杭电多校 造花(简单版)

造花(简单版)

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Total Submission(s): 286    Accepted Submission(s): 89


 

Problem Description
给定一棵 n 个点的树,请选择并删除这棵树上的一个点和连向这个点的所有边,使得整个图只剩下恰好两个连通块,且每个连通块都构成菊花图,请问这是否可以做到。

一个 n 个点的连通图是菊花图,当且仅当它是一棵树,且至少有一个点与其它 n−1 个点之间都有边直接相连。特别地,一个点的树也是菊花图。
 

Input
第一行一个整数 T(1≤T≤105),表示测试数据组数。

每组数据第一行一个整数 n(3≤n≤2×105),表示树的节点个数。

接下来 n−1 行描述了一棵树,每行两个整数 u 和 v(1≤u,v≤n),表示树上的一条边。

数据保证 ∑n≤2×106。
 

Output
对于每组数据输出一行,如果可以通过删点操作使得整个图变成两个菊花图,输出 Yes,否则输出 No。
 

Sample Input

3 3 1 2 2 3 4 1 2 1 3 1 4 7 1 2 1 3 2 4 2 5 3 6 3 7
 

Sample Output

Yes
No
Yes
遍历每个满足条件的点 (只有两条边的)然后延续出去 找到花瓣 或者找到 花心 通过花心的链接数之间可以判度 是否满足条件
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define endl '\n'
const int N=2e5+10;
int n;
int s[N];
vector<int>v[N];
int vis[N];
int ss[N];
int main() {
	int t;
	cin>>t;
	while(t--) {
		cin>>n;
		for(int i=1; i<=n; i++){
			s[i]=0;
			vis[i]=0;
			v[i].clear();
		}
		for(int i=0; i<n-1; i++){
			int a,b;
			cin>>a>>b;
			s[a]++;
			s[b]++;
			v[a].push_back(b);
			v[b].push_back(a);
		}

		int f=0;
		for(int i=1;i<=n;i++){
			if(s[i]==2){
				vis[i]=1;
				int a=v[i][0];
				int b=v[i][1];
				if(s[a]+s[b]>=n-1){
					f=1;
					break;	
				}
				int aa=s[a],bb=s[b];
				if(s[a]==2){
					int a1;
					if(v[a][0]==i){
						a1=v[a][1];
					}else{
						a1=v[a][0];
					}
					aa=max(aa,s[a1]+1);
				}
				if(s[b]==2){
					int b1;
					if(v[b][0]==i){
						b1=v[b][1];
					}else{
						b1=v[b][0];
					}
					bb=max(bb,s[b1]+1);
				}
				if(bb+aa>=n-1)f=1;
			}
		}
		if(!f){
			cout<<"No"<<endl;
		} else {
			cout<<"Yes"<<endl;
		}
	}
	return 0;
}
 
### 杭电比赛与童年经历 杭电比赛作为国内知名的 ACM/ICPC 训练平台之一,吸引了大量热爱算法的学生参与其中。对于许参赛者来说,这些比赛不仅是技术上的挑战,更是一段难忘的成长历程。 从早期的竞赛启蒙来看,很选手最初接触编程和算法完全是因为兴趣使然[^1]。例如,在高中阶段参加 OI 或类似的训练活动时,许人并未意识到其重要性,仅仅将其视为一种娱乐方式。这种轻松的心态反而可能带来意想不到的好成绩,比如某次模拟赛中因团队合作默契而意外夺冠的经历。 当提到杭电比赛的具体题目或经历时,这类赛事通常会设计一系列覆盖广泛知识点的问题来考验参赛者的综合能力。以下是几个典型的例子: #### 题目示例 1. **基础数据结构应用** 这类题目往往考察数组、链表等基本概念的应用场景。 ```cpp // 示例代码:简单的数组遍历求最大值 int findMax(int arr[], int n) { int maxVal = arr[0]; for (int i = 1; i < n; ++i) { if (arr[i] > maxVal) { maxVal = arr[i]; } } return maxVal; } ``` 2. **动态规划入门** 动态规划是 ACM 中非常重要的技巧之一,初学者可以通过经典的背包问题熟悉该方法。 ```python # 背包问题实现 def knapsack(W, wt, val, n): dp = [[0 for _ in range(W + 1)] for __ in range(n + 1)] for i in range(1, n + 1): for w in range(1, W + 1): if wt[i-1] <= w: dp[i][w] = max(dp[i-1][w], dp[i-1][w-wt[i-1]] + val[i-1]) else: dp[i][w] = dp[i-1][w] return dp[n][W] ``` 3. **图论初步探索** 图论相关题目常涉及最短路径计算或者连通性分析等内容。 ```java import java.util.*; public class ShortestPath { static final int INF = Integer.MAX_VALUE / 2; public static void dijkstra(List<List<int[]>> adjList, int start, int[] dist){ PriorityQueue<int[]> pq = new PriorityQueue<>(Comparator.comparingInt(a -> a[1])); Arrays.fill(dist, INF); dist[start] = 0; pq.add(new int[]{start, 0}); while(!pq.isEmpty()){ int[] current = pq.poll(); int u = current[0]; if(current[1] > dist[u]) continue; for(int[] edge : adjList.get(u)){ int v = edge[0], weight = edge[1]; if(dist[v] > dist[u] + weight){ dist[v] = dist[u] + weight; pq.add(new int[]{v, dist[v]}); } } } } } ``` 通过上述实例可以看出,无论是童年的简单尝试还是后来深入学习后的复杂解法,每一次练习都为未来打下了坚实的基础。
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