BZOJ 1061: [Noi2008]志愿者招募 [单纯形法]【学习笔记看另一篇吧】
1061: [Noi2008]志愿者招募
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Output
仅包含一个整数,表示你所设计的最优方案的总费用。
Sample Input
2 3 4
1 2 2
2 3 5
3 3 2
Sample Output
HINT
1 ≤ N ≤ 1000,1 ≤ M ≤ 10000,题目中其他所涉及的数据均 不超过2^31-1。
很早之前就看过单纯形法了,(中午演讲时还讲过)
今晚重新看了一遍研究了一下实现
参考资料:
1.算法导论29章
2.http://blog.csdn.net/fuxey/article/details/51039914
3.http://blog.csdn.net/popoqqq/article/details/44310605
4.http://wenku.baidu.com/view/ce5784754a7302768f99391d
问题转化见下一篇吧 ,这里主要说一下单纯形法的实现问题
好吧现在已经第二天下午了......不是今晚
【理论罗列】:
1.标准型
m个约束 n个变量用x向量表示 A是一个m*n的矩阵 c是一个n的向量 b是一个m的向量
最大化 cx
满足约束 Ax<=b x>0
2.松弛型
基本变量 B |B|=m 一个约束对应一个 表示松弛量 叫做松弛变量(基本变量)
非基变量 N |N|=n
xn+i=bi-sigma{aijxj}>=0
3.替入变量 xe(非基变量)
替出变量 xl(基本变量)
4.可行解
基本解:所有非基变量设为0
基本可行解
5.单纯形法的过程中B和N不断交换,在n维空间中不断走
“相当于不等式上的高斯消元”
【代码实现】:
pivot是转动操作
基本思想就是改写l这个约束为xe作为基本变量,然后把这个新xe的值带到其他约束和目标函数中,就消去xe了
改写和带入时要修改b和a 目标函数则是 c和v
转动时l和e并没有像算法导论上一样a矩阵用了两行分别是a[l][]和a[e][](这样占用内存大),而是用了同一行,这样a矩阵的行数=|B|,列数=|N|
也就是说,约束条件只用m个,尽管B和N不断交换,但同一时间还是只有m个约束(基本变量)n个非基变量
注意改写成松弛型后a矩阵实际系数为负
(一个优化 a[i][e]为0的约束没必要带入了
simplex是主过程
基本思想是找到一个c[e]>0的,然后找对这个e限制最紧的l,转动这组l e
注意精度控制eps
c[e]>eps
还有找l的时候a[i][e]>eps才行
【对偶原理】:
1.原始线性规划 对偶线性规划
2.对于
最大化 cx
满足约束 Ax<=b x>0
对偶问题为
最小化 bx
满足约束 ATx>=c x>0 (AT为A的转置)
可以转化很多问题来避免初始解不可行
【其他问题】:
1.一般不需要保存N和B集合
2.simplex过程依赖于线性规划是松弛型且初始解是可行的,我遇到的题目都是可行的
否则的话参见算法导论
3.Q:本题中x向量一定是整数,这难道不是整数线性规划吗?
A:我也有点玄乎,也许是因为b向量也是整数吧,不过没道理啊整数线性规划对偶性不一定成立,可能是数据弱吧,还请神犇指教
[update 2017-03-01]感谢$myx12345$在评论中指出全幺模矩阵,然后去查了查,发现了$VFK$$orzorzorz$的贴吧的回复
- 我来秀智商了……
- 说从前有个线性规划
- min c x^T
- Ax = b
- x >=
- 这里面A是矩阵,x、b、c都是向量
- x^T表示转置
- 啊……我们假设以上出现的所有元素都是整数……
- 那么Ax = b要是恰好方程数等于未知数数,且解出来恰好为正数是不是就超开心? (假设是线性无关的)
- 根据那个啥法则,x_i = det(A_i) / det(A)
- det(A)表示A的行列式
- A_i表示把A的第i列换为b之后的矩阵
- 如果det(A_i)恰好是det(A)的倍数那不就超开心?这样
- 但是现实是残酷的,往往这家伙会除出来小数,然后整数规划就坑爹了。
- 但是人类的智慧是无穷的!
