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quinta-feira, 22 de outubro de 2015

1761. Back to the future

Olá meus amigos nerds. Como a zueira não tem limites, eu não poderia deixar a data de ontem passar em branco. E para isso, nada melhor do que resolver um problema que tem 'de volta para o futuro' no nome e trata de viagens e fluxos. Hoje vamos ajudar nossos amigos a voltar da Alemanha gastando o mínimo possível em passagens aéreas. Já que é isso que o problema 1761. Back to the future nos pede para fazer. (Puts, tinha que ter postado esse problema ontem kkk). Mais especificamente, dadas as rotas aéreas e o número de lugares livres por avião, determinar qual é o mínimo possível que um grupo de d amigos precisa gastar para conseguir viajar entre duas cidades a e b dadas.

Solução


Com um nome desses, esse problema não poderia ser fácil. Como em muitos problemas que envolvem rotas, uma abordagem usando grafos é uma boa ideia. As cidades seriam os vértices de forma que cada vôo seria uma aresta. Cada aresta teria um custo (valor da passagem) e uma capacidade (número de acentos livres). Se você conhece um pouco sobre fluxo máximo em grafos, você deve estar vendo onde quero chegar com essa modelagem.

O problema do fluxo máximo consiste em, encontrar qual seria o maior fluxo, que se poderia transferir de um nó de origem para um nó de destino, respeitando a capacidade de transferir fluxo de cada aresta. Uma analogia seria um sistema hidráulico com canos interligando vários pontos...

Uma variação desse problema é o fluxo máximo a custo mínimo, ou seja, onde cada aresta possui um custo associado, para transportar o fluxo. Como vocês podem observar, nosso problema é praticamente esse.

Fluxo máximo a custo mínimo pode ser resolvido usando-se o algoritmo de Edmonds-Karp. Note que, no problema de fluxo, cada aresta tem duas grandezas associadas a ela, um custo e uma capacidade. A ideia desse algoritmo é ir encontrando caminhos da origem para o destino e transferindo o máximo de fluxo que esse caminho suporta. Mais algoritmicamente: (1) encontre um caminho mínimo (em relação ao custo) da origem ao destino. (2) Verifique qual é a aresta desse caminho que admite a menor capacidade. (3) Transfira, por esse caminho, um fluxo igual a essa capacidade. (4) De cada aresta do caminho subtraia a capacidade transportada. (5) Continue com esse procedimento até que não haja mais caminhos da origem para o destino com todas as arestas com capacidades maiores que 0. Observe que o caminho mínimo muda a cada iteração, pois reduzir a capacidade de uma aresta a 0, corresponde a 'tirar' essa aresta do grafo.

Oras, mas esse problema do fluxo máximo é o mesmo do problema que queríamos resolver, de modo que, o custo do fluxo máximo no grafo dos vôos é a resposta! Errado! Observe que no problema do fluxo máximo assume-se que a origem tem capacidade de produzir um fluxo tão grande quanto o grafo possa aguentar. No nosso caso, o número de passageiros é limitado. Mas se você pensar um pouquinho vai ver que é só parar o algoritmo quando tivermos transportado todos nossos amigos de volta para o Brasil.

Implementação




O problema afirma que nossos amigos tem pouco dinheiro. Mas não deixe se enganar, o custo máximo da viajem de todos pode chegar a 10^15 reais (Imagina eu com esse dinheiro todo, dava até para começar a construir minha própria máquina do tempo :D). Felismente 10^15 cabe em um long long.

O código não está la muito bonito (tempos de maratona, lembra?), me desculpem pelas macros não muito elegantes. Mas também, vocês tem que me dar um desconto, fluxo máximo usa até um dijkstra como uma pequena parte dele.

quarta-feira, 23 de setembro de 2015

1332. Dengue

Olá meus amigos nerds. Hoje vamos ajudar o povo da Costa do Mosquito a instalar um posto de vacinação. Já que é isso que o problema 1332. Dengue nos pede para fazer. Mais especificamente, dado um conjunto de cidades e as rotas que as ligam, determinar em qual cidade deve ser instalado o posto de vacinação de modo a minimizar a distância percorrida por quem mora mais longe do posto.

Solução


Esse problema implora que usemos grafos para modela-lo. As cidades são os vértices e as rodovias as arestas. Como a entrada do problema é bem pequena, basta então calcular a distância entre todas as cidades e escolher a cidade que tem a menor distância máxima. Para calcular a distância de uma cidade para todas as outras podemos usar o algoritmo de dijkstra. Facinho né!

Implementação




terça-feira, 21 de abril de 2015

819. Pedágio

Olá meus amigos nerds, hoje vamos ajudar Juquinha a decidir quais cidades ele pode visitar. Já que é isso que o problema 819. Pedágio nos pede para fazer. Mais especificamente, dado um mapa com as cidades e estradas, determinar quais cidades são alcançáveis a partir da cidade em que Juquinha se encontra e que o caminho até elas necessite que sejam pagos no máximo P pedágios.

Solução


O problema quase que implora por uma solução usando-se grafos, onde os vértices representam cidades e as arestas rodovias entre elas. Neste grafo o peso de uma aresta representa o custo do pedágio. Assim sendo o problema se reduz ao cálculo do caminho mínimo entre o vértice que representa a cidade onde Juquinha está e todos os outros vértices do grafo.

O caminho mínimo pode ser calculado facilmente usando-se o algoritmo de dijkstra. Hoje estou com pouco tempo, mas outro dia eu ainda quero discutir mais esse, que é um algoritmo muito clássico.

Assim sendo, para resolver o problema basta calcular o caminho mínimo e a resposta será o conjunto de cidades que estão a menos de P pedágios de distância.

P.S. como todos os pesos das arestas são iguais a 1 eu poderia ter simplesmente feito uma busca em largura para calcular a distância, mas resolvi usar dijkstra para deixar a explicação da solução mais simples :).

Implementação




P.S. Não reparem a feiura do código, mas é que eu resolvi esse problema faz muitos anos e fiquei com preguiça de deixar o código mais bonitinho. Pelo menos, observem que realmente melhoramos quando brincamos continuamente de resolver problemas kkk.