【2020蓝桥杯国赛C组】补给题解析:从Floyd到动态规划的高效解法

一、题目解读
2020年蓝桥杯国赛C组“补给”题目要求:给定n个村庄坐标及最大补给距离D,需判断是否所有村庄均可从总部(村庄0)直接或间接到达,并计算访问所有村庄的最小路径(即旅行商问题TSP)。题目核心在于构建图模型,处理最短路径与路径规划问题,考察图论算法与动态规划的应用。
二、解题思路
1. 问题分析:首先将村庄坐标转化为图论中的节点,边权为欧几里得距离。若两点距离≤D,则边存在,否则视为不可达。
2. 最短路径计算:采用Floyd-Warshall算法计算任意两点间的最短路径,构建完整距离矩阵。
3. 路径规划优化:转化为TSP问题,使用动态规划求解。状态定义为已访问村庄的集合(二进制掩码)与当前位置,通过状态转移方程逐步扩展路径。
4. 可行性判断:若总部与任一村庄不可达,直接输出-1;否则计算最小路径。
三、解题步骤
1. 输入与初始化:读取村庄数量n和最大距离D,存储村庄坐标到vector<pair<int, int>>。
2. 构建邻接矩阵:计算所有村庄间的欧几里得距离,若距离≤D则赋值,否则设为INF(表示不可达)。
3. Floyd-Warshall算法:三层循环更新任意两点间的最短路径,利用传递性优化距离。
4. 动态规划求解TSP:
状态定义:dp[mask][i]表示已访问村庄集合为mask,当前位于村庄i的最小路径。
边界条件:dp[1][0] = 0(仅访问总部)。
状态转移:枚举当前村庄last和下一村庄next,若next在mask中且路径可达,更新dp[mask | (1 << next)][next] = min(dp[mask][last] + dist[last][next])。
5. 输出结果:检查所有村庄是否可达,并返回最小路径或-1。
四、代码与注释
#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <iomanip>
#include <algorithm>
using namespace std;
const double INF = 1e18;
// 计算两点之间的欧几里得距离
double calculateDistance(int x1, int y1, int x2, int y2) {
return sqrt(pow(x1 - x2, 2) + pow(y1 - y2, 2));
}
int main() {
int n, D;
cin >> n >> D;
vector<pair<int, int>> villages(n); // 存储村庄坐标
for (int i = 0; i < n; ++i) {
cin >> villages[i].first >> villages[i].second;
}
// 构建邻接矩阵,计算所有村庄之间的距离
vector<vector<double>> dist(n, vector<double>(n, INF));
for (int i = 0; i < n; ++i) {
for (int j = 0; j < n; ++j) {
double d = calculateDistance(villages[i].first, villages[i].second,
villages[j].first, villages[j].second);
// 如果距离超过D,则不能直接到达
dist[i][j] = (d <= D)? d : INF;
}
}
// Floyd-Warshall算法计算所有点对之间的最短路径
for (int k = 0; k < n; ++k) {
for (int i = 0; i < n; ++i) {
for (int j = 0; j < n; ++j) {
if (dist[i][k] + dist[k][j] < dist[i][j]) {
dist[i][j] = dist[i][k] + dist[k][j];
}
}
}
}
// 检查是否所有村庄都可到达
for (int i = 1; i < n; ++i) {
if (dist[0][i] == INF || dist[i][0] == INF) {
cout << "-1" << endl;
return 0;
}
}
// 旅行商问题(TSP)的动态规划解法
vector<vector<double>> dp(1 << n, vector<double>(n, INF));
dp[1][0] = 0; // 初始状态:只访问了总部(村庄0)
for (int mask = 1; mask < (1 << n); ++mask) {
for (int last = 0; last < n; ++last) {
if (!(mask & (1 << last))) continue;
if (dp[mask][last] == INF) continue;
for (int next = 0; next < n; ++next) {
if (mask & (1 << next)) {
dp[mask | (1 << next)][next] =
min(dp[mask | (1 << next)][next], dp[mask][last] + dist[last][next]);
}
}
}
}
// 输出最小路径
cout << fixed << setprecision(2) << dp[(1 << n) - 1][0] << endl;
return 0;
}五、总结
1. 算法选择:Floyd-Warshall适用于稠密图的最短路径计算,动态规划有效解决TSP的路径规划问题,二者结合能高效处理题目要求。
2. 时间复杂度:Floyd为O(n^3),动态规划为O(2^n * n^2),在n较小(如题目限制)时可行。
3. 优化方向:若村庄数量较大,可尝试启发式算法(如分支限界)或近似算法降低复杂度。
4. 解题启示:将实际问题转化为经典算法模型(图论+动态规划)是竞赛解题的核心能力,需熟练掌握算法适用场景与实现细节。
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