1001: [BeiJing2006]狼抓兔子

Description

左上角点为(1,1),右下角点为(N,M)(上图中N=4,M=5).有以下 三种类型的道路 1:(x,y)<==>(x+1,y) 2:(x,y)<==>(x,y+1) 3:(x,y)<==>(x+1,y+1) 道路上的权值表示这条路上最多能够通过的兔子数,道路是无向的. 左上角和右下角为兔子的两个窝,开始时所有的兔子都聚集在左上角(1,1)的窝里,现在它们要跑到右下角(N,M)的窝中去,狼王开始伏击这些兔子.当然 为了保险起见,如果一条道路上最多通过的兔子数为K,狼王需要安排同样数量的K只狼,才能完全封锁这条道路,你需要帮助狼王安排一个伏击方案,使得在将兔 子一网打尽的前提下,参与的狼的数量要最小。因为狼还要去找喜羊羊麻烦.

Input

第一 行为N,M.表示网格的大小,N,M均小于等于1000.接下来分三部分第一部分共N行,每行M-1个数,表示横向道路的权值. 第二部分共N-1行,每行M个数,表示纵向道路的权值. 第三部分共N-1行,每行M-1个数,表示斜向道路的权值. 输入文件保证不超过10M

Output

输出一个整数,表示参与伏击的狼的最小数量.

Sample Input

3 4
5 6 4
4 3 1
7 5 3
5 6 7 8
8 7 6 5
5 5 5
6 6 6

Sample Output

14

讲讲Dinic算法:(Dinic算法属于最短增广路中的一种)

层次图:每次在残量网络中BFS得到每点到起点的距离;路径是在层次中找的,即d[v] == d[x]+1;比EK算法更高效

优化1:在DFS里面并不是每次只走一条路径,而是DFS到一条最短路之后,在回溯到不含最短边继续搜索;在DFS里面a表示目前为止所有弧的最小残量;而f表示路径的流量;即f<=a;根据a -= f是否等于0来判断是在当前节点几次上继续搜索还是回溯;

优化2:因为一个点可能会被多次搜索到,所以记录下前面搜索到该节点的那条边的序号,这样就不会从头开始搜索了;

ps:图中是无向边,我竟然还是建了反向边cap为0的图,真是醉了;JMJST使用Djistra+heap只用了516ms;我也重写了一个对偶图版本的,348ms~~详见 平面图最小割 对偶图

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<string.h>
#include<algorithm>
#include<map>
#include<queue>
#include<vector>
#include<cmath>
#include<stdlib.h>
#include<time.h>
#include<stack>
#include<set>
using namespace std;
#define rep0(i,l,r) for(int i = (l);i < (r);i++)
#define rep1(i,l,r) for(int i = (l);i <= (r);i++)
#define rep_0(i,r,l) for(int i = (r);i > (l);i--)
#define rep_1(i,r,l) for(int i = (r);i >= (l);i--)
#define MS0(a) memset(a,0,sizeof(a))
#define MS1(a) memset(a,-1,sizeof(a))
#define inf 0x3f3f3f3f
template<typename T>
void read1(T &m)
{T x=0,f=1;char ch=getchar();while(ch<'0'||ch>'9'){if(ch=='-')f=-1;ch=getchar();}while(ch>='0'&&ch<='9'){x=x*10+ch-'0';ch=getchar();}m = x*f;
}
template<typename T>
void read2(T &a,T &b){read1(a);read1(b);}
template<typename T>
void read3(T &a,T &b,T &c){read1(a);read1(b);read1(c);}
template<typename T>
void out(T a)
{if(a>9) out(a/10);putchar(a%10+'0');
}
const int M = 1000*1010;
int head[M*6],tot;
struct edge{int from,to,cap,flow,Next;
}e[M*6];
void ins(int u,int v,int cap)
{e[tot].Next = head[u];e[tot].from = u;//为了t->s时由v推到u;e[tot].to = v;e[tot].cap = cap;e[tot].flow = 0;head[u] = tot++;
}
int vis[M],s,t,cur[M],d[M];
queue<int> Q;
int BFS()
{rep1(i,s,t) vis[i] = 0;vis[s] = 1;d[s] = 0;Q.push(s);while(!Q.empty()){int u = Q.front();Q.pop();for(int i = head[u];~i;i = e[i].Next){int v = e[i].to;if(!vis[v] && e[i].cap > e[i].flow){ // 只考虑残量网络的弧               vis[v] = 1;d[v] = d[u] + 1;Q.push(v);}}}return vis[t];
}
int DFS(int x,int a)// a表示目前为止所有弧的最小残量
{if(x == t || a == 0) return a;int& i = cur[x];//回溯时会多次DFS到同一个点if(i == 0) i = head[x];int flow = 0, f;for(;~i;i = e[i].Next){// 从上次考虑的弧开始int v = e[i].to;if(d[v] == d[x]+1 && (f = DFS(v,min(a,e[i].cap - e[i].flow))) > 0){e[i].flow += f;e[i^1].flow -= f;flow += f;a -= f;// 残量-流量if(a == 0)   break;}}return flow;
}
int Dinic()
{int flow = 0;while(BFS()){//仍然存在增广路时再DFSrep1(i,s,t) cur[i] = 0;//记录当前探索到的点的弧的编号flow += DFS(s,inf);}return flow;
}
void input()
{int n,m,cost;read2(n,m);s = 0,t = n*m - 1;MS1(head);tot = 0;rep0(i,0,n){rep0(j,0,m-1){read1(cost);int u = i*m+j;ins(u,u+1,cost);ins(u+1,u,cost);}}rep0(i,0,n-1){rep0(j,0,m){read1(cost);int u = i*m+j,v = u + m;ins(u,v,cost);ins(v,u,cost);}}rep0(i,0,n-1){rep0(j,0,m-1){read1(cost);int u = i*m+j,v = u + m + 1;ins(u,v,cost);ins(v,u,cost);//无向边
        }}
}
int main()
{//freopen("in.txt","r",stdin);//freopen("out.txt","w",stdout);
    input();out(Dinic());return 0;
}

View Code

转载于:https://www.cnblogs.com/hxer/p/5187633.html

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