2 変数劣モジュラ関数の和の最小化！　俗にいう燃やす埋める

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問題概要

$H \times W$ のグリッドがあって、各マス $(i, j)$ には値 $A_{i, j}$ が記されている。

いくつかのマスに「x」を描いていく。「x」は書かれるマスの左上の角と右下の角を結ぶ線分、および右上の角と左下の角を結ぶ線分の 2 本からなる。したがって、斜め方向に隣接するマスに「x」を描くと、「x」を構成する線分の 1 つがひと続きになる。

(「x」を書いたマスの値の総和) - $C \times$ (バツ印を書くために必要な線分の本数の最小値)

の最大値を求めよ。

制約

$1 \le H, W \le 100$

考えたこと

各マス $(i, j)$ に対して、次の 0-1 変数を定義する。

$x_{i, j} = \left\{ \begin{array}{ll} 1 & (マス (i, j) に x を描くとき)\\ 0 & (描かないとき) \end{array} \right.$

このとき、問題を最小コスト問題に読み替えたときに、次のように考えられる。

$x_{i, j} = 0$ のときコスト $0$ がかかり、 $x_{i, j} = 1$ のときコスト $2C - A_{i, j}$ がかかる
斜めに隣接する 2 マス $(i, j), (k, l)$ について、 $x_{i, j} = x_{k, l} = 1$ のとき、利得 $C$ が得られる

これらは、「2 変数劣モジュラ関数」として定式化できて、最小カット問題に帰着できる。詳しくは次の記事を参照。

drken1215.hatenablog.com

構成されるグラフの頂点数は $O(HW)$ 、辺数は $O(HW)$ であるから、Dinic 法を用いた場合、計算量は $O(H^{3}W^{3})$ となる。Dinic 法は速いので、実際上は通ると考えられるし、実際通る。

コード

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;


// 1, 2, 3-variable submodular optimization
template<class COST> struct ThreeVariableSubmodularOpt {
    // constructors
    ThreeVariableSubmodularOpt() : N(2), S(0), T(0), OFFSET(0) {}
    ThreeVariableSubmodularOpt(int n, COST inf = 0)
    : N(n), S(n), T(n + 1), OFFSET(0), INF(inf), list(n + 2) {}
    
    // initializer
    void init(int n, COST inf = 0) {
        N = n, S = n, T = n + 1;
        OFFSET = 0, INF = inf;
        list.assign(N + 2, Edge());
        pos.clear();
    }

    // add 1-Variable submodular functioin
    void add_single_cost(int xi, COST false_cost, COST true_cost) {
        assert(0 <= xi && xi < N);
        if (false_cost >= true_cost) {
            OFFSET += true_cost;
            add_edge(S, xi, false_cost - true_cost);
        } else {
            OFFSET += false_cost;
            add_edge(xi, T, true_cost - false_cost);
        }
    }
    
    // add "project selection" constraint
    // xi = T, xj = F: strictly prohibited
    void add_psp_constraint(int xi, int xj) {
        assert(0 <= xi && xi < N);
        assert(0 <= xj && xj < N);
        add_edge(xi, xj, INF);
    }
    
    // add "project selection" penalty
    // xi = T, xj = F: cost C
    void add_psp_penalty(int xi, int xj, COST C) {
        assert(0 <= xi && xi < N);
        assert(0 <= xj && xj < N);
        assert(C >= 0);
        add_edge(xi, xj, C);
    }
    
    // add both True profit
    // xi = T, xj = T: profit P (cost -P)
    void add_both_true_profit(int xi, int xj, COST P) {
        assert(0 <= xi && xi < N);
        assert(0 <= xj && xj < N);
        assert(P >= 0);
        OFFSET -= P;
        add_edge(S, xi, P);
        add_edge(xi, xj, P);
    }
    
    // add both False profit
    // xi = F, xj = F: profit P (cost -P)
    void add_both_false_profit(int xi, int xj, COST P) {
        assert(0 <= xi && xi < N);
        assert(0 <= xj && xj < N);
        assert(P >= 0);
        OFFSET -= P;
        add_edge(xj, T, P);
        add_edge(xi, xj, P);
    }
    
    // add general 2-variable submodular function
    // (xi, xj) = (F, F): A, (F, T): B
    // (xi, xj) = (T, F): C, (T, T): D
    void add_submodular_function(int xi, int xj, COST A, COST B, COST C, COST D) {
        assert(0 <= xi && xi < N);
        assert(0 <= xj && xj < N);
        assert(B + C >= A + D);  // assure submodular function
        OFFSET += A;
        add_single_cost(xi, 0, D - B);
        add_single_cost(xj, 0, B - A);
        add_psp_penalty(xi, xj, B + C - A - D);
    }
    
