PTA 六度空间 C语言

本文介绍了一种基于社交网络图验证六度空间理论的方法,并提供了一个具体的算法实现案例。通过对给定社交网络中每个节点计算可达节点的比例,验证了六度空间理论的有效性。

题目来源:浙江大学MOOC题目集
“六度空间”理论又称作“六度分隔(Six Degrees of Separation)”理论。这个理论可以通俗地阐述为:“你和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过六个,也就是说,最多通过五个人你就能够认识任何一个陌生人。”如图1所示。

图1 六度空间示意图

“六度空间”理论虽然得到广泛的认同,并且正在得到越来越多的应用。但是数十年来,试图验证这个理论始终是许多社会学家努力追求的目标。然而由于历史的原因,这样的研究具有太大的局限性和困难。随着当代人的联络主要依赖于电话、短信、微信以及因特网上即时通信等工具,能够体现社交网络关系的一手数据已经逐渐使得“六度空间”理论的验证成为可能。

假如给你一个社交网络图,请你对每个节点计算符合“六度空间”理论的结点占结点总数的百分比。

输入格式:
输入第1行给出两个正整数,分别表示社交网络图的结点数N(1<N≤10310^3103,表示人数)、边数M(≤33×N,表示社交关系数)。随后的M行对应M条边,每行给出一对正整数,分别是该条边直接连通的两个结点的编号(节点从1到N编号)。

输出格式:
对每个结点输出与该结点距离不超过6的结点数占结点总数的百分比,精确到小数点后2位。每个结节点输出一行,格式为“结点编号:(空格)百分比%”。

输入样例:

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

输出样例:

1: 70.00%
2: 80.00%
3: 90.00%
4: 100.00%
5: 100.00%
6: 100.00%
7: 100.00%
8: 90.00%
9: 80.00%
10: 70.00%
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#define MaxSize 1050

int Flag[MaxSize], level[MaxSize]; // Flag--是否访问 level--步数
int Graph[MaxSize][MaxSize];
int N, E;
void CreateGraph(int i) {//无向图
	while (i--) {
		int u, v;
		scanf("%d%d", &u, &v);
		Graph[u][v] = 1;
		Graph[v][u] = 1;
	}
}

void BFS(int v) { //广搜,从顶点v出发
	int Que[MaxSize];//模拟队列
	int rear=0,front=0;
	
	int level0 = 0;
	Flag[v] = 1;
	Que[rear++]=v;
	level[v]=0;
	
	while (rear != front) {
		int temp = Que[front++];//出栈
		//printf("temp:%d level:%d\n", temp, level[temp]);
		//将temp的所有子节点压入栈
		for (int j = 1; j <= N; j ++) {
			if (Flag[j] != 1&&Graph[temp][j]!=-1) {//有边且未输出
				Que[rear++] = j;
				Flag[j] = 1;
				level[j] = level[temp] + 1;
			}
		}
		
	}

	return ;
}
int main() {
	scanf("%d%d", &N, &E);
	memset(Graph, -1, sizeof(int)*MaxSize * MaxSize);
	memset(Flag, 0, sizeof(int)*MaxSize);
	memset(level, -1, sizeof(int)*MaxSize);//-1代表不连通
	CreateGraph(E);
	for (int i = 1; i <= N; i++) {
		BFS(i);//认为全部都连通
		int count = 0;
		for (int j = 1; j <= N; j++) {
			if (level[j] >= 0 && level[j] <= 6)
				count++;
		}
		printf("%d: %.2f%%\n", i, (float)count / (float)N * 100);
		//重新BFS
		memset(Flag, 0, sizeof(int)*MaxSize);
		memset(level, -1, sizeof(int)*MaxSize);//-1代表不连通
	}
	return 0;
}

在这里插入图片描述

### PTA 六度空间问题解析 #### 问题描述 给定一个社交网络图,对于每个节点计算其与其他节点的距离不超过6的比例,并按照指定格式输出结果。 输入数据由两部分组成:第一行为两个整数 $N$ 和 $M$,分别表示节点数量和边的数量;随后的 $M$ 行每行包含两个整数 $u, v$,表示存在一条连接节点 $u$ 和 $v$ 的无向边[^1]。目标是对每个节点计算满足“六度空间”理论的其他节点比例并输出。 --- #### 解决方案概述 此问题的核心在于利用广度优先搜索(BFS)来计算从某个起点出发到达其余各点所需的最短路径长度。具体来说: - 使用 BFS 来遍历整个图,记录从当前节点到所有可达节点的最短距离。 - 统计距离小于等于6的节点数目,并将其除以总节点数得到所需百分比。 - 对于每一个节点重复上述过程,最终按要求格式化输出结果。 以下是基于 Python 实现的具体算法代码示例: ```python from collections import deque def bfs(graph, start_node, max_distance=6): n = len(graph) visited = [-1] * n # 初始化访问状态数组,默认值为 -1 表示未访问 queue = deque() visited[start_node] = 0 # 起始节点标记为已访问,初始距离为 0 queue.append(start_node) while queue: current = queue.popleft() for neighbor in graph[current]: if visited[neighbor] == -1: # 如果邻居尚未被访问过 visited[neighbor] = visited[current] + 1 if visited[neighbor] <= max_distance: queue.append(neighbor) count_within_six_degrees = sum(1 for d in visited if 0 < d <= max_distance) # 计算符合条件的节点数 return count_within_six_degrees / (n - 1) * 100 # 返回占比百分比 # 主函数处理输入与调用逻辑 if __name__ == "__main__": N, M = map(int, input().split()) # 获取节点数和边数 # 构建邻接表形式的图 adjacency_list = [[] for _ in range(N)] for _ in range(M): u, v = map(lambda x: int(x)-1, input().split()) adjacency_list[u].append(v) adjacency_list[v].append(u) results = [] for i in range(N): # 遍历每个节点作为起始点执行 BFS percentage = bfs(adjacency_list, i) results.append(f"{i+1}: {percentage:.2f}%") # 格式化存储结果 print("\n".join(results)) # 批量打印结果 ``` --- #### 关键点分析 1. **图的构建** 图可以通过邻接矩阵或者邻接列表两种方式实现,在本题中由于稀疏特性推荐采用邻接列表的形式减少内存消耗[^3]。 2. **广度优先搜索的应用** 广度优先搜索适合解决此类寻找最短路径的问题,因为它逐层扩展节点直到找到目标为止。在此过程中维护了一个 `visited` 数组用于跟踪已经探索过的节点及其对应的距离信息[^2]。 3. **边界条件考虑** 特殊情况包括孤立节点以及完全连通子图等情况均需妥善处理,确保统计准确性。 4. **性能优化建议** 当面对大规模数据时可进一步探讨更高效的实现方法比如多线程并发处理不同源节点的情况等。 ---
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