【树上倍增】【内向基环树】【 图论 】2836. 在传球游戏中最大化函数值

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【树上倍增】【内向基环树】【 图论 】2836. 在传球游戏中最大化函数值。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

本文涉及知识点

树上倍增 内向基环树 图论

LeetCode2836. 在传球游戏中最大化函数值

给你一个长度为 n 下标从 0 开始的整数数组 receiver 和一个整数 k 。
总共有 n 名玩家,玩家 编号 互不相同,且为 [0, n - 1] 中的整数。这些玩家玩一个传球游戏,receiver[i] 表示编号为 i 的玩家会传球给编号为 receiver[i] 的玩家。玩家可以传球给自己,也就是说 receiver[i] 可能等于 i 。
你需要从 n 名玩家中选择一名玩家作为游戏开始时唯一手中有球的玩家,球会被传 恰好 k 次。
如果选择编号为 x 的玩家作为开始玩家,定义函数 f(x) 表示从编号为 x 的玩家开始,k 次传球内所有接触过球玩家的编号之 和 ,如果有玩家多次触球,则 累加多次 。换句话说, f(x) = x + receiver[x] + receiver[receiver[x]] + … + receiver(k)[x] 。
你的任务时选择开始玩家 x ,目的是 最大化 f(x) 。
请你返回函数的 最大值 。
注意:receiver 可能含有重复元素。
示例 1:

传递次数 传球者编号 接球者编号 x + 所有接球者编号
2
1 2 1 3
2 1 0 3
3 0 2 5
4 2 1 6

输入:receiver = [2,0,1], k = 4
输出:6
解释:上表展示了从编号为 x = 2 开始的游戏过程。
从表中可知,f(2) 等于 6 。
6 是能得到最大的函数值。
所以输出为 6 。
示例 2:

传递次数 传球者编号 接球者编号 x + 所有接球者编号
4
1 4 3 7
2 3 2 9
3 2 1 10

输入:receiver = [1,1,1,2,3], k = 3
输出:10
解释:上表展示了从编号为 x = 4 开始的游戏过程。
从表中可知,f(4) 等于 10 。
10 是能得到最大的函数值。
所以输出为 10 。

提示:

1 <= receiver.length == n <= 105
0 <= receiver[i] <= n - 1
1 <= k <= 1010

树上倍增

记录各节点传球一次的接受者和积分。
然后计算传球两次的接受者和积分。
⋯ \cdots 4 次 ⋯ \cdots
⋯ \cdots 8 次 ⋯ \cdots
⋮ \vdots

代码

核心代码

class CPow2
{
public:
	CPow2(vector<int>& receiver, long long k): m_c(receiver.size())
	{
		long long tmp = k;
		int iPow2 = 0;
		for( ; iPow2 <= 63;iPow2++ )
		{
			if ((1LL << iPow2) == tmp)
			{
				break;
			}
			tmp &= ~(1LL << iPow2);
		}
		m_vParent.assign(iPow2 + 1, vector<int>(m_c));
		m_vSum.assign(iPow2 + 1, vector<long long>(m_c));
		for (int i = 0; i < m_c; i++)
		{
			m_vParent[0][i] = receiver[i];
			m_vSum[0][i] =  receiver[i];
		}
		for (int j = 1; j <= iPow2; j++)
		{
			for (int i = 0; i < m_c; i++)
			{
				const int next = m_vParent[j - 1][i];
				m_vParent[j][i] = m_vParent[j - 1][next];
				m_vSum[j][i] = m_vSum[j-1][i] + m_vSum[j-1][next];
			}
		}
	}
	long long Query(int cur, long long k)
	{
		long long ans = 0;
		for (int i = 0; i < m_vParent.size(); i++)
		{
			if ((1LL << i) & k)
			{
				ans += m_vSum[i][cur];
				cur = m_vParent[i][cur];
			}
		}
		return ans;
	}
	const int m_c;
protected:	
	vector<vector<int>> m_vParent;
	vector<vector<long long>> m_vSum;
};
class Solution {
public:
	long long getMaxFunctionValue(vector<int>& receiver, long long k) {
		CPow2 pow(receiver, k);
		long long llMax = 0;
		for (int i = 0; i < pow.m_c; i++)
		{
			llMax = max(llMax, i+pow.Query(i, k));
		}
		return llMax;
	}
};

测试用例

template<class T, class T2>
void Assert(const T& t1, const T2& t2)
{
	assert(t1 == t2);
}

template<class T>
void Assert(const vector<T>& v1, const vector<T>& v2)
{
	if (v1.size() != v2.size())
	{
		assert(false);
		return;
	}
	for (int i = 0; i < v1.size(); i++)
	{
		Assert(v1[i], v2[i]);
	}