    // add all True profit
    // y = F: not gain profit (= cost is P), T: gain profit (= cost is 0)
    // y: T, xi: F is prohibited
    void add_all_true_profit(const vector<int> &xs, COST P) {
        assert(P >= 0);
        int y = (int)list.size();
        list.resize(y + 1);
        OFFSET -= P;
        add_edge(S, y, P);
        for (auto xi : xs) {
            assert(xi >= 0 && xi < N);
            add_edge(y, xi, INF);
        }
    }
    
    // add all False profit
    // y = F: gain profit (= cost is 0), T: not gain profit (= cost is P)
    // xi = T, y = F is prohibited
    void add_all_false_profit(const vector<int> &xs, COST P) {
        assert(P >= 0);
        int y = (int)list.size();
        list.resize(y + 1);
        OFFSET -= P;
        add_edge(y, T, P);
        for (auto xi : xs) {
            assert(xi >= 0 && xi < N);
            add_edge(xi, y, INF);
        }
    }
    
    // add general 3-variable submodular function
    // (xi, xj, xk) = (F, F, F): cost A
    // (xi, xj, xk) = (F, F, T): cost B
    // (xi, xj, xk) = (F, T, F): cost C
    // (xi, xj, xk) = (F, T, T): cost D
    // (xi, xj, xk) = (T, F, F): cost E
    // (xi, xj, xk) = (T, F, T): cost F
    // (xi, xj, xk) = (T, T, F): cost G
    // (xi, xj, xk) = (T, T, T): cost H
    void add_submodular_function(int xi, int xj, int xk,
                                 COST A, COST B, COST C, COST D,
                                 COST E, COST F, COST G, COST H) {
        assert(0 <= xi && xi < N);
        assert(0 <= xj && xj < N);
        assert(0 <= xk && xk < N);
        COST P = (A + D + F + G) - (B + C + E + H);
        COST P12 = (C + E) - (A + G), P13 = (D + G) - (C + H);
        COST P21 = (D + F) - (B + H), P23 = (B + C) - (A + D);
        COST P31 = (B + E) - (A + F), P32 = (F + G) - (E + H);
        assert(P12 >= 0 && P21 >= 0);
        assert(P23 >= 0 && P32 >= 0);
        assert(P31 >= 0 && P13 >= 0);
        if (P >= 0) {
            OFFSET += A;
            add_single_cost(xi, 0, F - B);
            add_single_cost(xj, 0, G - E);
            add_single_cost(xk, 0, D - C);
            add_psp_penalty(xj, xi, P12);
            add_psp_penalty(xk, xj, P23);
            add_psp_penalty(xi, xk, P31);
            add_all_true_profit({xi, xj, xk}, P);
        } else {
            OFFSET += H;
            add_single_cost(xi, C - G, 0);
            add_single_cost(xj, B - D, 0);
            add_single_cost(xk, E - F, 0);
            add_psp_penalty(xi, xj, P21);
            add_psp_penalty(xj, xk, P32);
            add_psp_penalty(xk, xi, P13);
            add_all_false_profit({xi, xj, xk}, -P);
        }
    }
    
    // solve
    COST solve() {
        return dinic() + OFFSET;
    }
    
    // reconstrcut the optimal assignment
    vector<bool> reconstruct() {
        vector<bool> res(N, false), seen(list.size(), false);
        queue<int> que;
        seen[S] = true;
        que.push(S);
        while (!que.empty()) {
            int v = que.front();
            que.pop();
            for (const auto &e : list[v]) {
                if (e.cap && !seen[e.to]) {
                    if (e.to < N) res[e.to] = true;
                    seen[e.to] = true;
                    que.push(e.to);
                }
            }
        }
        return res;
    }
    
    // debug
    friend ostream& operator << (ostream& s, const ThreeVariableSubmodularOpt &tvs) {
        const auto &edges = tvs.get_edges();
        for (const auto &e : edges) s << e << endl;
        return s;
    }
    
private:
    // edge class
    struct Edge {
        // core members
        int rev, from, to;
        COST cap, icap, flow;
        
        // constructor
        Edge(int r, int f, int t, COST c)
        : rev(r), from(f), to(t), cap(c), icap(c), flow(0) {}
        void reset() { cap = icap, flow = 0; }
        
