糯米

TI DaVinci, gstreamer, ffmpeg
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POJ 3155 Hard Life 最大密度子图

这题真不是盖的,要是不看解题报告,恐怕一辈子都做不出来啦。。
题目直接就是要解决一个叫做“最大密度子图的问题”。
就是在一简单图里面找出n个点,这n个点之间有m条边,让m/n最大。
这种问题还是有点实际意义的。

算法很复杂,找了一份高中生巨牛写的文档(90后真不是盖的)。http://wenku.baidu.com/view/986baf00b52acfc789ebc9a9.html 。
该文档描述了一系列的最小割算法,其中包括这个“最大密度子图问题”。
我编码能力差,不想写c代码,写了一个py的脚本,能过官方数据,就是速度巨慢,开了一分钟也没跑完。。


import sys

def dinic(N, S, T, caps):
    to 
= []
    cap 
= []
    head 
= [[] for i in range(N)]
    d 
= [-1]*N
    ans 
= 0
    cut 
= set()

    
for a, b, c in caps:
        head[a].append(len(cap))
        cap.append(c)
        to.append(b)
        head[b].append(len(cap))
        cap.append(0)
        to.append(a)

    
def build():
        
for i in range(N):
            d[i] 
= -1
        q 
= [S]
        d[S] 
= 0
        cut.clear()
        
while len(q):
            x 
= q[0]
            
del q[0]
            
for i in head[x]:
                y 
= to[i]
                
if cap[i] and d[y] == -1:
                    d[y] 
= d[x] + 1
                    
if y == T:
                        
return 1
                    q.append(y)
                    cut.add(y)
        
return 0

    
def find(x, low):
        
if x == T:
            
return low
        
for i in head[x]:
            y 
= to[i]
            
if cap[i] and d[y] == d[x] + 1:
                f 
= find(y, min(low, cap[i]))
                
if f:
                    cap[i] 
-= f
                    cap[i
^1+= f
                    
return f
        
return 0

    
while build():
        
while 1:
            f 
= find(S, sum(cap))
            
if f == 0:
                
break
            ans 
+= f
    
    
return ans, cut


def max_weight_closure(V, edges):
    inf 
= sum([abs(i) for i in V])
    caps 
= [(a,b,inf) for a,b in edges]
    S 
= len(V)
    T 
= S + 1
    
for i in range(len(V)):
        
if V[i] > 0:
            caps.append((S,i,V[i]))
        
elif V[i] < 0:
            caps.append((i,T,
-V[i]))
    flow, cut 
= dinic(len(V)+2, S, T, caps)
    
return sum([V[i] for i in cut]), cut


def max_density_subgraph(N, edges):

    
def solve(g):
        V 
= [-g]*N
        E 
= []
        
for u,v in edges:
            ve 
= len(V)
            E 
+= [(ve,u), (ve,v)]
            V.append(
1)
        w, cut 
= max_weight_closure(V, E)
        
if len(cut) == 0:
            w 
= -1
        
return w, cut

    l 
= 1.0/N
    r 
= len(edges)
    
while l < r - 0.01:
        m 
= (l + r) / 2
        
if solve(m)[0] < 0:
            r 
= m
        
else:
            l 
= m
    w, cut 
= solve(l)
    l 
= [ i for i in cut if i < N]
    
if len(l) == 0:
        l 
= [0]
    
return l
    
def get_density(N, edges, sel):
    e 
= float(len([1 for a,b in edges if a in sel and b in sel]))
    
return e/float(len(sel))

fi 
= open('3155.in')
fo 
= open('3155.out')
= lambda x : [ int(i) for i in x.readline().split(' ') ]

ti 
= 0
while 1:
    l 
= g(fi)
    
if len(l) == 0:
        
break
    N, M 
= l
    
print '----', ti
    
print 'N M', N, M
    E 
= [ [j-1 for j in g(fi)] for i in range(M)]
    cut 
= max_density_subgraph(N, E)
    k 
= g(fo)[0]
    ans 
= [g(fo)[0]-1 for i in range(k)]
    d_ans 
= get_density(N, E, ans)
    d_mine 
= get_density(N, E, cut)
    
print 'mine', d_mine
    
print 'ans', d_ans
    
if abs(d_ans - d_mine) > 0.001:
        
print 'error'
        
break
    ti 
+= 1




posted on 2011-02-15 15:40 糯米 阅读(1054) 评论(0)  编辑 收藏 引用 所属分类: POJ


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