牛客#2 L,多层图dp

注意,内存限制32MB,存不下边
题意:

一个游戏内有 n n n个世界,每个世界有 m m m个节点和若干的有向边,玩家一开始在第一个世界的第一个节点,当我们在 i i i世界的 j j j点时,我们可以选择这个世界 j j j点的出发的一条边,到另外一个节点,但是在每个世界机会仅有一次,也可以不选择这样的边,在原地。假设我们在 i i i世界内最后到达的时 j j j点,那么我们会被传送至 i + 1 i+1 i+1世界的 j j j点(这样的传送仅会发生在 i < n i<n i<n),如果我们最后在 n n n世界并且停留在 m m m点,那我们就赢了。现在我们在这 n n n个世界内选择若干个连续的世界组成一个新的游戏,唯一的限制是要保证新游戏至少有一种赢的方法,要求找到符合条件的世界的最少数量。

方法:

我们设 d p [ i ] [ j ] dp[i][j] dp[i][j]为能到达 i i i世界的 j j j点的最后的出发世界,显然,转移只发生在相邻两个世界,因此我们可以滚动优化,用 l a s t last last保存上个世界, d p dp dp计算当前世界,问题再与怎么转移?如果我们知道当前世界有一条 u → v u\rightarrow v uv的边,那么 v v v肯定是与 u u u有关系的,但能转移的是当前世界的 u u u还是上个世界的 u u u呢?假设在世界 i i i有这样的例子 1 → 2 → 3 1\rightarrow 2 \rightarrow 3 123,一开始知道边 1 → 2 1\rightarrow 2 12,显然 d p [ 1 ] = i dp[1]=i dp[1]=i,那么 d p [ 2 ] = i dp[2]=i dp[2]=i,再知道边 2 → 3 2\rightarrow 3 23,于是 d p [ 3 ] = i dp[3]=i dp[3]=i,这显然是不对的,因为每个世界仅有一次机会改变所在位置。因此我们选择从上个世界转移(这也是为什么不用一个数组来优化而用两个),那么知道边 u → v u\rightarrow v uv,就可以给 v v v一个找更近的世界的机会,于是 d p [ v ] = m a x ( d p [ v ] , l a s t [ u ] ) dp[v]=max(dp[v],last[u]) dp[v]=max(dp[v],last[u]),并且如果这个边是有关 m m m的,还改变了 d p [ m ] dp[m] dp[m]的值,我们就可以重新计算一遍 a n s ans ans,也就是当 d p [ m ] ! = l a s t [ m ] , a n s = m i n ( a n s , i − d p [ m ] + 1 ) dp[m]!=last[m],ans=min(ans,i-dp[m]+1) dp[m]!=last[m]ans=min(ans,idp[m]+1)。并且我们还需要考虑可以从现在这个世界出发的情况,所以我们特殊设 l a s t [ 1 ] = i last[1]=i last[1]=i

#include<bits/stdc++.h>
#define ll long long
using namespace std;

int read()
{
	int ret=0,base=1;
	char ch=getchar();
	while(!isdigit(ch))
	{
		if(ch=='-') base=-1;
		ch=getchar();
	}
	while(isdigit(ch))
	{
		ret=(ret<<3)+(ret<<1)+ch-48;
		ch=getchar();
	}
	return ret*base;
}

const int inf=0x3fffffff;

int n,m,ans=inf,dp[2005],last[2005];

int main()
{
	n=read();m=read();
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		last[1]=i;
		int t=read();
		while(t--)
		{
			int u=read(),v=read();
			dp[v]=max(dp[v],last[u]);
			if(v==m){
				if(dp[m]>last[m]) ans=min(ans,i-dp[m]+1);
			}
		}
		for(int j=1;j<=m;j++) last[j]=dp[j];
	}
	if(ans==inf) cout<<-1;
	else cout<<ans;
 	return 0;
}

### BM2C++ 实现 BM2 是一道经典的算法题目,主要涉及二叉树的最大路径和问题。以下是基于已知信息以及常见解决思路给出的 C++ 实现。 #### 方法概述 该问题可以通过 **动态规划** 和 **递归回溯** 来求解。核心思想是从根节点出发,计算经过任意节点的最大路径和。对于每一个节点,其贡献可以分为两种情况: 1. 节点作为路径的一部分(单边向下延伸)。 2. 节点成为路径的转折点(左子树 + 右子树 + 当前节点值)。 最终通过递归的方式自底向上更新全局最大值。 --- #### C++ 实现代码 ```cpp /** * Definition for a binary tree node. */ struct TreeNode { int val; TreeNode* left; TreeNode* right; TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {} }; class Solution { public: int maxPathSum(TreeNode* root) { if (!root) return INT_MIN; // 边界条件处理 int globalMax = INT_MIN; helper(root, globalMax); return globalMax; } private: int helper(TreeNode* node, int& globalMax) { if (!node) return 0; // 左右子树的最大贡献值,忽略负数部分 int leftGain = std::max(helper(node->left, globalMax), 0); int rightGain = std::max(helper(node->right, globalMax), 0); // 更新当前节点为路径转折点时的最大值 int currentMax = node->val + leftGain + rightGain; globalMax = std::max(globalMax, currentMax); // 返回以当前节点为起点的一侧最大路径和 return node->val + std::max(leftGain, rightGain); } }; ``` --- #### 关键点解析 1. **递归函数设计** - `helper` 函数用于计算以某个节点为根的最大路径和,并将其结果存储到 `globalMax` 中。 - 对于每个节点,分别考虑左侧和右侧子树的最大贡献值[^3]。 2. **边界条件** - 如果当前节点为空,则返回 0 表示无贡献。 - 使用 `INT_MIN` 初始化全局变量 `globalMax`,确保能够正确记录最小可能值。 3. **优化细节** - 避免重复计算子树的最大路径和,利用递归特性一次完成所有节点的访问。 --- #### 时间与空间复杂度分析 - **时间复杂度**: O(n),其中 n 是二叉树中节点的数量。每个节点仅被访问一次。 - **空间复杂度**: O(h),h 是二叉树的高度。最坏情况下(退化成链表),空间复杂度为 O(n)[^3]。 ---
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