UVa 1151 - Buy or Build(最小生成树)
链接:
https://uva.onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&page=show_problem&problem=3592
题意:
平面上有n个点(1≤n≤1000),你的任务是让所有n个点连通。
为此,你可以新建一些边,费用等于两个端点的欧几里德距离的平方。
另外还有q(0≤q≤8)个“套餐”可以购买,如果你购买了第i个套餐,该套餐中的所有结点将变得相互连通。
第i个套餐的花费为Ci。求最小的花费。
分析:
最容易想到的算法是:先枚举购买哪些套餐,把套餐中包含的边的权值设为0,然后求最小生成树。
由于枚举量为O(2^q),给边排序的时间复杂度为O(n*nlogn),而排序之后每次Kruskal算法的时间复杂度为O(n*n),
因此总时间复杂度为O((2^q)*(n*n)+n*nlogn),对于题目的规模来说太大了。
只需一个小小的优化即可降低时间复杂度:先求一次原图(不购买任何套餐)的最小生成树,
得到n-1条边,然后每次枚举完套餐后只考虑套餐中的边和这n-1条边,
则枚举套餐之后再求最小生成树时,图上的边已经寥寥无几。
为什么可以这样呢?首先回顾一下,在Kruskal算法中,哪些边不会进入最小生成树。
答案是:两端已经属于同一个连通分量的边。买了套餐以后,相当于一些边的权变为0,
而对于不在套餐中的每条边e,排序在e之前的边一个都没少,反而可能多了一些权值为0的边,
所以在原图Kruskal时被“扔掉”的边,在后面的Kruskal中也一样会被扔掉。
代码:
import java.io.*;
import java.util.*;
import static java.lang.Math.*; public class Main {
Scanner cin = new Scanner(new BufferedInputStream(System.in));
final int UP = 1000 + 5;
int pre[] = new int[UP];
int x[] = new int[UP], y[] = new int[UP], cost[] = new int[UP]; class Edge implements Comparable<Edge> {
int f, b, v; @Override
public int compareTo(Edge that) {
return v - that.v;
}
} int seek(int v) {
return pre[v] == v ? v : (pre[v] = seek(pre[v]));
} int MST(int n, ArrayList<Edge> e, ArrayList<Edge> res) {
if(n <= 1) return 0;
int m = e.size(), ans = 0;
for(int i = 0; i < m; i++) {
int pf = seek(e.get(i).f), pb = seek(e.get(i).b);
if(pf == pb) continue;
pre[pf] = pre[pb];
ans += e.get(i).v;
if(res != null) res.add(e.get(i));
if(--n == 1) break;
}
return ans;
} void MAIN() {
int T;
T = cin.nextInt();
while(T --> 0) {
@SuppressWarnings("unchecked")
ArrayList<Integer> subn[] = new ArrayList[8];
for(int i = 0; i < 8; i++) subn[i] = new ArrayList<Integer>();
int n = cin.nextInt();
int q = cin.nextInt();
for(int m, i = 0; i < q; i++) {
m = cin.nextInt();
cost[i] = cin.nextInt();
for(int t = 0; t < m; t++) subn[i].add(cin.nextInt()-1);
}
for(int i = 0; i < n; i++) {
x[i] = cin.nextInt();
y[i] = cin.nextInt();
} ArrayList<Edge> edge = new ArrayList<Edge>();
for(int i = 0; i < n; i++) {
for(int t = i+1; t < n; t++) {
Edge e = new Edge();
e.f = i; e.b = t;
e.v = (x[i]-x[t])*(x[i]-x[t]) + (y[i]-y[t])*(y[i]-y[t]);
edge.add(e);
}
} ArrayList<Edge> used = new ArrayList<Edge>();
for(int i = 0; i < n; i++) pre[i] = i;
Collections.sort(edge);
int ans = MST(n, edge, used);
for(int s = 1; s < (1<<q); s++) {
for(int i = 0; i < n; i++) pre[i] = i; // 初始化并查集
int remain = n, c = 0;
for(int i = 0; i < q; i++) if((s&(1<<i)) > 0) {
c += cost[i];
for(int t = 1; t < subn[i].size(); t++) {
int pf = seek(subn[i].get(0)), pb = seek(subn[i].get(t));
if(pf == pb) continue;
pre[pf] = pb;
remain--;
}
}
ans = min(ans, c + MST(remain, used, null));
}
System.out.println(ans);
if(T > 0) System.out.println();
}
} public static void main(String args[]) { new Main().MAIN(); }
}
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