}

int main()
{
	vector<int> receiver; long long k;
	{
		Solution sln;
		receiver = { 1,0 }, k = 10000000000;
		auto res = sln.getMaxFunctionValue(receiver, k);
		Assert(5000000001, res);
	}
	{
		Solution sln;
		receiver = { 2, 0, 1 }, k = 4;
		auto res = sln.getMaxFunctionValue(receiver, k);
		Assert(6, res);
	}
	{
		Solution sln;
		receiver = { 1,1,1,2,3 }, k =3;
		auto res = sln.getMaxFunctionValue(receiver, k);
		Assert(10, res);
	}
}

2023年8月

class CCycle
{
public:
CCycle(vector& receiver):m_receiver(receiver),m_c(receiver.size())
{
}
void Init(const unordered_set& setNotCycle)
{
CalCycleDis(setNotCycle);
CalCycleNode();
}
long long CalScore(int begin, long long needNode)
{
const int iCycleHead = m_mNodeToCycleHead[begin];
const long long llCycleNum = needNode / m_mCycleNodes[iCycleHead].size();//需要走多少整圈
needNode %= m_mCycleNodes[iCycleHead].size();//不足一圈部分
const long long llCycleScore = m_vDisScoreToCycelHead[m_receiver[iCycleHead]].second;//完整一圈的分数
if (0 == needNode)
{
return llCycleScore * llCycleNum;
}
const int iNodeNumToHead = m_vDisScoreToCycelHead[begin].first+1;//当前点到环首,共经过多少个点
long long llRet = m_vDisScoreToCycelHead[begin].second;
if (needNode > iNodeNumToHead )
{//过了环首后,还需要继续
const int iSubBegin = m_mCycleNodes[iCycleHead][needNode - iNodeNumToHead+1];
llRet += llCycleScore - m_vDisScoreToCycelHead[iSubBegin].second ;
}
else if( needNode < iNodeNumToHead)
{//没到环首
const int index = (m_mCycleNodes[iCycleHead].size() - (iNodeNumToHead - needNode - 1)) % m_mCycleNodes[iCycleHead].size();
const int iSubBegin = m_mCycleNodes[iCycleHead][index];
llRet -= m_vDisScoreToCycelHead[iSubBegin].second;
}
return llRet + llCycleScore* llCycleNum;
}
protected:
void CalCycleNode()
{
for (const auto& head : m_setCycelHead)
{
m_mCycleNodes[head].emplace_back(head);
m_mNodeToCycleHead[head] = head;
for (auto next = m_receiver[head]; next != head; next = m_receiver[next])
{
m_mCycleNodes[head].emplace_back(next);
m_mNodeToCycleHead[next] = head;
}
}
}
void CalCycleDis(const unordered_set& setNotCycle)
{
//环上各点到环首(编号最小的点)的距离
m_vDisScoreToCycelHead.assign(m_c, std::make_pair(-1, -1));
for (int i = 0; i < m_c; i++)
{
if (setNotCycle.count(i))
{
continue;//非环
}
DFSHead(i, i);
}
}
std::pair<int, long long> DFSHead(int cur, int head)
{
if (-1 != m_vDisScoreToCycelHead[cur].first)
{
return m_vDisScoreToCycelHead[cur];
}
if (cur == head)
{
m_setCycelHead.emplace(head);
m_vDisScoreToCycelHead[cur] = std::make_pair(0, cur);
DFSHead(m_receiver[cur], head);
return m_vDisScoreToCycelHead[cur];
}
const auto [nextDis, nextScore] = DFSHead(m_receiver[cur], head);
return m_vDisScoreToCycelHead[cur] = std::make_pair(nextDis + 1, nextScore + cur);
}
vector<std::pair<int, long long>> m_vDisScoreToCycelHead;//环上个点到环首(编号最小): 距离 和 分数(包括当前点、环首)
unordered_set m_setCycelHead;//环首
unordered_map<int, vector> m_mCycleNodes;//环上各点(按顺序存储)
unordered_map<int, int> m_mNodeToCycleHead;//各点对应环首
const int m_c;
const vector& m_receiver;
};

class Solution {
public:
long long getMaxFunctionValue(vector& receiver, long long k) {
m_c = receiver.size();
m_receiver = receiver;
k++;//点数比边数多1
//由于出度为1,所以没个联通区域只有一个环
//由于点数等于边数,故每个联通区域必定有一个环
//由于出度为1,所以进入环后,就只能在环上循环
//计算入度
vector vInDeg(m_c);
for (const auto& n : receiver)
{
vInDeg[n]++;
}
queue que;
for (int i = 0; i < m_c; i++)
{
if (0 == vInDeg[i])
{
m_setInDeg0.emplace(i);
que.emplace(i);
}
}
//通过拓扑排序判断那些点时环上
while (que.size()) {
const int cur = que.front();
que.pop();
m_setNotCycle.emplace(cur);
const int next = receiver[cur];
vInDeg[next]–;
if (0 == vInDeg[next])
{
que.emplace(next);
}
}

