POJ - 3352 Road Construction、 POJ - 3177 Redundant Paths 边双连通分量 tarjan模板

本文介绍了一种算法,用于确定在一个无向图中至少需要添加多少条边才能使其变为边双连通图。通过分析割点、桥的概念及双连通分量的性质,提出了解决方案,并给出了具体的实现代码。

割点、桥定义

设G是一个图,v是G的一个顶点,如果G-v的连通分支数大于G的连通分支数,则称v是G的一个割点。
设G是一个图,x是G的一条边,如果G-x的连通分支数大于G的连通分支数,则称x是G的一个桥,或割边。

 双联通分量

双连通分量又分点双连通分量和边双连通分量两种。若一个无向图中的去掉任意一个节点(一条边)都不会改变此图的连通性,即不存在割点(桥),则称作点(边)双连通图。一个无向图中的每一个极大点(边)双连通子图称作此无向图的点(边)双连通分量。

本题题意:为了保护放牧环境,避免牲畜过度啃咬同一个地方的草皮,牧场主决定利用不断迁移牲畜进行喂养的方法去保护牧草。然而牲畜在迁移过程中也会啃食路上的牧草,所以如果每次迁移都用同一条道路,那么该条道路同样会被啃咬过度而遭受破坏。 现在牧场主拥有F个农场,已知这些农场至少有一条路径连接起来(不一定是直接相连),但从某些农场去另外一些农场,至少有一条路可通行。为了保护道路上的牧草,农场主希望再建造若干条道路,使得每次迁移牲畜时,至少有2种迁移途径,避免重复走上次迁移的道路。已知当前有的R条道路,问农场主至少要新建造几条道路,才能满足要求?

分析之后即是:给定一个连通的无向图G,至少要添加几条边,才能使其变为边双连通图。

去掉桥,其余的连通分支就是边双连通分支了。一个有桥的连通图要变成边双连通图的话,
把双连通子图收缩为一个点,形成一颗树。需要加的边为(leaf+1)/ 2(leaf为叶子结点的个数)

输入可能会有重边,所以在tarjan中会有一个参数pre来判断是否是走过来的那条边,如果用这条边在edge中的下标来传递参数,那么在tarjan中就可以判断一下到底这条边是走过来的那条边,还是重复的边了,如果是重复的边,还是让它去往下去更新,这样就能得到正确的结果

链接:poj - 3177  有重边

          poj - 3352  无重边

代码一样如下:

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstdio>
#include <cmath>
#include <cstring>
#include <string>
#include <set>
#include <map>
#include <stack>
#include <queue>
#define INF 0x3f3f3f3f


using namespace std;

const int inf = 0x3f3f3f3f;
const int maxn = 5005;
const int maxm = 20005;

struct Edge {
    int to, next;
    bool cut;           //  是否是桥标记
}edge[maxm];

int head[maxn], tot;
int low[maxn], dfn[maxn], cnt;
int sstack[maxn], top;
int belong[maxn], scnt;    //belong数组的值是1~scnt 边双连通块数
bool instack[maxn];
int bridge;     //  桥的数目

void addedge(int u, int v) {
    edge[tot].to = v;
    edge[tot].next = head[u];
    edge[tot].cut = false;
    head[u] = tot++;
    return ;
}

void init() {
    tot = 0;
    memset(head, -1, sizeof(head));
    memset(dfn, 0, sizeof(dfn));
    memset(instack, false, sizeof(instack));
    cnt = top = scnt = 0;
    return;
}

void Tarjan(int u, int pre) {
    int v;
    low[u] = dfn[u] = ++cnt;
    sstack[top++] = u;
    instack[u] = true;
    for (int i = head[u]; i != -1; i = edge[i].next) {
        v = edge[i].to;
        if (v == pre) {
            continue;
        }
        if (!dfn[v]) {
            Tarjan(v, u);
            if (low[u] > low[v]) {
                low[u] = low[v];
            }
            if (low[v] > dfn[u]) {
                bridge++;
                edge[i].cut = true;
                edge[i ^ 1].cut = true;
            }
        }
        else if (instack[v] && low[u] > dfn[v]) {
            low[u] = dfn[v];
        }
    }
    if (low[u] == dfn[u]) {
        scnt++;
        do {
            v = sstack[--top];
            instack[v] = false;
            belong[v] = scnt;
        }
        while (v != u);
    }
    return;
}

int du[maxn];   //  缩点后形成树,每个点的度数

int main()
{
    int n, m;
    int u, v;
    while (scanf("%d %d", &n, &m) == 2) {
        init();
        while (m--) {
            scanf("%d %d", &u, &v);
            addedge(u, v);
            addedge(v, u);
        }
        Tarjan(1, 0);
        int ans = 0;
        memset(du, 0, sizeof(du));
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            for (int j = head[i]; j != -1; j = edge[j].next) {
                if (edge[j].cut) {
                    du[belong[i]]++;
                }
            }
        }
        for (int i = 1; i <= scnt; i++) {
            if(du[i] == 1) {
                ans++;
            }
        }
        // 找叶子结点的个数ans,构造边双连通图需要加边(ans+1)/2
        printf("%d\n", (ans + 1) / 2);
    }
    return 0;
}

 

内容概要:文章以“智能网页数据标注工具”为例,深入探讨了谷歌浏览器扩展在毕业设计中的实战应用。通过开发具备实体识别、情感分类等功能的浏览器扩展,学生能够融合前端开发、自然语言处理(NLP)、本地存储与模型推理等技术,实现高效的网页数据标注系统。文中详细解析了扩展的技术架构,涵盖Manifest V3配置、内容脚本与Service Worker协作、TensorFlow.js模型在浏览器端的轻量化部署与推理流程,并提供了核心代码实现,包括文本选择、标注工具栏动态生成、高亮显示及模型预测功能。同时展望了多模态标注、主动学习与边缘计算协同等未来发展方向。; 适合人群:具备前端开发基础、熟悉JavaScript和浏览器机制,有一定AI模型应用经验的计算机相关专业本科生或研究生,尤其适合将浏览器扩展与人工智能结合进行毕业设计的学生。; 使用场景及目标:①掌握浏览器扩展开发全流程,理解内容脚本、Service Worker与弹出页的通信机制;②实现在浏览器端运行轻量级AI模型(如NER、情感分析)的技术方案;③构建可用于真实场景的数据标注工具,提升标注效率并探索主动学习、协同标注等智能化功能。; 阅读建议:建议结合代码实例搭建开发环境,逐步实现标注功能并集成本地模型推理。重点关注模型轻量化、内存管理与DOM操作的稳定性,在实践中理解浏览器扩展的安全机制与性能优化策略。
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