给定一张由 条边构成的无向图,点的编号为 之间的整数。
求从起点 到终点 恰好经过 条边(可以重复经过)的最短路。
注意: 数据保证一定有解。
输入格式
第 行:包含四个整数 。
第 行:每行包含三个整数,描述一条边的边长以及构成边的两个点的编号。
输出格式
输出一个整数,表示最短路的长度。
数据范围
,
输入样例:
2 6 6 4
11 4 6
4 4 8
8 4 9
6 6 8
2 6 9
3 8 9
输出样例:
10
思路
先看数据范围, 只有100条边, 也就是说最多也就用200个点, 可以离散化一下。这样的点数说明可以使用floyd算法。
求从起点 到终点 恰好经过 条边(可以重复经过)的最短路。 可以初步定义状态为: 从 到 经过 条边的最短路径 仿照floyd的更新思路, 枚举另外一个点 : , 其中 且均为正整数。那是不是要枚举6层循环?肯定会超时的。
假设这是其中一个正确答案
可以发现 和 之间并没有影响, 更新其中一个不会影响到另一个的取值。计算 可以由 和 转移过来, 而之后计算更多的边数时, 可以直接使用 代替两个小的状态。也就是说, 在计算结果 时, 用 和用 是等价的, 即满足结合律。
那么我们就可以联想到快速幂算法, 用 的复杂度逼近最终边长, 假如答案边长是 , 那我们只需要计算 边长时, 所有点组合的最短路径, 即 , 然后把边长相加, 就可以得到最终结果。这个过程是和快速幂非常相似的。
用 表示答案, 表示已经计算出来的算子, 根据快速幂的特性, 每次只需要用到当前长度的值, 下一次也只需要用当前长度的值的平方, 故不需要记录每个长度的情况, 删去 所在一维即可。即 。
这里就“重载”一下其中的乘法即可。
代码
#include <iostream>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <string>
#include <cmath>
#include <unordered_map>
using namespace std;
const int N = 210;
unordered_map<int,int> ids;
int k,m,S,E,n = 1;
int res[N][N], g[N][N];
void mul(int c[][N], int a[][N], int b[][N])
{
static int temp[N][N];
memset(temp, 0x3f, sizeof temp);
for(int k = 1; k < n; k++)
for(int i = 1; i < n; i++)
for(int j = 1; j < n; j++)
temp[i][j] = min(temp[i][j], a[i][k] + b[k][j]);
memcpy(c, temp, sizeof temp);
}
void qmi()
{
memset(res, 0x3f, sizeof res);
for(int i = 0; i <= n; i++) res[i][i] = 0;
while(k)
{
if(k & 1) mul(res, res, g);
mul(g, g, g);
k >>= 1;
}
}
int main()
{
cin >> k >> m >> S >> E;
ids[S] = n++;
ids[E] = n++;
S = ids[S];
E = ids[E];
memset(g, 0x3f, sizeof g);
while(m--)
{
int a,b,c;
cin >> c >> a >> b;
if(!ids.count(a)) ids[a] = n++;
if(!ids.count(b)) ids[b] = n++;
a = ids[a], b = ids[b];
g[a][b] = g[b][a] = min(g[a][b], c);
}
qmi();
cout << res[S][E];
return 0;
}