L2-038 病毒溯源 (25 分)

L2-038 病毒溯源 (25 分)

题目

在这里插入图片描述

病毒容易发生变异。某种病毒可以通过突变产生若干变异的毒株,而这些变异的病毒又可能被诱发突变产生第二代变异,如此继续不断变化。

现给定一些病毒之间的变异关系,要求你找出其中最长的一条变异链。

在此假设给出的变异都是由突变引起的,不考虑复杂的基因重组变异问题 —— 即每一种病毒都是由唯一的一种病毒突变而来,并且不存在循环变异的情况。

输入格式
输入在第一行中给出一个正整数 N(≤10000),即病毒种类的总数。于是我们将所有病毒从 0 到 N−1 进行编号。

随后 N 行,每行按以下格式描述一种病毒的变异情况:

k 变异株1 …… 变异株k

输出格式
首先输出从源头开始最长变异链的长度。

在第二行中输出从源头开始最长的一条变异链,编号间以 1 个空格分隔,行首尾不得有多余空格。如果最长链不唯一,则输出最小序列。

注:我们称序列 { a1,⋯,an} 比序列 { b1,⋯,b​n} “小”,如果存在 1≤k≤n 满足 ai=bi对所有 i<k 成立,且 ak<b​k。

输入样例

10
3 6 4 8
0
0
0
2 5 9
0
1 7
1 2
0
2 3 1

输出样例

4
0 4 9 1

思路

深度优先搜索+最小序列(这里想说一下vector的好用之处,它可以直接对序列进行比较)

代码

#include<iostream>
#include<vector>

using namespace std;
bool a[10005][10005];
bool flag[10005];
vector<int> ans, tmp;
int maxn;
int n;
void dfs(int root, int len){
	if(len > maxn){
		maxn = len;
		ans = tmp;
	}else if(len == maxn && tmp < ans){
		ans = tmp;
	}
	for(int i=0; i < n; i++){
		if(a[root][i]){
			tmp.push_back(i); 
			dfs(i, len+1);
			tmp.pop_back();
		}
	}
	return;
}
int main(){
	cin>>n;
	for(int i=0; i < n; i++){
		int k;
		cin>>k;
		for(int j=0; j < k; j++){
			int x;
			cin>>x;
			flag[x]=true;
			a[i][x] = true;
		}
	}
	int root=0;
	while(flag[root])root++;
	tmp.push_back(root);
	dfs(root, 1);
	cout<<ans.size()<<endl;
	for(int i=0; i < ans.size(); i++){
		if(i)
		cout<<" ";
		cout<<ans[i];
	}
	cout<<endl;
	return 0;
} 

其他题目

天梯L2部分题解

### L2-038 病毒溯源测试点解题思路析 #### 背景理解 L2-038 病毒溯源问题主要涉及通过给定的数据集来追踪病毒传播路径并找出最早的感染源。这类题目通常会提供一系列节点及其之间的关系,这些节点可以代表个体或地点,而边则表示可能的传染途径。 #### 数据结构选择 为了高效处理此类图论问题,建议采用邻接表存储输入数据。这不仅节省空间而且便于后续遍历操作。对于每一个节点,记录其直接相连的所有其他节点以及对应的权重(如果存在)。[^1] ```python from collections import defaultdict, deque def build_graph(edges): graph = defaultdict(list) for u, v in edges: graph[u].append(v) graph[v].append(u) # 如果是无向图的话 return graph ``` #### 主要算法设计 核心在于实现广度优先搜索(BFS),因为BFS能够按照距离层次依次访问所有可达顶点,在寻找最短路径方面具有天然优势。从已知最早发病者开始向外扩展探索直至覆盖整个网络;过程中需标记已被访问过的节点以防重复计算。[^2] ```python def bfs(graph, start_node): queue = deque([start_node]) visited = set() while queue: current = queue.popleft() if current not in visited: print(f'Visited {current}') visited.add(current) neighbors = graph[current] for neighbor in neighbors: if neighbor not in visited: queue.append(neighbor) ``` #### 结果验证方法 完成上述过程后,可以通过回溯的方式确认最终确定下来的源头是否合理。具体做法是从疑似零号病人出发逆向查找是否存在一条连贯的时间线支持该结论。此外还可以利用模拟法多次运行程序检验稳定性与准确性。[^3]
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