BFS+优先队列：PIPI倒水-蒲公英云

BFS+优先队列：PIPI倒水

港控/mmm° 2023-10-06 19:34 133阅读 0赞

BFS+优先队列：PIPI倒水

问题：

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思路：

此题为隐式图BFS题。设三个杯子分别为a,b,c，则状态转移的数目为6，我们可以将水从a倒入b,c；也可将水从b倒入a,c;也可将水从c倒入a,b；题中要求最少倒水量，而非最少操作数，因此我们可以使用优先队列，优先遍历倒水量少的状态。用一个大小为3的一维数组表示三个杯子的水量，连同总倒水量一起作为状态加入队列中。
如何处理每次倒水，要么将倒出的杯子的水倒空，要么将倒入的杯子倒满？设由编号i的杯子倒水入编号j的杯子，i和j的水量分别为w[i],w[j]；杯子j的容量为c[j]。则倒水量要么为w[i]（i杯子倒空），要么为c[j] - w[j] （j杯子倒满），实际的倒水量则为两者之中的最小值，因为若w[i] > c[j] - w[j]，则一定将j杯子倒满，反之同理。倒完水后，w[j]可能被倒满，即w[j] = c[j]，也可能未倒满，w[j] = w[j] + w[i]，与上述分析同理，倒完水后w[j] 的值也为其中的最小值。倒完水后，w[i]可能为空，即0，也可能为w[i] + w[j] - c[j]，实际的值为其中的最大值。
如何建立标记数组？由于总水量是确定的，因此只要知道a,b杯的水量，c的水量也是确定的，状态也是确定的，我们用一个二维数组表示a,b杯水量，作为标记数组。
如何处理若无法达到d，尽量达到接近d的d’？采用暴力的思想，使用一个一维数组ans[]，ans[i]表示任意一个杯子达到i升水时，已倒出的最少总水量，在bfs的过程中更新该数组，最终输出结果时从ans[d]从后向前遍历不为初值的元素值即可。

在这里插入图片描述

代码：

import java.util.*;
public class Main {
    static int[] cap = new int[3];
    static int[][] visit = new int[201][201];
    static int[] ans = new int[201];
    static PriorityQueue<Node> q = new PriorityQueue<>();
    static int[] s = {
    0, 0, 0};
    public static void main(String[] args) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        int t, c, i, d;
        t = scanner.nextInt();
        for (c = 0;c < t;c++) {
            for (i = 0;i < 3;i++) {
                cap[i] = scanner.nextInt();
            }
            d = scanner.nextInt();
            s[2] = cap[2];
            Arrays.fill(ans, -1);
            for (i = 0;i < 201;i++) {
                Arrays.fill(visit[i], 0);
            }
            q.add(new Node(s, 0));
            bfs(d);
            for (i = d;i >= 0;i--) {
                if (ans[i] != -1) {
                    System.out.println(ans[i] + " " + i);
                    break;
                }
            }
        }
    }
    static void bfs(int d) {
        Node now;
        int i, j, k, f;
        while (!q.isEmpty()) {
            now = q.poll();
            for (i = 0;i < 3;i++) {
                ans[now.status[i]] = ans[now.status[i]] == -1 ? now.flow : Math.min(ans[now.status[i]], now.flow);
            }
            for (i = 0;i < 3;i++) {
                for (j = 0;j < 3;j++) {
                    if (j == i || now.status[i] == 0) {
                        continue;
                    }
                    int temp[] = new int[3];
                    for (k = 0;k < 3;k++) {
                        temp[k] = now.status[k];
                    }
                    f = Math.min(temp[i], cap[j] - temp[j]);
                    temp[j] = Math.min(temp[j] + temp[i], cap[j]);
                    temp[i] = Math.max(0, temp[i] + now.status[j] - cap[j]);
                    if (visit[temp[0]][temp[1]] == 0) {
                        visit[temp[0]][temp[1]] = 1;
                        q.add(new Node(temp, now.flow + f));
                    }
                }
            }
        }
    }
}
class Node implements Comparable {
    public int[] status;
    public int flow;
    public Node(int[] status, int flow) {
        this.status = status;
        this.flow = flow;
    }
    @Override
    public int compareTo(Object o) {
        Node a = (Node) o;
        if (this.flow > a.flow) {
            return 1;
        } else if (this.flow < a.flow) {
            return -1;
        }
        return 0;
    }
}