【拓扑排序】【DP】旅行计划

小明旅游计划需要解决有向无环图的路径优化问题,涉及拓扑排序和动态规划算法。通过从没有前驱节点的城市开始遍历,减少入度并寻找最优路径,以达到游览城市数量最大化。题目对数据规模进行了限制,要求求解以每个城市为终点时的最大游览城市数。

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旅行计划

洛谷P1137

题目

小明要去一个国家旅游。这个国家有#NN个城市,编号为11至NN,并且有MM条道路连接着,小明准备从其中一个城市出发,并只往东走到城市i停止。

所以他就需要选择最先到达的城市,并制定一条路线以城市i为终点,使得线路上除了第一个城市,每个城市都在路线前一个城市东面,并且满足这个前提下还希望游览的城市尽量多。

现在,你只知道每一条道路所连接的两个城市的相对位置关系,但并不知道所有城市具体的位置。现在对于所有的i,都需要你为小明制定一条路线,并求出以城市ii为终点最多能够游览多少个城市。

输入

第11行为两个正整数N, MN,M。

接下来MM行,每行两个正整数x, yx,y,表示了有一条连接城市xx与城市yy的道路,保证了城市xx在城市yy西面。

输出

NN行,第ii行包含一个正整数,表示以第ii个城市为终点最多能游览多少个城市。

输入样例

5 6
1 2
1 3
2 3
2 4
3 4
2 5

输出样例

1  
2
3
4
3

说明

均选择从城市1出发可以得到以上答案。

对于20%20%的数据,N ≤ 100N≤100;

对于60%60%的数据,N ≤ 1000N≤1000;

对于100%100%的数据,N ≤ 100000,M ≤ 200000N≤100000,M≤200000。

解题思路

其实这道题就是拓扑排序+DP(动态规划)


拓扑排序介绍如下

拓扑排序其实就是从选入读为0的结点开始遍历(并将这结点加入输入队列里),然后对于没遍历的继续搜下去.
然后对于遍历过的每个结点,更新其子结点的入度,意思就是将子结点的入度减1.
直到所有结点都遍历完后就即可.


具体是这样做的

First:

找出没有前驱的结点(一个拓扑排序的顶点)(其实就是没有 有向图的回路的结点都是一个拓扑排序)

Second:

当结点遍历完后,入读要减1

Third:

因为一个有向无环图可能有几种拓扑排序,因此会有几种答案(但不会影响最终结果)

注意

其实这道题是拓扑排序是加入DP一起算的.

而且 拓扑排序一定要有向无环图

程序如下

#include<iostream>
#
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