申奥成功后,布布经过不懈努力,终于成为奥组委下属公司人力资源部门的主管。布布刚上任就遇到了一个难题:为即将启动的奥运新项目招募一批短期志愿者。经过估算,这个项目需要N 天才能完成,其中第i 天至少需要Ai 个人。 布布通过了解得知,一共有M 类志愿者可以招募。其中第i 类可以从第Si 天工作到第Ti 天,招募费用是每人Ci 元。新官上任三把火,为了出色地完成自己的工作,布布希望用尽量少的费用招募足够的志愿者,但这并不是他的特长!于是布布找到了你,希望你帮他设计一种最优的招募方案。
线性规划单纯型法:http://blog.csdn.net/jaihk662/article/details/78050666
标准型:m个约束,n个变量,构成m*n的矩阵
C是一个n的向量,B是一个m的向量,在满足约束情况下最大化Cx
模板:
#include
int n, m;
double ans, c[1005], b[10005], a[10005][1005];
void Pviot(int l, int e)
{
int i, j;
a[l][e] = 1/a[l][e];
b[l] *= a[l][e];
for(i=1;i<=n;i++)
{
if(i^e)
a[l][i] *= a[l][e];
}
for(i=1;i<=m;i++)
{
if((i^l) && a[i][e])
{
for(j=1;j<=n;j++)
{
if(j^e)
a[i][j] -= a[i][e]*a[l][j];
}
b[i] -= a[i][e]*b[l],a[i][e]*=-a[l][e];
}
}
for(i=1;i<=n;i++)
{
if(i^e)
c[i] -= c[e]*a[l][i];
}
ans += c[e]*b[l];
c[e] *= -a[l][e];
}
double SimpleX()
{
int p, i, temp;
double k;
while(1)
{
for(p=1;p<=n;p++)
{
if(c[p]>0)
break;
}
if(p==n+1)
return ans;
k = 1e10, temp = 0;
for(i=1;i<=m;i++)
{
if(a[i][p]>0 && b[i]/a[i][p]
仅包含一个整数,表示你所设计的最优方案的总费用。
设需要第i个志愿者xi个,对于样例可以得出不等式组:
①x1>=2;②x1+x2>=3;③x2+x3>=4
其中的G() = 2*x1+5*x2+2*x3,求G()的最小值
方法1:
添加辅助变量(x4, x5, x6):①x1-x4=2;②x1+x2-x5=3;③x2+x3-x6=4:④0=0
拿所有的式子减去它上一个式子:①x1-x4=2;②x2+x4-x5=1;③x3-x1+x5-x6=1;④x6-x2-x3=-4
然后就可以最小费用最大流了,建图方法看上面链接(因为对应系数矩阵为列连续,所以合法)
方法2:
看系数矩阵:
2 5 2(求min)
1 2(>=)
1 1 3
1 1 4
对偶矩阵(翻转90°):
2 3 4(求max)
1 1 2(<=)
1 1 5
1 2
这样就可以套模板了,AC代码就是上面那个