	//求各点到环上的次数,及距离
	m_vDisScoreToCycle.assign(m_c, std::make_tuple(- 1,-1,-1));
	for (int i = 0; i < m_c; i++)
	{
		dfs(i);
	}

	m_vRet.assign(m_c,-1);
	CCycle cycle(receiver);
	cycle.Init(m_setNotCycle);
	//处理整个路径都在环上
	for (int i = 0; i < m_c; i++)
	{
		if (m_setNotCycle.count(i))
		{
			continue;
		}		
		m_vRet[i] = cycle.CalScore(i, k);
	}
	//处理整个路径不在环上的点
	for (const auto cur : m_setInDeg0)
	{
		dfsLen(cur, k);
	}
	//非环开始,环结束
	for (int i = 0; i < m_c; i++)
	{
		if (-1 != m_vRet[i])
		{
			continue;
		}
		m_vRet[i] = get<1>(m_vDisScoreToCycle[i]) + cycle.CalScore(get<2>(m_vDisScoreToCycle[i]), k - get<0>(m_vDisScoreToCycle[i]));
	}
	return *std::max_element(m_vRet.begin(),m_vRet.end());
}
void dfsLen(int cur, const long long llNeedNode)
{	
	if (get<0>(m_vDisScoreToCycle[cur]) < llNeedNode)
	{
		return ;
	}
	long llScoer = 0;
	int r = cur;
	for(int i = 0 ; i < llNeedNode;i++ )
	{
		llScoer += r;
		r = m_receiver[r];
	}
	m_vRet[cur] = llScoer;
	while (get<0>(m_vDisScoreToCycle[m_receiver[cur]]) >= llNeedNode)
	{
		llScoer += r - cur;
		cur= m_receiver[cur];
		r = m_receiver[r];
		m_vRet[cur] = llScoer;
	}		
}
std::tuple<int,long long,int> dfs(int cur)
{
	auto& curRes = m_vDisScoreToCycle[cur];
	if (-1 != get<0>(curRes))
	{
		return curRes;
	}
	if (!m_setNotCycle.count(cur))
	{
		return curRes = std::make_tuple(0,0,cur);
	}	
	auto [iDis,iScore,iCycle] = dfs(m_receiver[cur]);
	return curRes = std::make_tuple(iDis+1,iScore+cur, iCycle);
}		
std::unordered_set<int> m_setNotCycle,m_setInDeg0;//非环上点; 入度为0的点
vector<tuple<int,long long,int>> m_vDisScoreToCycle;
std::unordered_map<int, int> m_mNodeToCycle;
vector<long long> m_vRet;
int  m_c;
vector<int> m_receiver;

};

【树上倍增】【内向基环树】【 图论 】2836. 在传球游戏中最大化函数值,# 算法题,图论,算法,c++,树上倍增,内向基环树,力扣,最大化

扩展阅读

视频课程

有效学习:明确的目标 及时的反馈 拉伸区(难度合适),可以先学简单的课程,请移步CSDN学院,听白银讲师(也就是鄙人)的讲解。
https://edu.csdn.net/course/detail/38771

如何你想快

速形成战斗了,为老板分忧,请学习C#入职培训、C++入职培训等课程
https://edu.csdn.net/lecturer/6176

相关

下载

想高屋建瓴的学习算法,请下载《喜缺全书算法册》doc版
https://download.csdn.net/download/he_zhidan/88348653

我想对大家说的话
闻缺陷则喜是一个美好的愿望,早发现问题,早修改问题,给老板节约钱。
子墨子言之:事无终始,无务多业。也就是我们常说的专业的人做专业的事。
如果程序是一条龙,那算法就是他的是睛

测试环境

操作系统:win7 开发环境: VS2019 C++17
或者 操作系统:win10 开发环境: VS2022 C++17
如无特殊说明,本算法用**C++**实现。

