結果
問題 |
No.3201 Corporate Synergy
|
ユーザー |
|
提出日時 | 2025-07-03 16:53:10 |
言語 | PyPy3 (7.3.15) |
結果 |
RE
|
実行時間 | - |
コード長 | 2,684 bytes |
コンパイル時間 | 694 ms |
コンパイル使用メモリ | 82,468 KB |
実行使用メモリ | 67,304 KB |
最終ジャッジ日時 | 2025-07-06 10:24:50 |
合計ジャッジ時間 | 2,047 ms |
ジャッジサーバーID (参考情報) |
judge1 / judge5 |
(要ログイン)
ファイルパターン | 結果 |
---|---|
sample | RE * 2 |
other | RE * 20 |
ソースコード
# g.py import sys from atcoder.maxflow import MFGraph def g_solver(): """ メインの処理。 """ # 高速入出力 input = sys.stdin.readline # 1. 入力読み込み N, M, K = map(int, input().split()) # 都市の利益P。1-indexedで扱うため、先頭にダミー要素を追加。 P = [0] + list(map(int, input().split())) dependencies = [tuple(map(int, input().split())) for _ in range(M)] partnerships = [tuple(map(int, input().split())) for _ in range(K)] # 2. グラフ構築 # 頂点ID: # S (ソース): 0 # 都市: 1 to N # 提携: N+1 to N+K # T (シンク): N+K+1 S, T = 0, N + K + 1 graph = MFGraph(T + 1) INF = 10**18 # 十分に大きい数(無限大と見なす) # 都市の利益/コストに応じて、S/Tとの辺を張る for i in range(1, N + 1): if P[i] > 0: # 利益がある場合はSから都市へ辺を張る graph.add_edge(S, i, P[i]) else: # コストがかかる場合は都市からTへ辺を張る graph.add_edge(i, T, -P[i]) # 依存関係の辺を張る (u を選ぶなら v も選ぶ -> vからuへ容量INFの辺) for u, v in dependencies: graph.add_edge(v, u, INF) # 提携に関する辺を張る for i in range(K): u, v, s = partnerships[i] p_node = N + 1 + i # 提携を表す補助ノード if s > 0: # 利益sを得る提携 (uとvの両方を選ぶと利益s) graph.add_edge(S, p_node, s) graph.add_edge(p_node, u, INF) graph.add_edge(p_node, v, INF) else: # コスト-sを支払う提携 (uとvの両方を選ぶとコスト-s) graph.add_edge(p_node, T, -s) graph.add_edge(u, p_node, INF) graph.add_edge(v, p_node, INF) # 3. 最小カットを計算 # 最大フローを計算することで、暗に最小カットが求まる graph.flow(S, T) # 4. 最適な事業選択を特定し、定義通りに総利益を直接計算する max_profit = 0 # min_cut(S)はS側に属する頂点のboolリストを返す s_side = graph.min_cut(S) # S側にある(=選択された)都市の利益を合計 for i in range(1, N + 1): if s_side[i]: max_profit += P[i] # 提携の条件(uとvの両方がS側にある)を満たすものの利益/コストを合計 for u, v, s in partnerships: if s_side[u] and s_side[v]: max_profit += s print(max_profit) if __name__ == '__main__': g_solver()