Codeforces 813C The Tag Game

本文深入探讨了图遍历算法中的深度优先搜索及其在解决特定问题中的应用。通过对递归函数的理解和使用,展示了如何有效地寻找图中节点的最大层级距离,并最终计算出特定路径的总长度。

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理解题
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#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>
#include <stack>
#include <bitset>
#include <cstdlib>
#include <cmath>
#include <set>
#include <list>
#include <deque>
#include <map>
#include <queue>
using namespace std;
typedef long long ll;
const double PI = acos(-1.0);
const double eps = 1e-6;
const int INF = 1000000000;
const int maxn = 200010;
int T,n,m;
vector <int> g[maxn];
int level[maxn];
int fa[maxn];
int res=0;
void dfs (int s,int f,int t){
    int i;
    level[s] = t;
    fa[s]= f;
    for (i=0;i<g[s].size ();i++){
        int v= g[s][i];
        if (v==f) continue;
        dfs (v,s,t+1);
    }
    return;
}

void dfs2 (int s,int t){
    int i;
    res =  max (res,t);
    for (i=0;i<g[s].size ();i++){
        int v = g[s][i];
        if (level[v]<level[s]) continue;
        dfs2 (v,t+1);
    }
    return;
}
int main (){
    int n,x;
    int i,j;
    scanf ("%d %d",&n,&x);
    for (i=1;i<n;i++){
        int a,b;
        scanf ("%d %d",&a,&b);
        g[a].push_back (b);
        g[b].push_back (a);
    }
    dfs (1,0,1);
    int t;
    if ((1+x)%2==0){
        t = (1+x)/2-1;
    }
    else t = (1+x)/2;
    int v= x;
    for (i=2;i<=t;i++){
        v =fa[x];
    }
    //printf("%d\n",v);
    res = 0;
    dfs2 (v,0);
    //printf("%d\n",res);
    printf("%d\n", 2*(level[v]-level[1]+res) );
    return 0;
}
关于Codeforces上的问题'Trail',目前提供的参考资料中并未直接提及该问题的具体解法或讨论[^1]。然而,在处理类似平台上的编程挑战时,通常会遵循特定的方法论来解决问题。 对于未具体描述的问题'Trail',假设这是一个涉及路径遍历或是图结构中的轨迹计算等问题,一般解决方案可能涉及到深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)或者是动态规划等技术。这些方法能够有效地探索所有可能性并找到最优解。 考虑到Codeforces平台上许多问题的特点,解决这类题目往往还需要注意边界条件以及输入数据范围的影响。编写代码前应仔细阅读题目说明,确保理解所有的约束条件和特殊案例。 下面是一个简单的Python实现例子,用于展示如何通过深度优先搜索算法在一个假定的网格环境中寻找从起点到终点的有效路径: ```python def dfs(grid, start, end): rows, cols = len(grid), len(grid[0]) visited = set() def explore(r, c): if (r < 0 or r >= rows or c < 0 or c >= cols or grid[r][c] == '#' or (r,c) in visited): return False if (r, c) == end: return True visited.add((r, c)) directions = [(0, 1), (1, 0), (-1, 0), (0, -1)] for dr, dc in directions: next_r, next_c = r + dr, c + dc if explore(next_r, next_c): return True return False return explore(*start) # Example usage with a simple maze represented as a list of strings. maze = [ '..#.##', '#...#.', '#####.' ] print(dfs(maze, (0, 0), (2, 5))) # Output should be True based on this example layout. ``` 此段代码展示了利用递归方式执行深度优先搜索的过程,适用于某些类型的‘Trail’类问题。当然实际应用中还需根据具体的题目要求调整逻辑细节。
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