CF906C Party
Problem
有 \(n\) 个人,给定他们的初始认识情况,每次操作可以选择一个人,让他当前认识的所有的人都相互认识。
问至少操作几次使得所有人都相互认识,并给出任意合法且次数最少的操作方案。保证操作方案存在。
Solution
\(n \le 22\),考虑状压。
可以想到这个过程是一堆孤立的点集不断融合,最后形成一个完全图。
然而同时对多个连通块进行合并是不好设计 DP 状态和转移的。于是我们换一个思路:考察某个特定的 连通块点集至少需要几次才能出现,我们用 \(f_S\) 表示到达完全图点集 \(S\) 所需的最小操作次数。
然而本质问题还是没有解决:多个连通块的合并或者说扩张是独立进行的,这并不好 DP。
对于连续两个操作的点 \(x, y\),它们的先后操作顺序没有影响。
如果 \(x, y\) (在原图上)不相连,那么就是两个独立进行的合并过程,正确性显然。
如果 \(x, y\) (在原图上)相连,结果必定是使 \(S_x\) 与 \(S_y\) 合并成一个整体,其中 \(S_x, S_y\) 分别表示它们独立进行合并操作能得到的完全图点集。
对于多个连续操作点的情况可以类似分析。结论是——选定操作的点集,则结果与操作顺序无关。
也许还是很抽象,但是如果我把这个过程用另一个老朋友来介绍,那么前后文的所有内容都变得明朗起来:并查集。
回到我们的主线任务:求得到一个完全图点集 \(S\) 的最小操作次数。好了,既然与操作顺序无关,我们可以钦定一个方便我们进行 DP 的操作顺序。考察从一个初始点集 \(s\) 进行扩展到 \(S\),可以断定:最优操作点集一定存在一个操作顺序,使得每次选定 \(s\) 内的点进行操作,并使 \(s\) 的大小至少增加 \(1\)。这用并查集仍然是好想的。
于是我们有了一个大致的算法流程:对于状态 \(f_S\),枚举其内的点 \(i\) 进行操作,转移到新的点集 \(T\),更新 \(f_T \xleftarrow{\min} f_S + 1\)。
还要记录具体方案?不难的,类似 \(f\) 的 DP 转移随便维护一下,最后回溯一遍即可。
下面是一些实现细节:
- 初始时,自己是认识自己的。
- 需要初始化所有完全图点集 \(S\):\(f_S = 0\)。
- 记 \(c_i\) 表示 \(i\) 初始认识的点集。需要初始化所有非完全图点集 \(c_i\):\(f_{c_i} = 1\)。
牢骚:此题完全配得上它的 *2400。我的理解不是非常深刻,远不如 CF 的官方题解。但是哪怕思考一下算法正确性的本质也是极好的——可是,那些几行潦潦写完状态和转移、贴了份代码就走人的题解,真的领悟到哪怕一点点此题的精华了吗?至少我将继续我的思考态度,并进一步加深......
标签:图点集,点集,CF906C,操作,Party,DP From: https://www.cnblogs.com/Schucking-Sattin/p/17739237.html