【树上倍增】【内向基环树】【 图论 】2836. 在传球游戏中最大化函数值,# 算法题,图论,算法,c++,树上倍增,内向基环树,力扣,最大化文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-854915.html

到了这里,关于【树上倍增】【内向基环树】【 图论 】2836. 在传球游戏中最大化函数值的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 【图论】树上差分(点差分)

    P3128 [USACO15DEC] Max Flow P - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn) 我们可以先建一棵树 但我们发现,这样会超时。 所以,我们想到树上差分

    2024年02月14日
    浏览(27)
  • 【图论】树上差分(边差分)

    其实点差分和边差分区别不大。 点差分中,d数组存储的是树上的节点 边差分中,d数组存储的是当前节点到父节点的那条边的差分值。 指定注意的是:边差分中因为根连的父节点是虚点,所以遍历结果时应当忽略!       样例输入: 4 1 1 2 2 3 1 4 3 4 样例输出: 3 我们易知:

    2024年02月14日
    浏览(25)
  • 【图论】树上启发式合并

    本篇博客参考: Oi Wiki 树上启发式合并 算法学习笔记(86): 树上启发式合并 首先,什么是 启发式合并 ? 有人将其称为“优雅的暴力”,启发式合并就是在合并两个部分的时候,将内容少的部分合并至内容多的部分,减少合并的操作时间 树上启发式合并(dsu on tree) 可以被用

    2024年04月15日
    浏览(40)
  • 算法设计与分析 SCAU19184 传球游戏

    时间限制:1000MS 代码长度限制:10KB 提交次数:0 通过次数:0 题型: 编程题 语言: G++;GCC;VC;JAVA Description n个同学站成一个圆圈,其中的一个同学手里拿着一个球,每个同学可以把球传给自己左右的两个同学中的一个(左右任意)。 从1号同学手里开始传的球,传了m次以后,又回到

    2023年04月20日
    浏览(21)
  • 第三章 图论 No.3 flody之多源汇最短路,传递闭包,最小环与倍增

    flody的四个应用: 多源汇最短路 传递闭包 找最小环 恰好经过k条边的最短路 倍增 多源汇最短路:1125. 牛的旅行 1125. 牛的旅行 - AcWing题库 直径概念:同一连通块中,两个距离最远的点之间的距离 如何求直径?由于图中存在着两个连通块,所以直接对全图做一个flody,就能更

    2024年02月14日
    浏览(27)
  • SAP-MM-内向&外向交货单

    外向交货(outbound delivery)是用在客户与企业之间的交货单,而内向交货(inbound delivery)则是用在供应商与企业之间的交货单;换言之,外向交货多用于SD 模块,而内向交货单则用于MM模块。 1 ) 外向交货既可以是企业交货给客户,常见交货单据类型LF;也可以是客户退货给

    2024年02月07日
    浏览(33)
  • 每天一道leetcode:1306. 跳跃游戏 III(图论&中等&广度优先遍历)

    这里有一个非负整数数组 `arr`,你最开始位于该数组的起始下标 `start` 处。当你位于下标 `i` 处时,你可以跳到 `i + arr[i]` 或者 `i - arr[i]`。 请你判断自己是否能够跳到对应元素值为 0 的 **任一** 下标处。 注意,不管是什么情况下,你都无法跳到数组之外。 ``` 输入:arr = [4,

    2024年02月12日
    浏览(24)
  • 【算法】倍增-ST表

     倍增是一种常用的算法技巧,通常用于优化时间复杂度。它的核心思想是将原问题分解成若干个规模较小的子问题,通过对子问题的求解来得到原问题的解。具体来说,倍增算法通常采用二分思想,将问题规模不断缩小,直到问题规模足够小,可以直接求解。 在计算机科学

    2024年02月11日
    浏览(18)
  • 学习笔记——树上哈希

    树上的很多东西都是转化成链上问题的,比如树上哈希 树上哈希,主要是用于树的同构这个东西上的 什么是树的同构? 如图,不考虑节点编号,三棵树是同构的 将树转化成链,一般有两种方式:环游欧拉序与欧拉序 为了尽可能减少哈希冲突,进制位越小越好 又因为不考虑

    2024年02月09日
    浏览(25)
  • 【树上差分+LCA】篮球杯 砍树

    省赛的题现在来补 感觉什么都不会,已经要没了 题意: 思路: 考虑一条边,两端有两棵子树 有这样的性质: 这条边两端的结点的经过次数==M  因此每加一个点对,都对其路径+1 s[u]==M时,与该点连着的边就是合法边了,统计合法边的最大id就行 Code:

    2024年02月06日
    浏览(39)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包