EOJ 1864 二分图匹配

典型的二分图匹配。x集合是组成给定的字符串的字符,y集合是立方体。x中的元素i和y中的元素j有边当且仅当,立方体j中包含有i这个字符。

我们求出最大匹配数,如果最大匹配数等于|x|,则此字符串可以被立方体表示,反之不行。

另外改了一些代码中不好的风格,该加空格的地方都加上了,大括号也改成换行的了,规范代码,从现在做起~~

#pragma warning(disable:4996);
#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <cstring>
#include <cstdlib>
#include <cstdio>
#include <cmath>
#include <queue>
#include <new>
#include <set>
#include <map>

using namespace std;

typedef long long int LL;
const double pi = (acos (-1));
const int maxn = 100;
int link[maxn], g[maxn][maxn];
int used[maxn];
char cubes[maxn][maxn];
int n, m, nx, ny;//nx是x集合元素个数,ny同理

bool contain (int i, char ch) //判断第i个立方体是否包含字符ch
{
	for (int j = 0; j < strlen (cubes[i]); j++)
	{
		if (cubes[i][j] == ch) return true;
	}
	return false;
}

bool dfs (int u)
{
	for (int v = 1; v <= ny; v++)
	{
		if (g[u][v] && !used[v])
		{
			used[v] = 1;
			if (link[v] == -1 || dfs (link[v])) 
			{
				link[v] = u;
				return true;
			}
		}
	}
	return false;
}

int maxmatch ()
{
	int res = 0;
	memset (link, -1, sizeof (link));
	for (int i = 1; i <= nx; i++) 
	{
		memset (used, 0, sizeof (used));
		if (dfs (i)) res++;
	}
	return res;
}

int main ()
{
	//freopen("D:\\Test_in.txt", "r", stdin);
	//freopen("D:\\Test_out.txt", "w", stdout);
	while (scanf ("%d%d\n", &n, &m) == 2) 
	{
		for (int i = 1; i <= n; i++)
		{
			scanf ("%s", cubes[i]);
		}

		vector<int> ans;
		char a[50];
		for (int i = 0; i < m; i++) 
		{
			scanf ("%s", a);
			memset (g, 0, sizeof (g));
			for (int j = 0; j < strlen (a); j++)
			{
				for (int k = 1; k <= n; k++) 
				{
					if (contain (k, a[j]))
						g[j + 1][k] = 1;
				}
			}

			nx = strlen(a);
			ny = n;
			int res = maxmatch ();
			if (res == nx) ans.push_back (i);
		}

		int len = ans.size ();
		if (!len)
			printf ("-1\n");
		else 
		{
			for (int i = 0; i < len; i++) 
				printf ("%d%c", ans[i], i < len - 1 ? '  ' : '\n');
		}
	}
	return 0;
}


### 关于EOJ DNA排序问题的解题思路 在处理EOJ中的DNA排序问题时,主要挑战在于如何高效地完成字符串数组的排序以及去重操作。由于题目涉及两个测试点可能因时间复杂度较高而超时,因此需要优化算法设计。 #### 数据结构的选择 为了降低时间复杂度并提高效率,可以引入`std::map`或者`unordered_map`来辅助实现去重功能[^1]。这些数据结构能够快速判断某项是否存在集合中,并支持高效的插入和查找操作。具体来说: - 使用 `std::set` 可以自动去除重复元素并对结果进行升序排列; - 如果还需要自定义比较逻辑,则可以选择基于哈希表的数据结构如 `unordered_set` 配合手动排序。 #### 排序策略 对于给定的一组DNA序列(通常表示为长度固定的字符串),按照字典顺序对其进行排序是一个常见需求。C++标准库提供了非常方便的方法来进行此类任务——即利用 `sort()` 函数配合合适的比较器函数对象或 lambda 表达式来指定所需的排序规则。 下面展示了一个简单的例子用于说明如何读取输入、执行必要的预处理步骤(包括但不限于删除冗余条目),最后输出经过整理的结果列表: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int main(){ set<string> uniqueDNAs; string line, dna; while(getline(cin,line)){ stringstream ss(line); while(ss>>dna){ uniqueDNAs.insert(dna); // 自动过滤掉重复项 } } vector<string> sortedUnique(uniqueDNAs.begin(),uniqueDNAs.end()); sort(sortedUnique.begin(),sortedUnique.end()); for(auto it=sortedUnique.cbegin();it!=sortedUnique.cend();++it){ cout<<*it; if(next(it)!=sortedUnique.cend())cout<<" "; } } ``` 上述程序片段实现了基本的功能模块:从标准输入流逐行解析得到各个独立的DNA片段;借助 STL 容器特性轻松达成无重复记录维护目的;最终依据字母大小关系重新安排各成员位置后再统一打印出来[^3]。 #### 学习延伸至自然语言处理领域 值得注意的是,在计算机科学特别是机器学习方向上,“上下文”概念同样重要。例如 Word2Vec 这样的技术就是通过考察周围词语环境来捕捉特定词汇的意义特征[^2]。尽管两者应用场景差异显著,但从原理层面看均体现了对局部模式挖掘的关注。 ---
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值