 我们考虑构造最小割模型. 其实直接贪心就好了,选出每条路径上的最小值就好了(路径就是将每层的同一 ...

  7. Solution -「WF2011」「BZOJ #3963」MachineWorks

    \(\mathcal{Description}\)   Link.   给定你初始拥有的钱数 \(C\) 以及 \(N\) 台机器的属性,第 \(i\) 台有属性 \((d_i,p_i,r_i,g_i ...

  8. Solution -「LOCAL」二进制的世界

    \(\mathcal{Description}\)   OurOJ.   给定序列 \(\{a_n\}\) 和一个二元运算 \(\operatorname{op}\in\{\operatorname{ ...

  9. Solution -「SHOI2016」「洛谷 P4336」黑暗前的幻想乡

    \(\mathcal{Description}\)   link.   有一个 \(n\) 个结点的无向图,给定 \(n-1\) 组边集,求从每组边集选出恰一条边最终构成树的方案树.对 \(10^9+ ...

随机推荐

  1. NLP教程(6) - 神经机器翻译、seq2seq与注意力机制

    作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-det ...

  2. 深入HTTP请求流程

    1.HTTP协议介绍 HTTP协议(HyperText Transfer Protocol,超文本传输协议)是因特网上应用最为广泛的一种网络传输协议,它是从WEB服务器传输超文本标记语言(HTML)到 ...

  3. 关于win10安装wsl子系统Ubuntu图形界面的错误解决

    解决了https://blog.csdn.net/weixin_30834783/article/details/102144314Xserver个人使用的是VcXsrv. 在WSL中配置环境变量DI ...

  4. 脚踏实地的Netty源码研究笔记——开篇

    1. 脚踏实地的Netty源码研究笔记--开篇 1.1. Netty介绍 Netty是一个老牌的高性能网络框架.在众多开源框架中都有它的身影,比如:grpc.dubbo.seata等. 里面有着非常多 ...

  5. 以圆类 Circle 及立体图形类 Solid 为基础设计圆锥类 Cone

    学习内容:以圆类 Circle 及立体图形类 Solid 为基础设计圆锥类 Cone 代码示例: import java.util.Scanner; class Point4{ private dou ...

  6. 架构师必备:HBase行键设计与应用

    首先要回答一个问题,为何要使用HBase? 随着业务不断发展.数据量不断增大,MySQL数据库存在这些问题: MySQL支持的数据量为TB级,不能一直保留历史数据.而HBase支持的数据量为PB级,适 ...

  7. GraphX 图计算实践之模式匹配抽取特定子图

    本文首发于 Nebula Graph Community 公众号 前言 Nebula Graph 本身提供了高性能的 OLTP 查询可以较好地实现各种实时的查询场景,同时它也提供了基于 Spark G ...

  8. Eclipse for C/C++ 开发环境部署保姆级教程

    Eclipse for C/C++ 开发环境部署保姆级教程 工欲善其事,必先利其器. 对开发人员来说,顺手的开发工具必定事半功倍.自学编程的小白不知道该选择那个开发工具,Eclipse作为一个功能强大 ...

  9. JAVA学习之第一个HelloWorld程序

    第一个HelloWorld程序 第一步,创建java类型的文件 第二步,在创建文件的目录中打开cmd窗口 第三步,使用javac 命令将java文件编译为.class类型的字节码文件 第四步,使用ja ...

  10. 这个Spring Security登录插件牛啊,验证码、小程序、OAuth2都能快速接入

    上次我们把验证码登录.小程序登录优雅地集成到了Spring Security,很多同学大呼过瘾,相比较一些传统玩法高级了很多.胖哥就赶紧抓住机会举一反三,把几个非标准的OAuth2也接入了进来,主要是 ...