洛谷1983 车站分级 [拓扑排序][建图]

本文解析洛谷1983车站分级问题,介绍如何通过拓扑排序算法解决涉及等级限制的问题,实现对火车站级别的最少划分。

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洛谷1983 车站分级 [拓扑排序][建图]

题目描述

一条单向的铁路线上,依次有编号为 1,2,,n 1 , 2 , … , n n n 个火车站。每个火车站都有一个级别,最低为1级。现有若干趟车次在这条线路上行驶,每一趟都满足如下要求:如果这趟车次停靠了火车站 x x ,则始发站、终点站之间所有级别大于等于火车站x的都必须停靠。(注意:起始站和终点站自然也算作事先已知需要停靠的站点)

例如,下表是 5 5 趟车次的运行情况。其中,前4趟车次均满足要求,而第 5 5 趟车次由于停靠了3号火车站( 2 2 级)却未停靠途经的6号火车站(亦为 2 2 级)而不满足要求。

img

现有m趟车次的运行情况(全部满足要求),试推算这 n n 个火车站至少分为几个不同的级别。

输入格式

第一行包含2个正整数 n,m n , m ,用一个空格隔开。

i+1 i + 1 (1im) ( 1 ≤ i ≤ m ) 中,首先是一个正整数 si(2sin) s i ( 2 ≤ s i ≤ n ) ,表示第 i i 趟车次有si个停靠站;接下来有 si s i 个正整数,表示所有停靠站的编号,从小到大排列。每两个数之间用一个空格隔开。输入保证所有的车次都满足要求。

输出格式

一个正整数,即 n n <script type="math/tex" id="MathJax-Element-23">n</script>个火车站最少划分的级别数。

题解

差分约束有没有想到[手动滑稽],反正我没想到

把起始站和终点站之间,停靠的站点向没停靠的站点连边,然后拓扑。就这么简单。(´థ౪థ)σ

代码

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<queue>
#define N 1000100
using namespace std;
int p[1010],s[1010],In[1010];bool Mark[1010][1010];
int End[N],Next[N],Last[N],cnt;
struct node{int id,step;};
queue<node>q;
void Ins(int x,int y){
    if(Mark[x][y])return;
    In[y]++;Mark[x][y]=true;
    End[++cnt]=y,Next[cnt]=Last[x],Last[x]=cnt;
}
int main(){
    int n,m,Ans=0;scanf("%d%d",&n,&m);
    for(int i=1;i<=m;i++){
        int t,tot=0;scanf("%d",&t);
        for(int j=1;j<=t;j++){
            scanf("%d",&s[j]);
            if(j==1)continue;
            for(int k=s[j-1]+1;k<s[j];k++)p[++tot]=k;
        }
        for(int j=1;j<=t;j++)
            for(int k=1;k<=tot;k++)Ins(s[j],p[k]);
    }
    for(int i=1;i<=n;i++)if(!In[i])q.push(node{i,1});
    while(!q.empty()){
        int t=q.front().id,st=q.front().step;
        q.pop();Ans=max(Ans,st);
        for(int i=Last[t];i;i=Next[i]){
            int v=End[i];
            if(!(--In[v]))q.push(node{v,st+1});
        }
    }
    printf("%d",Ans);return 0;
}

