摘要： ——problem：有N头牛，每头牛有两个参数T和D。把每头牛送到目的地要2*Ti的时间，在这期间其他牛会吃掉2*Ti*SEGMA(Di)的花，问如何排放牛的顺序使得被吃到的花最少——solution：排序——url：http://poj.org/problem?id=3262一开始以为只要按照D排序就可以了，结果WA了。正确的应该按照D/T从大到小排序。证明如下：任取两头牛i和j，这两头牛需要的总时间为2*(Ti+Tj)，在此时间中其他牛吃的花是一定的，因此只要考虑这两头牛就可以了。若先送牛i，则牛j吃掉的花为2*(Ti*Dj)，若先送牛j，则牛i吃掉的花为2*(Tj*Di)，我们只要在两者 阅读全文

摘要： ——problem：求平面上矩形的面积，重复的只算一次。矩形的一边和X轴重合。——solution：离散化+线段树——url：http://poj.org/problem?id=3277比赛的时候先离散化试了下，超时。于是只能再写线段树，结果线段树写撮了。注意：1、40000个矩形，边大概有80000多个，线段树的数组至少要开到80000×3=240000。2、所有矩形先按从小到大排序。这样插入的时候不必判断已经插入矩形的高度，直接插就可以了。3、注意面积会超过int的范围，要开long long。代码：第一个代码矩形没有排序。于是node有三个域，h记录高度（如果左右子树的高度不同 阅读全文

摘要： ——url:http://acm.cs.ecnu.edu.cn/problem.php?problemid=1468——problem：路径A比路径B时间少"且"费用低才算A比B"好", 所以B最好只是意味着没有别的路径比它好, 而不是B比别的路径都好. 听起来很拗口, 因为本题的目标函数值不具有全序关系, 即存在不可比较的情况. 所以时间4费用5和时间5费用4的两条路径无法比较. 如果没有比它们更好的, 则它们都是最优"双调路径"(bicriterial应该是双重准则的意思). 另外, 如果有两条时间4费用5的最优双调路径, 则在答 阅读全文

摘要： ——problem:起点到终点的严格K短路（每个点在路径中最多出现一次）——solution：二分+dfs+dijkstra优化——url：http://acm.sgu.ru/problem.php?contest=0&problem=145一开始以为A*就可以了。鉴于A*本来也不会，所以就先学了遍A*。写完发现A*求的是非严格最短路。最后是二分答案+dfs+dijkstra优化过的。注意：1、当当前长度搜到的路径数已经大于K的话，就没必要再搜下去了。不过这样做的话，每次都要初始化下VIS数组。2、用dijkstra求出终点到各点的最短路，用来在DFS的时候剪枝。3、注意二分的问题，如 阅读全文

摘要： ——problem：求只含有因子2,3,5的第K大的数——solution：标记三个下标P2，P3，P4表示2,3,5分别乘到第几个数了。每次在2*(P2+1),3*(P3+1)，5*(P5+1)里取最小的一个数放到数组了，然后那个下标+1. 阅读全文

摘要： ——problem：度限制生成树——solution：Kruskal算法框架：1.先求出最小m度限制生成树；2.由最小m度限制生成树得到最小m+1度限制生成树;3.当dT(v0)=k时停止(即当V0的度为k的时候停止)；第一步：求解最小m度限制生成树：原图中去掉和V0相连的所有边，得到m个连通分量，而这m个连通分量必须通过v0来连接，所以，在图G的所有生成树中dT(v0)≥m。也就是说，当k<m时，问题无解。对每个连通分量求一次最小生成树，对于每个连通分量V’，求一点v1，v1∈V',且ω(v0,v1)=min{ω(v0,v')|v'∈V'}，则该连通分量 阅读全文

摘要： ——problem：有度限制的生成树个数——solution：Cayley公式，Prüfer编码，递推Cayley公式是：一个完全图K_n有n^(n-2)棵生成树，换句话说n个节点的带标号的无根树有n^(n-2)个。Cayley公式的一个非常简单的证明，证明依赖于Prüfer编码，它是对带标号无根树的一种编码方式：给定一棵带标号的无根树，找出编号最小的叶子节点，写下与它相邻的节点的编号，然后删掉这个叶子节点。反复执行这个操作直到只剩两个节点为止。由于节点数n>2的树总存在叶子节点，因此一棵n个节点的无根树唯一地对应了一个长度为n-2的数列，数列中的每个数都在1到n的范 阅读全文

摘要： ——problem:求起点到终点的非严格最短路——solution：dijkstra+A*以下转载自：http://www.cppblog.com/linyangfei/archive/2008/07/26/47662.html【 先说说启发式搜索吧。通常在解决问题的时候，我们需要用到搜索算法，由已知状态推出新的状态，然后检验新的状态是不是就是我们要求的最优解。检验完所有的状态实际上就相当于遍历了一张隐式图。遗憾的是，所有的状态组成的状态空间往往是成指数级别增长的，也就造成了遍历需要用到指数级别的时间，因此，纯粹的暴力搜索，时空效率都比较低。当然，我们在生活中遇到了类似于搜索的问题，我们并不会 阅读全文

摘要： ——problem:n个点，边有两种，一种是普通的路，一种是近道，求在规定时间内从起点到终点用的最少的近道数是多少。——solution：二维DIJKSTRA一开始犯傻了，二分用的近道数，看能不能再规定时间内到达……结果超时。其实直接求DIST[I][J]就好了，然后找个J最小的且在规定时间的的J就是答案了。结果还是超时……感觉50*100*100*100应该不会超……看了下题解，有个小优化，Limit初始为近道数。每次到终点时记录下用的近道数，如果比LIMIT小就更新，这样如果当前状态用的近道数比limit还大的话就直接忽略。View Code 1 #include<stdio.h&g 阅读全文

摘要： ——url:——problem：二维平面上有N个点，求从1到N的最短时间，转向需要时间，每度一秒。——solution：二维DIJKSTRA，DIST[I][J]表示起点到I的最短时间，I的前驱为J，用来计算转向时间。注意：1、转向角度<=180度。2、用atan2比atan好，atan2值域范围-pi到pi。3、计算转向角： 例如：由P1经过P2到P3 angle=fabs(atan2(p2.y-p1.y,p2.x-p1.x)【P2-P1向量的方向角】-atan2(p3.y-p2.y,p3.x-p2.x)【P3-P2向量的方向角】)——————————————————————————— 阅读全文