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一、01分数规划
\(01\)分数规划是这样的一类问题:有一堆物品,每一个物品有一个收益\(a_i\),一个代价\(b_i\),我们要求一个方案使选择的\(∑a_i / ∑b_i\) 最大。
比如说在\(n\)个物品中选\(k\)个物品,使得\(∑a_i / ∑b_i\) 最大,并且我们知道\(a_i\)和\(b_i\)的范围,间接就知道了\(∑a_i / ∑b_i\) 的范围,有范围的问题如果再具有单调性就可以用二分解决,如果我们能够知道对于某个\(mid\),存在\(∑a_i / ∑b_i >= mid\),就说明最终的解不小于\(mid\)了,这就是本问题的单调性。
要使\(∑a_i / ∑b_i >= mid\),只要\(mid * ∑b_i <= ∑a_i\)即可,即\(∑(mid*b_i - a_i) <= 0\),所以可以按照 \(mid*b_i - a_i\)的大小排序,前\(k\)个物品之和小于\(0\)就说明这样的\(mid\)是存在的了。
二、本题思路
对于本题而言,既存在点权又存在边权不好计算。要使\(∑f_i / ∑t_i\)最大,只需要像上面解决一般的\(01\)分数规划问题那样二分即可,如果\(∑(mid*t_i - f_i) <= 0\),就说明这样的\(mid\)存在。
本题又是求图中一个环上的点满足这样的条件,所以本质上就是看有没有负权回路存在。一般的\(01\)规划问题\(a_i\)和\(b_i\)一一对应,而本题中一个点可能连接多条边,但是一条边有且仅有两个顶点,我们可以把每个顶点都收缩到它的各条出边上(收缩到入边上也是一样道理)。或者说,原图中有点权\(f[i]\),边权\(t[i]\),我们现在是要构造一张新图,新图的边权为\(mid*t_i - f_i\),只要这张新图存在负权回路,就说明这样的\(mid\)是存在的。
另外需要注意的是\(mid\)的取值是浮点数,我们在对浮点数做二分时,\(mid\)不能随便加减一了,不论存不存在这样的\(mid\),\(l\)或者\(r\)都只能等于\(mid\),整数二分的上下取整问题对于浮点数二分也是不存在的。
本题虽然看起来复杂,但是只需要对图的边权做下映射,很容易发现就是求图中有没有负环的问题,解决起来还是比较简单的,总的代码如下:
三、求负环实现代码
#include
using namespace std;
const int N = 1010, M = 5010;
int n, m;
int f[N], cnt[N];
double dist[N];
bool st[N];
//邻接表
int idx, h[N], e[M], w[M], ne[M];
void add(int a, int b, int c) {
e[idx] = b, w[idx] = c, ne[idx] = h[a], h[a] = idx++;
}
bool check(double mid) {
queue q;
memset(cnt, 0, sizeof cnt);
memset(dist, 0x3f, sizeof dist);
memset(st, false, sizeof st);
for (int i = 1; i <= n; i++) {
q.push(i);
st[i] = true;
}
while (q.size()) {
int u = q.front();
q.pop();
st[u] = false;
for (int i = h[u]; ~i; i = ne[i]) {
int j = e[i];
if (dist[j] > dist[u] + w[i] * mid - f[u]) {
dist[j] = dist[u] + w[i] * mid - f[u];
//判负环
cnt[j] = cnt[u] + 1;
if (cnt[j] >= n) return true;
if (!st[j]) {
q.push(j);
st[j] = true;
}
}
}
}
return false;
}
int main() {
cin >> n >> m;
for (int i = 1; i <= n; i++) cin >> f[i]; //每个点都有一个权值f[i]
//初始化邻接表
memset(h, -1, sizeof h);
int a, b, c;
for (int i = 0; i < m; i++) {
cin >> a >> b >> c;
add(a, b, c);
}
//浮点数二分
double l = 0, r = 1000;
//左边界很好理解,因为最小是0;
//右边界即使f[i]=1000,有1000个,那么t[i]也有1000个,最大还是1000
//因为保留两位小数,所以这里精度设为1e-4
while (l < r - 1e-4) {
double mid = (l + r) / 2;
if (check(mid))
l = mid;
else
r = mid;
}
printf("%.2lf\n", l);
return 0;
}
四、正环思路与解法
求图中是否存在正环,和求负环是一个对称问题,直接更改\(spfa\)算法中的不等号方向,转而变成求最长路算法中是否存在正环,即可办到。
#include
using namespace std;
const int N = 1010, M = 5010;
int n, m;
int f[N], cnt[N];
double dist[N];
bool st[N];
//邻接表
int idx, h[N], e[M], w[M], ne[M];
void add(int a, int b, int c) {
e[idx] = b, w[idx] = c, ne[idx] = h[a], h[a] = idx++;
}
bool check(double mid) {
queue q;
memset(cnt, 0, sizeof cnt);
memset(dist, 0x3f, sizeof dist);
memset(st, false, sizeof st);
for (int i = 1; i <= n; i++) {
q.push(i);
st[i] = true;
}
while (q.size()) {
int u = q.front();
q.pop();
st[u] = false;
for (int i = h[u]; ~i; i = ne[i]) {
int j = e[i];
//正环还是负环,区别在这里
if (dist[j] < f[u] + dist[u] - w[i] * mid) {
dist[j] = f[u] + dist[u] - w[i] * mid;
//判正环
cnt[j] = cnt[u] + 1;
if (cnt[j] >= n) return true;
if (!st[j]) {
q.push(j);
st[j] = true;
}
}
}
}
return false;
}
int main() {
cin >> n >> m;
for (int i = 1; i <= n; i++) cin >> f[i]; //每个点都有一个权值f[i]
//初始化邻接表
memset(h, -1, sizeof h);
int a, b, c;
for (int i = 0; i < m; i++) {
cin >> a >> b >> c;
add(a, b, c);
}
//浮点数二分
double l = 0, r = 1000;
//左边界很好理解,因为最小是0;
//右边界即使f[i]=1000,有1000个,那么t[i]也有1000个,最大还是1000
//因为保留两位小数,所以这里精度设为1e-4
while (l < r - 1e-4) {
double mid = (l + r) / 2;
if (check(mid))
l = mid;
else
r = mid;
}
printf("%.2lf\n", l);
return 0;
}