小结:最短路

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概要:

最短路是个神奇的东西,通过三角不等式,我们可以拓展出很多最短路的延伸。而求最短路的算法一般我用三种,dijkstra、spfa、floyd,第一个用于点少边多的,第一个用于点多边少的,第三个是多源最短路。

应用:

差分约束系统、一般约束条件、最短路等。

技巧及注意:

差分约束:根据三角不等式d(v)<=d(u)+w(u, v),我们通过移项,还可以得到d(v)+w(u, v)<=d(u),而这样就足以解决一些不等式约束集了,即差分约束(在一些情况下,可以考虑最长路的三角不等式)。例如【BZOJ】2330: [SCOI2011]糖果(差分约束+spfa)

障碍限制:和bfs一样有个技巧,在求有障碍的约束时,即当出现这些起点到终点最多能越过k个障碍的图时,可以逆着想,我们想这个点到终点需要越过的最少障碍数,然后用k来判断是否合法即可,例如:【BZOJ】1295: [SCOI2009]最长距离(spfa+暴力)

k短路:在A*的小结中已讲,小结:A* & IDA* & 迭代深搜

次短路:对于次短路,我们可以没那么麻烦用A*做,可以在最短路的基础上再维护一个数组就行了。转移状态时注意下即可。例题:【wikioi】1269 匈牙利游戏(次短路+spfa)【POJ】3255 Roadblocks(次短路+spfa)

特殊技巧:这种靠智商了,看你能否建成最短路模型。其实多想想就行了。例如:【POJ】1062 昂贵的聘礼(spfa)【COGS】147. [USACO Jan08] 架设电话线(二分+spfa)【TYVJ】1467 - 通向聚会的道路(spfa+特殊的技巧)

分数规划:这种属于01分数规划中的一种,就是求“每一个 物品只有选或者不选两种方案,求一个选择方案使得 R=sigma(a[i]*x[i])/sigma(b[i]*x[i])取得最值,即所有选择物品的总收益/总代价的值最大或是最小。”,那么我们移项 后设F(L)=sigma(a[i]*x[i])-L*sigma(b[i]*x[i]),而这里的L和我们的R关系密切,我们只需要找出最大的L就能找 出R。而显然当F(L)>0时还能找到一个更优解,且F(L)是具有单调性的,因此我们可以二分L,然后如果F(L)>0,那么移动上界,否 则移动下界。例题:【BZOJ】1690: [Usaco2007 Dec]奶牛的旅行(分数规划+spfa)

判负环:这种最好用dfs版本的spfa做,要不然会tle,例题:【BZOJ】1690: [Usaco2007 Dec]奶牛的旅行(分数规划+spfa)【BZOJ】2019: [Usaco2009 Nov]找工作(spfa)

spfa优化:在进队列的时候,如果d[v]<d[q[front]]时,加入到前边。这个优化的英文简称叫啥来着。例题:【BZOJ】2100: [Usaco2010 Dec]Apple Delivery(spfa+优化)

对偶图:用于求平面图的最小割,根据欧拉定理e-v+2=f易得出二维平面的个数(显然少了很多),然后对应的割连边,例题:对偶图 && 【BZOJ】1001: [BeiJing2006]狼抓兔子(对偶图+最短路)

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