- 我们现在还是假定“恰好方程数等于未知数数,且解出来恰好为正数”
- 我们再加个限制:det(A) = 1或-
- 就233了吧。
- 解一定是整数了。
- 于是可以顺利变为整数规划。我们把det(A) = , -1的矩阵称为幺模矩阵。
- 但是现实是残酷的,“恰好方程数等于未知数数,且解出来恰好为正数”往往不满足。
- 但是其实没关系。由于每个方程都对应着一个平面,所以解的空间是单纯形,最优解一定会出现在顶点上。
- 何为顶点?就是平面的交点。
- 何为平面?一共m + n个:Ax = b是m个方程,x = 0是n个方程。(本来是x >= ,我们只靠虑切割空间的平面……)
- 要是顶点都是整点不是超开心?等价于从这m + n个方程中任取n个方程把它解掉得到的解是整数解。
- 通过前面的分析我们知道,如果恰好选取的这n个方程的系数矩阵的行列式值为1,-1就超开心了。当然要是行列式值为0对应着无解或无穷多解的情况,它又不是顶点管它做甚……
- 考察系数矩阵
- 一个是A,好大好大
- 另一个是x = 0的系数,易知就是单位矩阵I
- 你从I中选哪几行……由于行列式的性质……一行*k加到另一行上去行列式的值不变,那么对应的未知数就会被干掉……
- 所以等价于……
- 从A中任意选取是一个子方阵,它的行列式的值只可能为1, -, 。
- 这样的矩阵我们称为全幺模矩阵。
- 番外篇:
- . 必要不充分:只含1,-,。因为单个元素可以看作行列式……
- . 充分必要:对它进行高斯消元的主元操作……(好像叫转轴?啊反正就是消别人的未知数……),得来的还是全幺模矩阵……这个是因为那个啥啥幺模矩阵组成了一个乘法群?用这个性质我们可以不用double。
- . 您可以手工屠矩阵用定义证它是全幺模!
- . 如果数学太差,您也可以写一个O(^n * n^)的强程序证它是全幺模!
orzorzorz
- #include<iostream>
- #include<cstdio>
- #include<cstring>
- #include<algorithm>
- #include<cmath>
- using namespace std;
- typedef long long ll;
- const int M=,N=,INF=1e9;
- const double eps=1e-;
- inline int read(){
- char c=getchar();int x=,f=;
- while(c<''||c>''){if(c=='-')f=-; c=getchar();}
- while(c>=''&&c<=''){x=x*+c-''; c=getchar();}
- return x*f;
- }
- int n,m;
- double a[M][N],b[M],c[N],v;
- void pivot(int l,int e){
- b[l]/=a[l][e];
- for(int j=;j<=n;j++) if(j!=e) a[l][j]/=a[l][e];
- a[l][e]=/a[l][e];
- for(int i=;i<=m;i++) if(i!=l&&fabs(a[i][e])>){
- b[i]-=a[i][e]*b[l];
- for(int j=;j<=n;j++) if(j!=e) a[i][j]-=a[i][e]*a[l][j];
- a[i][e]=-a[i][e]*a[l][e];
- }
- v+=c[e]*b[l];
- for(int j=;j<=n;j++) if(j!=e) c[j]-=c[e]*a[l][j];
- c[e]=-c[e]*a[l][e];
- //swap(B[l],N[e])
- }
- double simplex(){
- while(true){
- int e=,l=;
- for(e=;e<=n;e++) if(c[e]>eps) break;
- if(e==n+) return v;
- double mn=INF;
- for(int i=;i<=m;i++)
- if(a[i][e]>eps&&mn>b[i]/a[i][e]) mn=b[i]/a[i][e],l=i;
- if(mn==INF) return INF;//unbounded
- pivot(l,e);
- }
- }
- int main(){
- n=read();m=read();
- for(int i=;i<=n;i++) c[i]=read();
- for(int i=;i<=m;i++){
- int s=read(),t=read();
- for(int j=s;j<=t;j++) a[i][j]=;
- b[i]=read();
- }
- printf("%d",(int)(simplex()+0.5));
- }
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