        // debug
        friend ostream& operator << (ostream& s, const Edge& E) {
            return s << E.from << "->" << E.to << '(' << E.flow << '/' << E.icap << ')';
        }
    };
    
    // inner data
    int N, S, T;
    COST OFFSET, INF;
    vector<vector<Edge>> list;
    vector<pair<int,int>> pos;
    
    // add edge
    Edge &get_rev_edge(const Edge &e) {
        if (e.from != e.to) return list[e.to][e.rev];
        else return list[e.to][e.rev + 1];
    }
    Edge &get_edge(int i) {
        return list[pos[i].first][pos[i].second];
    }
    const Edge &get_edge(int i) const {
        return list[pos[i].first][pos[i].second];
    }
    vector<Edge> get_edges() const {
        vector<Edge> edges;
        for (int i = 0; i < (int)pos.size(); ++i) {
            edges.push_back(get_edge(i));
        }
        return edges;
    }
    void add_edge(int from, int to, COST cap) {
        if (!cap) return;
        pos.emplace_back(from, (int)list[from].size());
        list[from].push_back(Edge((int)list[to].size(), from, to, cap));
        list[to].push_back(Edge((int)list[from].size() - 1, to, from, 0));
    }
    
    // Dinic's algorithm
    COST dinic(COST limit_flow) {
        COST current_flow = 0;
        vector<int> level((int)list.size(), -1), iter((int)list.size(), 0);
        
        // Dinic BFS
        auto bfs = [&]() -> void {
            level.assign((int)list.size(), -1);
            level[S] = 0;
            queue<int> que;
            que.push(S);
            while (!que.empty()) {
                int v = que.front();
                que.pop();
                for (const Edge &e : list[v]) {
                    if (level[e.to] < 0 && e.cap > 0) {
                        level[e.to] = level[v] + 1;
                        if (e.to == T) return;
                        que.push(e.to);
                    }
                }
            }
        };
        
        // Dinic DFS
        auto dfs = [&](auto self, int v, COST up_flow) {
            if (v == T) return up_flow;
            COST res_flow = 0;
            for (int &i = iter[v]; i < (int)list[v].size(); ++i) {
                Edge &e = list[v][i], &re = get_rev_edge(e);
                if (level[v] >= level[e.to] || e.cap == 0) continue;
                COST flow = self(self, e.to, min(up_flow - res_flow, e.cap));
                if (flow <= 0) continue;
                res_flow += flow;
                e.cap -= flow, e.flow += flow;
                re.cap += flow, re.flow -= flow;
                if (res_flow == up_flow) break;
            }
            return res_flow;
        };
        
        // flow
        while (current_flow < limit_flow) {
            bfs();
            if (level[T] < 0) break;
            iter.assign((int)iter.size(), 0);
            while (current_flow < limit_flow) {
                COST flow = dfs(dfs, S, limit_flow - current_flow);
                if (!flow) break;
                current_flow += flow;
            }
        }
        return current_flow;
    };
    COST dinic() {
        return dinic(numeric_limits<COST>::max());
    }
};

int main() {
    long long H, W, C;
    cin >> H >> W >> C;
    vector<vector<long long>> A(H, vector<long long>(W));
    for (int i = 0; i < H; ++i) for (int j = 0; j < W; ++j) cin >> A[i][j];
    
    auto get_id = [&](int i, int j) -> int { return i * W + j; };
    
    // セットアップ (F: × を書かない, T: x を書く)
    const long long INF = 1LL<<45;
    ThreeVariableSubmodularOpt<long long> tvs(H * W, INF);
    for (int i = 0; i < H; ++i) {
        for (int j = 0; j < W; ++j) {
            tvs.add_single_cost(get_id(i, j), 0, C * 2 - A[i][j]);
            
            // 斜めに隣接すると、C の利得
            if (i+1 < H && j-1 >= 0) {
                tvs.add_both_true_profit(get_id(i, j), get_id(i+1, j-1), C);
            }
            if (i+1 < H && j+1 < W) {
                tvs.add_both_true_profit(get_id(i, j), get_id(i+1, j+1), C);
            }
        }
    }
    
    // 求める
    long long res = -tvs.solve();
    cout << res << endl;
}

けんちょんの競プロ精進記録

競プロの精進記録や小ネタを書いていきます

AtCoder ABC 225 G - X (橙色, 600 点)

問題概要

制約

考えたこと

コード