SDUT 2138-判断可达性

本文介绍了一个关于图结构可达性的问题。在一个包含多个隘口和通道的场景中,使用广度优先搜索(BFS)算法来判断从特定起点能否到达终点。通过实际案例展示了算法的应用过程。

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图结构练习——BFSDFS——判断可达性

Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536KB
Problem Description

 在古老的魔兽传说中,有两个军团,一个叫天灾,一个叫近卫。在他们所在的地域,有n个隘口,编号为1..n,某些隘口之间是有通道连接的。其中近卫军团在1号隘口,天灾军团在n号隘口。某一天,天灾军团的领袖巫妖王决定派兵攻打近卫军团,天灾军团的部队如此庞大,甚至可以填江过河。但是巫妖王不想付出不必要的代价,他想知道在不修建任何通道的前提下,部队是否可以通过隘口及其相关通道到达近卫军团展开攻击。由于n的值比较大(n<=1000),于是巫妖王找到了擅长编程的你 =_=,请你帮他解决这个问题,否则就把你吃掉变成他的魔法。为了拯救自己,赶紧想办法吧。

 

Input

 输入包含多组,每组格式如下。

第一行包含两个整数n,m(分别代表n个隘口,这些隘口之间有m个通道)。

下面m行每行包含两个整数a,b;表示从a出发有一条通道到达b隘口(注意:通道是单向的)。

Output

 如果天灾军团可以不修建任何通道就到达1号隘口,那么输出YES,否则输出NO。

 

Example Input
2 1
1 2
2 1
2 1
Example Output
NO
YES
 
 
广搜,与2139几乎一样,如果看不懂可以看我的2139,这里就不多解释了
我的2139
#include<iostream>
#include<string.h>
#include<queue>
using namespace std;
struct graph
{
	int v,c;
	int ma[1001][1001];
}g;
int vis[1001];
int bfs()
{
	int fr,re,path[1001];
	memset(path,0,sizeof(path));
	queue<int>q;
	q.push(g.v);
	vis[g.v]=1;
	path[g.v]=0;
	while(!q.empty())
	{
		fr=q.front();
		q.pop();
		for(int i=1;i<=g.v;i++)
		{
			if(!vis[i]&&g.ma[fr][i])
			{
				re=i;
				q.push(re);
				vis[re]=1;
				path[re]=path[fr]+1;
			}
			if(re==1) return path[re];
		}
	}
	return 0;
}
int main()
{
	int m,n,a,b,sum;
	while(cin>>n>>m)
	{
		memset(g.ma,0,sizeof(g.ma));
		memset(vis,0,sizeof(vis));
		for(int i=0;i<m;i++)
		{
			cin>>a>>b;
			g.ma[a][b]=1;
		}
		g.v=n;
		g.c=0;
		sum=bfs();
		if(sum) cout<<"YES"<<endl;
		else cout<<"NO"<<endl;
	}
	return 0;
}


### 如何用Java编写判断素数的程序 在Java中,可以通过多种方式实现素数判断的功能。下面提供一种常见的方法来检测给定整数是否为素数。 #### 方法一:简单循环检查法 这种方法通过遍历从`2`至目标数值平方根之间的所有整数,逐一尝试作为除数去除目标值,以此判定该数是否能被任何小于自身的数整除。如果存在可以整除的情况,则说明此数不是素数;反之则是素数[^4]。 ```java public class PrimeChecker { public static boolean isPrime(int num) { if (num <= 1) return false; for (int i = 2; i * i <= num; ++i) { // 只需测试到sqrt(num),因为因子总是成对出现 if (num % i == 0) return false; } return true; } public static void main(String[] args) { int testNumber = 17; System.out.println(testNumber + " 是素数吗?" + isPrime(testNumber)); } } ``` 上述代码定义了一个名为 `isPrime()` 的静态函数,接受一个整型参数并返回布尔类型的真伪值表示输入数字是否为素数。主函数部分调用了这个辅助函数来进行具体某个数(此处设定了变量 `testNumber` 来存储待测数据)的素性检验,并打印出结果。 为了提高效率,在实际应用中通常只需要考虑直到√n范围内的可能因子即可完成有效的筛选过程[^5]。 #### 方法二:埃拉托斯特尼筛法优化版 对于更大规模的数据集或者频繁查询场景下,还可以采用更高效的算法——埃氏筛法及其改进版本。这里给出一段基于位运算的空间节省型实现: ```java import java.util.Arrays; public class SieveOfEratosthenes { private final byte[] sieve; /** * 构造器初始化指定大小的最大边界内所有的素数状态表. */ public SieveOfEratosthenes(int maxLimit) { this.sieve = new byte[(maxLimit >> 3) + 1]; Arrays.fill(this.sieve, (byte) 0xFF); // 初始化全置为1(即假设全部都是素数) setBit(0); setBit(1); for (long n = 2L; n * n < maxLimit;) { long m = nextClearBit(n); while ((m *= m) < maxLimit && !getBit(m)) { setBit((int)m); m += n; } n++; } } /** * 设置特定位置上的标志位为已占用/非素数. * * @param index 要设置的位置索引 */ private void setBit(long index) { if (index >= 0) { int byteIndex = (int)(index >>> 3); int bitMask = ~(1 << (index & 7)); sieve[byteIndex] &= bitMask; } } /** * 获取下一个未被标记过的最小合数对应的起始点. * * @param start 开始寻找的地方 * @return 下一个可用作新轮次起点的合数值 */ private long nextClearBit(long start) { do { int bytePos = (int)(start >>> 3); if (((sieve[bytePos]) | ~(-1)) != 0) { int bitOffset = Integer.numberOfTrailingZeros(~sieve[bytePos]); return ((bytePos << 3) | bitOffset); } else { start |= 7L; start++; } } while (++start > 0); throw new AssertionError(); } /** * 判断某一位是否已经被标记过. * * @param pos 需要检查的状态位编号 * @return 如果对应位已被清除则返回false,否则返回true */ private boolean getBit(int pos) { return (pos >= 0) && ((this.sieve[pos >>> 3] & (1 << (pos & 7))) != 0); } /** * 测试接口供外部调用以确认单个整数是不是素数. * * @param value 待查证的目标整数 * @return 若value确实属于素数范畴就回传True,反之False */ public boolean contains(int value) { return getBit(value); } public static void main(String[] args) { SieveOfEratosthenes soe = new SieveOfEratosthenes(1000000); System.out.printf("%d 是否是素数:%b%n", 9973, soe.contains(9973)); } } ``` 这段更为复杂的例子展示了如何利用预先计算好的大范围内所有素数的信息快速响应任意询问。虽然初次构建成本较高,但对于多次重复访问同一区间的情形特别有用。
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