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浅谈差分约束系统——图论不等式的变形
浅谈差分约束系统——图论不等式的变形
----yangyaojia
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一.定义
如若一个系统由n个变量和m个不等式组成,并且这m个不等式对应的系数矩阵中每一行有且仅有一个1和-1,其它的都为0,这样的系统称为差分约束( difference constraints )系统。
二.分析
简单来说就是给你n个变量,给m个形如x[i]-x[j]≥k①或x[i]-x[j]≤k②。求两个变量差的最大与最小值。我们可以对不等式稍稍变形,将①变为k+aj≤ai,②变为ai+(-k)≤aj。不难发现,这和我们的最短路问题中的不等式dis[i]+w[i,j]≤dis[j]极为相似。
最大值
那么,如果题目要求我们求出某两点之间的最大距离,我们可以这样:
- 对于x[i] - x[j]≤a[k],我们可以建一条由j到i的有向边,权值为k
- 对于x[i] - x[j]≥a[k],我们可以建一条由i到j的有向边,权值为-k
并进行如下判断。
- 如果存在最短路径可以到达这两点,答案就是最短路的长度。
- 如果不存在路径可以到达,那么两点间的距离可以是无限大。
- 如果图中存在负环,那么就无解。
最小值
如果题目要求求出两点间的最小距离,我们就建立形如x[i]-x[j]≥k,建立i到j,权值为k的路,求的最长路径。判断也跟上面一样,不过是判有没有正环。
下面来附上一道典型例题 POJ3169
#include<queue>#include <algorithm>#include<cstdio>#include<cstring>#include<cmath>#define Pair pair<int,int>#define MAXN 1000+1#define MAX 99999999#define MAXM 40000+1using namespace std;int n,m1,m2,num,nnum,head[MAXN],s,o,pre[MAXN],v[MAXN],K;int dis[MAXN],t[MAXN],ans=MAX;struct Edge{ int next,to,exi,from; int dis,cost;}edge[MAXM];int read(){ int in=0;char c; c=getchar(); for(;c>‘9‘||c<‘0‘;c=getchar()); for(;c<=‘9‘&&c>=‘0‘;c=getchar()) in=in*10+c-‘0‘; return in;}void add(int from,int to,int dis){ edge[++num].next=head[from]; edge[num].to=to; edge[num].dis=dis; edge[num].from=from; head[from]=num;}int spfa(){ for(int i=1;i<=n;i++) dis[i]=99999999; queue<int> q; dis[s]=0;t[s]++; q.push(s); while(q.size()>0) { int k=q.front();q.pop(); v[k]=0; for(int i=head[k];i;i=edge[i].next) { if(dis[edge[i].to]>dis[k]+edge[i].dis) { dis[edge[i].to]=dis[k]+edge[i].dis; t[edge[i].to]++; if(t[edge[i].to]>n) return 1; if(!v[edge[i].to]) v[edge[i].to]=1,q.push(edge[i].to); } } } return 0;} int main(){ scanf("%d%d%d",&n,&m1,&m2); int a,b,c; for(int i=1;i<=m1;i++) { scanf("%d%d%d",&a,&b,&c); add(a,b,c); } for(int i=1;i<=m2;i++) { scanf("%d%d%d",&a,&b,&c); add(b,a,-c); }s=1; if(spfa()) { printf("-1\n"); return 0; } if(dis[n]==99999999) printf("-2\n"); else printf("%d\n",dis[n]); return 0;}
题目大意就是个一些约束条件求最大值,只要按着方法去建模,判断,就可以出解。
三.其他
差分约束还分线性约束,区间约束与未知条件的约束。但本质上就是一样的,都是建立最短路模型来求解。关于未知条件的约束的题目,也是枚举k的大小求解。在这里也不再多说,毕竟是浅谈差分约束。
浅谈差分约束系统——图论不等式的变形
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