1 条题解
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题解思路
问题分析
我们需要将 个男生和 个女生配对,使得:
最大,其中 和 分别是每对舞伴的喜悦程度和不协调程度。
这是一个典型的0-1分数规划问题。
关键思路:分数规划
分数规划的核心思想是:将分式优化问题转化为线性优化问题。
对于目标函数:
我们可以通过二分答案来求解。
算法框架
1. 二分答案
假设我们猜测最大值为 ,那么需要判断是否存在一种配对方案使得:
等价于:
2. 权重重构
对于每一对可能的配对 ,定义新权重:
现在问题转化为:是否存在完美匹配使得新权重的总和 。
3. 匹配判定
这是一个二分图最大权完美匹配问题:
- 左边: 个男生
- 右边: 个女生
- 边权:
如果最大权完美匹配的权重和 ,说明 可行,可以尝试更大的值;否则需要减小 。
匹配算法选择
对于二分图最大权完美匹配,常用的算法有:
1. KM算法(Kuhn-Munkres)
- 时间复杂度:
- 适用于稠密图
- 对于 完全可行
2. 最小费用最大流
- 也可以解决,但KM算法更直接
边界情况
- 起点就是终点:如果初始就在出口,移动次数为0
- 无法到达:BFS结束后仍未到达终点,返回-1
- 精度问题:浮点数比较要小心,使用相对误差或绝对误差
实现细节
- 权重处理:注意 可能是负数
- KM算法:需要正确处理顶标调整
- 二分边界:根据数据范围 , 的最大值不会超过
样例分析
对于样例:
n=3 a = [[19,17,16],[25,24,23],[35,36,31]] b = [[9,5,6],[3,4,2],[7,8,9]]通过分数规划求得最优值 。
总结
这道题是分数规划的经典应用:
- 问题识别:分式目标函数 → 分数规划
- 算法选择:二分答案 + 二分图最大权匹配
- 实现要点:KM算法 + 精度控制
- 复杂度: 可接受
分数规划的思想可以推广到很多类似的问题:当目标函数是分式形式时,都可以考虑通过二分答案将其转化为线性问题。
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