优化建图是一种思想。
有\(n\)个城市分布在小鸟岛上,有\(m\)个弹弓分布在这些城市里。因为弹弓体积大,固定麻烦,所以每个弹弓只能把小鸟弹飞到一块固定的矩形范围内的城市,同时小鸟会在空中滞留\(t_i\)的时间。闪电黄的家在1号城市,追求速度的它想知道,若只使用弹弓出行,它从家到其他所有城市的最短时间花费是多少。
抱歉魔改了题面,但是这个题意真的太像愤怒的小鸟了好吗
暴力:枚举每两个城市间是否能转移进行建图跑最短路。
太浪费了,这么大的矩形有很多点肯定连不上的呀。根据套路,我们想个数据结构优化建图。
前两个我不会
首先我们把这n个城市建成2-D tree,然后跑Dijkstra:
若当前结点位置在转移的范围内,插入队列,递归查找子节点并更新覆盖范围。
若弹跳的范围与树上结点覆盖的范围有交,查找之,否则不查找。
就这么简单。怎么说K-D tree就是优雅的暴力呢。
我们用一个结构体node
存储树上节点信息,用一个结构体data
表示一个转移(边)。
对于一个转移,每次从根开始查找,根据以上策略遍历整棵树。时间复杂度O(能过)。事实上,我还跑了目前luogu榜一(醒醒啊你只是因为评测机最近变快了)
把查找单独拉出来:
inline bool cross(node a,data b){return a.l[0]<=b.r[0] and a.r[0]>=b.l[0] and a.l[1]<=b.r[1] and a.r[1]>=b.l[1];}
void solve(node& x,data& p){
if(!x.del and x.in(p)){//若该点坐标在覆盖范围内
if(x.id!=1){
dis[x.id]=p.v;
for(int i=head[x.id];i;i=nxt[i]){//遍历所有能到的位置
data u=to[i];
u.v+=p.v;
q.push(u);
}
}
x.del=1;//根据dijkstra的贪心策略,该点不再入队
x.clear();//为了保留结点查询的作用。下面会更新范围
}
if(x.son[0]){
node &now=e[x.son[0]];
if(cross(now,p)) solve(now,p);//注意这里判断的是矩形是否有交而非城市坐标
if(x.del) x.copy(now);
else x.update(now);//更新范围
}
if(x.son[1]){
node &now=e[x.son[1]];
if(cross(now,p)) solve(now,p);
if(x.del and !x.son[0]) x.copy(now);
else x.update(now);//更新范围
}
}
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cctype>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<queue>
using namespace std;
inline int read(){
int w=0,x=0;char c=getchar();
while(!isdigit(c))w|=c=='-',c=getchar();
while(isdigit(c))x=(x<<3)+(x<<1)+(c^48),c=getchar();
return w?-x:x;
}
namespace star
{
const int maxn=7e4+10,maxm=15e4,INF=0x3f3f3f3f;
int n,m,w,h,root,dis[maxn];
struct data{
int v,l[2],r[2];
inline bool operator < (const data &zp) const{return v>zp.v;}
};
int ecnt,head[maxm],nxt[maxm];
data to[maxm];
inline void add(int a,data b){
to[++ecnt]=b,nxt[ecnt]=head[a],head[a]=ecnt;
}
struct node{
int x[2],l[2],r[2],son[2],id;
static int d;//“只是声明我要用这个变量,但是它现在还不存在”
bool del;
inline void clear(){
for(int i=0;i<2;i++) x[i]=0,l[i]=INF,r[i]=-INF;
}
inline void init(int zp){
for(int i=0;i<2;i++) x[i]=l[i]=r[i]=read();
id=zp;
}
inline void update(const node &zp){
for(int i=0;i<2;i++) l[i]=min(l[i],zp.l[i]),r[i]=max(r[i],zp.r[i]);
}
inline void copy(const node &zp){
for(int i=0;i<2;i++) l[i]=zp.l[i],r[i]=zp.r[i];
}
inline bool operator < (const node &zp) const{return x[d]<zp.x[d];};
inline bool in(const data &zp) const {return x[0]>=zp.l[0] and x[0]<=zp.r[0] and x[1]>=zp.l[1] and x[1]<=zp.r[1];}
}e[maxn];
int node::d;//现在这个变量存在了,并且每个node都会用它
int build(int l,int r,int d){
node::d=d;
int mid=l+r>>1;
nth_element(e+l,e+mid,e+r+1);
if(l<mid) e[mid].update(e[e[mid].son[0]=build(l,mid-1,d^1)]);
if(r>mid) e[mid].update(e[e[mid].son[1]=build(mid+1,r,d^1)]);
return mid;
}
priority_queue<data> q;
inline bool cross(node a,data b){return a.l[0]<=b.r[0] and a.r[0]>=b.l[0] and a.l[1]<=b.r[1] and a.r[1]>=b.l[1];}
void solve(node& x,data& p){
if(!x.del and x.in(p)){
if(x.id!=1){
dis[x.id]=p.v;
for(int i=head[x.id];i;i=nxt[i]){
data u=to[i];
u.v+=p.v;
q.push(u);
}
}
x.del=1;
x.clear();
}
if(x.son[0]){
node &now=e[x.son[0]];
if(cross(now,p)) solve(now,p);
if(x.del) x.copy(now);
else x.update(now);
}
if(x.son[1]){
node &now=e[x.son[1]];
if(cross(now,p)) solve(now,p);
if(x.del and !x.son[0]) x.copy(now);
else x.update(now);
}
}
inline void work(){
n=read(),m=read(),w=read(),h=read();
for(int i=1;i<=n;i++) e[i].init(i);
root=build(1,n,0);
memset(dis,INF,sizeof dis);
dis[1]=0;
for(int i=1;i<=m;i++){
data zp;
int x=read();
zp.v=read(),zp.l[0]=read(),zp.r[0]=read(),zp.l[1]=read(),zp.r[1]=read();
add(x,zp);
}
for(int i=head[1];i;i=nxt[i]) q.push(to[i]);
while(!q.empty()){
data x=q.top();q.pop();
solve(e[root],x);
}
for(int i=2;i<=n;i++) printf("%d\n",dis[i]);
}
}
signed main(){
star::work();
return 0;
}
PS:据银牌学姐推荐,方差建树常数大,K维循环建树虽然有时候会被卡但实际可能比前者优秀。
为啥题面那么喜欢跳蚤用小鸟们不可爱吗owo
自己吃别人嚼过的馒头为啥还敢写题解?因为觉得自己的马蜂太好看了所以来分享一下
手机扫一扫
移动阅读更方便
你可能感兴趣的文章