经验

  • 含有等级限制的题目,可考虑:拓扑排序,树形结构,不等式关系
<think>嗯,用户想了解如何在编程中实现分级排序算法或者它的应用场景。首先,我得明确什么是分级排序。根据用户提供的引用,比如引用[3]提到的分层架构,可能分级排序是指按照某种层次或优先级进行排序。例如,在电商平台中,商品可能先按类别排序,再按价格或销量排序。 用户的问题需要具体的实现方法。我需要考虑不同的编程语言,但用户没有指定,所以用Python比较通用。可能需要用多级排序,比如使用Python的sorted函数,结合多个键值。例如,先按类别排序,再按价格排序。此外,可能需要自定义比较函数,或者利用lambda表达式来指定多个排序条件。 应用场景方面,引用[3]提到美团的业务分类,可能分级排序用于多维度排序需求,比如先按商家分类,再按评分或距离排序。另外,引用[4]的拓扑排序也是一种分级排序,适用于有依赖关系的任务排序。不过用户的问题可能更偏向于多条件排序,而不是拓扑排序。 需要确认分级排序的定义,可能用户指的是多条件排序,或者分层排序,比如先粗排再精排。引用[3]提到分层架构中的粗排和精排,可能涉及不同阶段的排序策略。例如,在推荐系统中,先粗选一批候选,再精细排序。 实现时,可能需要分阶段处理,比如先过滤数据,再排序。或者使用复合键进行排序。比如在Python中,sorted(list, key=lambda x: (x[0], x[1])),这样先按第一个键排序,再按第二个键。 另外,用户提到“分级排序的应用场景”,可能需要举例如电商、招聘网站的多条件筛选,或者任务调度中的优先级排序。比如先按紧急程度,再按截止日期排序。 需要确保回答结构清晰,分步骤说明实现方法,并举例应用场景。同时,参考用户提供的引用,比如引用[3]的分层架构,可以结合这些例子来说明。 可能还需要注意性能优化,比如在分层架构中,粗排使用快速但简单的方法,精排用更复杂的算法。引用[3]提到粗排和精排的联合优化,这可能也是分级排序的一种应用。 总结步骤: 1. 确定排序的优先级或分层逻辑。 2. 使用多键排序或分阶段排序实现。 3. 举例说明代码实现,如Python的sorted函数。 4. 应用场景举例,如电商、招聘、任务调度。 5. 结合引用中的分层架构和优化方法,说明实际应用中的考虑。</think>### 分级排序的实现与应用 #### 一、分级排序的定义 分级排序(或分层排序)是指根据多个优先级条件对数据进行分层排序,例如先按第一级条件排序,若第一级条件相同则按第二级条件排序,以此类推。例如电商商品先按品类分类,再按价格排序,最后按销量排序。 #### 二、实现步骤(以Python为例) 1. **明确排序规则**:定义多级排序的优先级,例如`品类 > 价格 > 销量`。 2. **使用复合键排序**:利用编程语言内置的多条件排序功能。 3. **自定义比较逻辑**:对于复杂场景(如动态权重),需手动实现比较逻辑。 ##### 代码示例 ```python # 示例数据:每个元素为(品类编号,价格,销量) products = [ (3, 100, 500), (1, 200, 300), (2, 150, 400), (1, 200, 200) ] # 按品类升序 -> 价格升序 -> 销量降序 sorted_products = sorted(products, key=lambda x: (x[0], x[1], -x[2])) print(sorted_products) # 输出结果: # [(1, 200, 300), (1, 200, 200), (2, 150, 400), (3, 100, 500)] ``` ##### 扩展场景:动态权重 若需要动态调整权重(如价格权重60%,销量权重40%): ```python def dynamic_sort(item): price_weight = 0.6 sales_weight = 0.4 return price_weight * item[1] + sales_weight * item[2] sorted_products = sorted(products, key=dynamic_sort, reverse=True) ``` #### 三、应用场景 1. **电商平台**:商品先按品类分类,再按价格/销量排序[^3]。 2. **招聘网站**:职位先按城市筛选,再按薪资/发布时间排序。 3. **任务调度系统**:任务先按紧急程度分级,再按截止时间排序[^4]。 4. **推荐系统**:粗排阶段快速过滤候选集,精排阶段使用复杂模型细化排序[^3]。 #### 四、性能优化 - **分层架构**:参考引用[^3]中的粗排和精排分离,先用简单算法快速缩小候选范围,再用复杂算法精细化排序。 - **索引优化**:对高频排序字段立数据库索引(如MySQL的复合索引)。
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