Atcoder ABC338 F - Negative Traveling Salesman

Negative Traveling Salesman(消极的旅行推销员)

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【原题地址】

所有图片源自Atcoder,题目译文源自脚本Atcoder Better!

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【问题描述】

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【输入格式】

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【输出格式】

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【样例输入1】

3 4
1 2 5
2 1 -3
2 3 -4
3 1 100

【样例输出1】

-2

【样例输入2】

3 2
1 2 0
2 1 0

【样例输出2】

No

【样例说明1】

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【样例说明2】

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【解题思路】

老汉使用到的是Floyd算法+状压+树形dp的解题方式

本题是求任意起点和终点下,跑完所有点的最短总路程,首先想到的就是弗洛伊德算法(Floyd),对任意两点的最短距离进行求解,对下列思路进行分析,通过状态压缩的方式,利用树形表示集合中是否有该点存在,动态保存以不同的点做结尾点的最短总路程,最后进行比对是否存在这个总路程,不存在输出No,存在输出其中最小总路程
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代码注释有详细过程

【代码】

package ABC338_F_NegativeTravelingSalesman;import java.nio.IntBuffer;
import java.util.Scanner;public class Main {public static void main(String[] args) {Scanner scan = new Scanner(System.in);int n = scan.nextInt();int m = scan.nextInt();// d[i][j]存放i点到j点最短距离int[][] d = new int[n][n];// 对未存在赋值的两点距离做标记for (int i = 0; i < n; i++) {for (int j = 0; j < n; j++) {if (i != j) {d[i][j] = Integer.MAX_VALUE;}}}for (int i = 0; i < m; i++) {int u = scan.nextInt();int v = scan.nextInt();int w = scan.nextInt();// u、v自减一,对应数组下标,例如1点改为0点--u;--v;// 题目说明无重边,直接用w赋初值,无需比对存放最小值d[u][v] = w;}// 弗洛伊德算法(Floyd),求任意两点最短距离for (int i = 0; i < n; i++) {for (int j = 0; j < n; j++) {for (int k = 0; k < n; k++) {if (d[i][k] != Integer.MAX_VALUE && d[k][j] != Integer.MAX_VALUE) {d[i][j] = Math.min(d[i][j], d[i][k] + d[k][j]);}}}}// 状态压缩dp求解所有点都经过,接触最后一个点时,最短总距离int[][] dp = new int[1 << n][n];// 初始化dpfor (int i = 0; i < 1 << n; i++) {for (int j = 0; j < n; j++) {dp[i][j] = Integer.MAX_VALUE;}}// 起点初始为0for (int i = 0; i < n; i++) {dp[1 << i][i] = 0;}// 该维度表示走过点的集合,二进制情况下,该位的1代表对应点已加入集合// 例如:n为3,i属于[0000,1000),相当于[000,111],011代表第一、二个点在集合内,第三个点不在for (int i = 0; i < 1 << n; i++) {// 该维度表示当前集合中的最后一个点for (int j = 0; j < n; j++) {// 当当前集合中没有j元素,代表不符合规定,跳过// (当前集合最后一个点为j时,代表集合中一定有j,没有则不符合规定)if ((~i >> j & 1) == 1) {continue;}// 该维度为当前选中集合内的点for (int k = 0; k < n; k++) {// 该点不可能为集合最后一个点,即目不可能自己走向自己if (j == k) {continue;}// 该点必须存在于集合当中if ((~i >> k & 1) == 1) {continue;}// 用于比对的值为有效值时,进行比对赋值if (dp[i ^ (1 << j)][k] != Integer.MAX_VALUE && d[k][j] != Integer.MAX_VALUE) {// 判断没有j的集合到k总距离加上k到j的最短距离是否小于当前dp包含j的值dp[i][j] = Math.min(dp[i][j], dp[i ^ (1 << j)][k] + d[k][j]);}}}}int ans = Integer.MAX_VALUE;for (int i = 0; i < n; i++) {ans = Math.min(ans, dp[(1 << n) - 1][i]);}// ans为初始值代表不存在全部走完的可能if (ans == Integer.MAX_VALUE) {System.out.println("No");} else {System.out.println(ans);}scan.close();}
}

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