【NOI2006】最大获利(网络流最大流SAP求最小割)
来源:互联网 发布:服装批发开单软件 编辑:程序博客网 时间:2024/05/25 19:56
新的技术正冲击着手机通讯市场,对于各大运营商来说,这既是机遇,更是挑战。THU集团旗下的CS&T通讯公司在新一代通讯技术血战的前夜,需要做太多的准备工作,仅就站址选择一项,就需要完成前期市场研究、站址勘测、最优化等项目。
在前期市场调查和站址勘测之后,公司得到了一共N个可以作为通讯信号中转站的地址,而由于这些地址的地理位置差异,在不同的地方建造通讯中转站需要投入的成本也是不一样的,所幸在前期调查之后这些都是已知数据:建立第i个通讯中转站需要的成本为Pi(1≤i≤N)。
另外公司调查得出了所有期望中的用户群,一共M个。关于第i个用户群的信息概括为Ai, Bi和Ci:这些用户会使用中转站Ai和中转站Bi进行通讯,公司可以获益Ci。(1≤i≤M, 1≤Ai, Bi≤N)
THU集团的CS&T公司可以有选择的建立一些中转站(投入成本),为一些用户提供服务并获得收益(获益之和)。那么如何选择最终建立的中转站才能让公司的净获利最大呢?(净获利 = 获益之和 - 投入成本之和)
Input
输入文件中第一行有两个正整数N和M 。
第二行中有N个整数描述每一个通讯中转站的建立成本,依次为P1, P2, …, PN 。
以下M行,第(i + 2)行的三个数Ai, Bi和Ci描述第i个用户群的信息。
所有变量的含义可以参见题目描述。
Output
你的程序只要向输出文件输出一个整数,表示公司可以得到的最大净获利。
Sample Input
5 5
1 2 3 4 5
1 2 3
2 3 4
1 3 3
1 4 2
4 5 3
Sample Output
4
Data Constraint
Hint
【样例说明】
选择建立1、2、3号中转站,则需要投入成本6,获利为10,因此得到最大收益4。
【数据规模和约定】
80%的数据中:N≤200,M≤1 000。
100%的数据中:N≤5 000,M≤50 000,0≤Ci≤100,0≤Pi≤100。
终于学了网络流,所以打了这道模板题(建模在‘胡伯涛《最小割模型在信息学竞赛中的应用》’论文讲的很详细,当然因为刚接触没多久,建模有许多地方不清楚)
打了个SAP,挺好打的。不过首先要理解下网络流的基本常识和性质(残量网络,后向边,增广)
SAP::
SAP算法(by dd_engi):求最大流有一种经典的算法,就是每次找增广路时用BFS找,保证找到的增广路是弧数最少的,也就是所谓的Edmonds-Karp算法。可以证明的是在使用最短路增广时增广过程不超过V*E次,每次BFS的时间都是O(E),所以Edmonds-Karp的时间复杂度就是O(V*E^2)。 如果能让每次寻找增广路时的时间复杂度降下来,那么就能提高算法效率了,使用距离标号的最短增广路算法就是这样的。所谓距离标号,就是某个点到汇点的最少的弧的数量(另外一种距离标号是从源点到该点的最少的弧的数量,本质上没什么区别)。设点i的标号为D[i],那么如果将满足D[i]=D[j]+1的弧(i,j)叫做允许弧,且增广时只走允许弧,那么就可以达到“怎么走都是最短路”的效果。每个点的初始标号可以在一开始用一次从汇点沿所有反向边的BFS求出,实践中可以初始设全部点的距离标号为0,问题就是如何在增广过程中维护这个距离标号。 维护距离标号的方法是这样的:当找增广路过程中发现某点出发没有允许弧时,将这个点的距离标号设为由它出发的所有弧的终点的距离标号的最小值加一。这种维护距离标号的方法的正确性我就不证了。由于距离标号的存在,由于“怎么走都是最短路”,所以就可以采用DFS找增广路,用一个栈保存当前路径的弧即可。当某个点的距离标号被改变时,栈中指向它的那条弧肯定已经不是允许弧了,所以就让它出栈,并继续用栈顶的弧的端点增广。为了使每次找增广路的时间变成均摊O(V),还有一个重要的优化是对于每个点保存“当前弧”:初始时当前弧是邻接表的第一条弧;在邻接表中查找时从当前弧开始查找,找到了一条允许弧,就把这条弧设为当前弧;改变距离标号时,把当前弧重新设为邻接表的第一条弧,还有一种在常数上有所优化的写法是改变距离标号时把当前弧设为那条提供了最小标号的弧。当前弧的写法之所以正确就在于任何时候我们都能保证在邻接表中当前弧的前面肯定不存在允许弧。 还有一个常数优化是在每次找到路径并增广完毕之后不要将路径中所有的顶点退栈,而是只将瓶颈边以及之后的边退栈,这是借鉴了Dinic算法的思想。注意任何时候待增广的“当前点”都应该是栈顶的点的终点。这的确只是一个常数优化,由于当前边结构的存在,我们肯定可以在O(n)的时间内复原路径中瓶颈边之前的所有边。
这个讲的挺清楚的。
程序::
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