[SDOI2011] 工作安排——费用流

news/2024/10/13 16:16:57

[SDOI2011] 工作安排

题目描述

你的公司接到了一批订单。订单要求你的公司提供 \(n\) 类产品,产品被编号为 \(1 \sim n\),其中第 \(i\) 类产品共需要 \(C_i\) 件。公司共有 \(m\) 名员工,员工被编号为 \(1 \sim m\) 员工能够制造的产品种类有所区别。一件产品必须完整地由一名员工制造,不可以由某名员工制造一部分配件后,再转交给另外一名员工继续进行制造。

我们用一个由 \(0\)\(1\) 组成的 \(m \times n\) 的矩阵 \(A\) 来描述每名员工能够制造哪些产品。矩阵的行和列分别被编号为 \(1 \sim m\)\(1 \sim n\)\(A_i,j\)\(1\) 表示员工 \(i\) 能够制造产品 \(j\),为 \(0\) 表示员工 \(i\) 不能制造产品 \(j\)

如果公司分配了过多工作给一名员工,这名员工会变得不高兴。我们用愤怒值来描述某名员工的心情状态。愤怒值越高,表示这名员工心情越不爽,愤怒值越低,表示这名员工心情越愉快。员工的愤怒值与他被安排制造的产品数量存在某函数关系,鉴于员工们的承受能力不同,不同员工之间的函数关系也是有所区别的。

对于员工 \(i\),他的愤怒值与产品数量之间的函数是一个 \(S_i+1\) 段的分段函数。当他制造第 \(1 \sim T_{i,1}\) 件产品时,每件产品会使他的愤怒值增加 \(W_{i,1}\),当他制造第 \(T_{i,1}+1 \sim T_{i,2}\) 件产品时,每件产品会使他的愤怒值增加 \(W_{i,2}\) ……为描述方便,设 \(T_{i,0}=0,T_{i,s_{i+1}}=+\infty\),那么当他制造第 \(T_{i,j-1}+1 \sim T_{i,j}\) 件产品时,每件产品会使他的愤怒值增加 \(W_{i,j}\)\(1 \le j \le S_i+1\)

你的任务是制定出一个产品的分配方案,使得订单条件被满足,并且所有员工的愤怒值之和最小。由于我们并不想使用Special Judge,也为了使选手有更多的时间研究其他两道题目,你只需要输出最小的愤怒值之和就可以了。

输入格式

第一行包含两个正整数 \(m\)\(n\),分别表示员工数量和产品的种类数;

第二行包含 \(n\) 个正整数,第 \(i\) 个正整数为 \(C_i\)

以下 \(m\) 行每行 \(n\) 个整数描述矩阵 \(A\)

下面 \(m\) 个部分,第 \(i\) 部分描述员工 \(i\) 的愤怒值与产品数量的函数关系。每一部分由三行组成:第一行为一个非负整数 \(S_i\),第二行包含 \(S_i\) 个正整数,其中第 \(j\) 个正整数为 \(T_{i,j}\),如果 \(S_i=0\) 那么输入将不会留空行(即这一部分只由两行组成)。第三行包含 \(S_i+1\) 个正整数,其中第 \(j\) 个正整数为 \(W_{i,j}\)

输出格式

仅输出一个整数,表示最小的愤怒值之和。

样例 #1

样例输入 #1

2 3
2 2 2
1 1 0
0 0 1
1
2
1 10
1
2
1 6

样例输出 #1

24

提示

数据范围及约定

  • 存在 \(30\%\) 的数据,保证 \(1\le n,m\le 30\)
  • 均匀分布着约 \(30\%\) 的数据,满足 \(S_i = 0\)
  • 均匀分布着约 \(30\%\) 的数据,满足 \(S_i \le 1\)(不包含上述 \(S_i = 0\) 的数据)。

对于全部数据,满足 \(1\le m,n\le 250\)\(0\le S_i\le 5\)\(0\le A_{i, j}\le 1\)\(0< T_{i, j}< T_{i, j + 1}\)\(0< W_{i,j} < W_{i, j + 1}\)。所有数据均不大于 \(10^5\)

分析

观察到$W_{i,j} $是递增的,且数据范围较小,所以考虑网络流。

对每个员工每个产品数量区间的花费建一条容量对应区间长度,花费为愤怒值的边,然后跑一遍最小费用最大流即可。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N=1e5+100,INF=0x7fffffff;
struct edge{int x,y,n,z,sp;}e[N<<1];
struct employer{int s[11],t[11],k;}p[310];
int head[N],cnt=1;
int dep[N],gap[N],nw[N],g[310][310],w[N];
int vis[N],dfn,q[N],pre[N],dis[N];
int n,m,sta,edn,all;
void ad(int x,int y,int z,int sp)
{e[++cnt].n=head[x];e[cnt].y=y;e[cnt].x=x;e[cnt].z=z;e[cnt].sp=sp;head[x]=cnt;
}
void build()
{int he=1,ta=0;dep[edn]=1;q[++ta]=edn;++gap[dep[edn]];while(he<=ta){int u=q[he++];for(int i=head[u];i;i=e[i].n){int v=e[i].y;if(!dep[v] && !e[i].z){dep[v]=dep[u]+1;q[++ta]=v;++gap[dep[v]];}}}
}void init()
{scanf("%d%d",&n,&m);for(int i=1;i<=m;++i)scanf("%d",&w[i]);for(int i=1;i<=n;++i)for(int j=1;j<=m;++j)scanf("%d",&g[i][j]);for(int i=1;i<=n;++i){int pos=0;scanf("%d",&pos);p[i].k=pos+1;for(int j=1;j<=pos;++j)scanf("%d",&p[i].t[j]);p[i].t[pos+1]=INF;for(int j=1;j<=pos+1;++j)scanf("%d",&p[i].s[j]);}sta=n+m+1;edn=sta+1;all=edn;for(int i=1;i<=n;++i){for(int j=1;j<=p[i].k;++j){ad(sta,i,p[i].t[j]-p[i].t[j-1],p[i].s[j]);ad(i,sta,0,-p[i].s[j]);}for(int h=1;h<=m;++h){if(!g[i][h])continue;ad(i,n+h,INF,0);ad(n+h,i,0,0);}}for(int i=n+1;i<=n+m;++i){ad(i,edn,w[i-n],0);ad(edn,i,0,0);}
}
void ISAP()
{for(int i=1;i<=all;++i)dis[i]=INF;dis[sta]=0;++dfn;int he=1,ta=0;q[++ta]=sta;while(he<=ta){int u=q[he++];vis[u]=dfn-1;for(int i=head[u];i;i=e[i].n){int v=e[i].y;if(e[i].z && dis[v]>dis[u]+e[i].sp){dis[v]=dis[u]+e[i].sp;pre[v]=i;if(vis[v]!=dfn){q[++ta]=v;vis[v]=dfn;}}}}
}
long long returnflow()
{int u=edn,mxflow=INF,spe=0;while(u!=sta){mxflow=min(e[pre[u]].z,mxflow);u=e[pre[u]].x;}u=edn;while(u!=sta){e[pre[u]].z-=mxflow;e[pre[u]^1].z+=mxflow;spe+=e[pre[u]].sp*mxflow;u=e[pre[u]].x;}return spe;
}
void work()
{build();long long mnval=0;while(1){ISAP();if(dis[edn]==INF)break;mnval+=returnflow();}cout<<mnval;
}
int main()
{init();work();return 0;
}

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