【DFS】危险系数——巧用重合数

[蓝桥杯][2013年第四届真题]危险系数

题目链接:http://lx.lanqiao.cn/problem.page?gpid=T35


问题描述

抗日战争时期,冀中平原的地道战曾发挥重要作用。

地道的多个站点间有通道连接,形成了庞大的网络。但也有隐患,当敌人发现了某个站点后,其它站点间可能因此会失去联系。

我们来定义一个危险系数DF(x,y):

对于两个站点x和y (x != y), 如果能找到一个站点z,当z被敌人破坏后,x和y不连通,那么我们称z为关于x,y的关键点。相应的,对于任意一对站点x和y,危险系数DF(x,y)就表示为这两点之间的关键点个数。

本题的任务是:已知网络结构,求两站点之间的危险系数。


输入格式

输入数据第一行包含2个整数n(2 <= n <= 1000), m(0 <= m <= 2000),分别代表站点数,通道数;

接下来m行,每行两个整数 u,v (1 <= u, v <= n; u != v)代表一条通道;

最后1行,两个数u,v,代表询问两点之间的危险系数DF(u, v)。


输出格式

一个整数,如果询问的两点不连通则输出-1.


样例输入
7 6
1 3
2 3
3 4
3 5
4 5
5 6
1 6

样例输出
2

思路
  • 建立二维数组map[N][N]map[i][j]表示存在ij的通路
  • 建立数组f[N]表示现在在站点N,从站点f[N]来的
  • 建立数组vis[N],表示现在在站点N,去vis[N]
  • 关键:建立数组V[N],表示某站点访问次数,以最大访问次数为必经站点,得到结果
  • 核心:用DFS找出从起点到终点的所有路径

附:

包含 最多的站点说明这个站点是必经站点
在这里插入图片描述

代码
#include<iostream>
#define N 1005
using namespace std;

bool map[N][N]={false}; 
int n,m,u,v;//n个点 m条通道 u开始 v 结束
int f[N]={0};//from where 
int vis[N]={0};//go where
int V[N]={0};//得到必经点 
int ans=0;
int Max=0;//用来标记最大访问次数

bool check(int i,int j)
{
	//有此路&&在的这个站点没被访问过&&去得这个站点没访问过
	if(map[i][j]&&!vis[i]&&!f[j]) return true;
	else return false;
}
void dfs(int x)
{
	if(x==v)
	{
		for(int j=f[v];j!=u;)
		{
			V[j]++;
			if(V[j]>Max)
				Max=V[j];//记录最大访问次数
			j=f[j];
		}
	}
	else
	{
		for(int i=0;i<=n;i++)
		{
			if(check(x,i))
			{
				vis[x]=i;
				f[i]=x;
				dfs(i);
				vis[x]=0;
				f[i]=0;
			}
		}
	}
}
int main()
{
	cin >> n>> m;
	
	for(int i=0;i<m;i++)
	{
		int a,b;
		cin >>a>>b;
		
		map[a][b]=true;//通 
		map[b][a]=true;
	}
	cin >> u >> v;
	dfs(u);
	for(int i=0;i<n;i++)
	{//访问次数最多的就是必经之路!!!
		if(V[i]==Max)
		{
			ans++;
		}
	}
	if(ans) cout << ans;
	else cout << -1;
}
深度优先搜索(DFS)算法是一种用于遍历或搜索树或图的算法。在迷宫问题中,从入口开始,按照规定的方向(如向右、向下、向左、向上)进行搜索,当到达出口时,路径个加1,然后回溯继续搜索其他可能的路径。 以下是使用Python实现的代码: ```python def dfs(maze, x, y, n, visited): # 判断是否越界、是否是障碍物、是否已经访问过 if x < 0 or x >= n or y < 0 or y >= n or maze[x][y] == 1 or visited[x][y]: return 0 # 判断是否到达出口 if x == n - 2 and y == n - 2: return 1 # 标记当前位置为已访问 visited[x][y] = True path_count = 0 # 按照向右、向下、向左、向上的顺序搜索 path_count += dfs(maze, x, y + 1, n, visited) path_count += dfs(maze, x + 1, y, n, visited) path_count += dfs(maze, x, y - 1, n, visited) path_count += dfs(maze, x - 1, y, n, visited) # 回溯,将当前位置标记为未访问 visited[x][y] = False return path_count def count_paths(maze, n): # 初始化访问组 visited = [[False] * n for _ in range(n)] # 从入口开始搜索 return dfs(maze, 1, 1, n, visited) # 读取迷宫大小 n = int(input()) maze = [] # 读取迷宫据 for _ in range(n): row = list(map(int, input().split())) maze.append(row) # 计算路径个 result = count_paths(maze, n) print(result) ``` ### 代码解释: 1. **dfs**:该函用于递归地进行深度优先搜索。参`maze`是迷宫组,`x`和`y`是当前位置的坐标,`n`是迷宫的大小,`visited`是访问组,用于标记已经访问过的位置。在函内部,首先判断当前位置是否越界、是否是障碍物或是否已经访问过,如果是则返回0;如果到达出口则返回1。然后标记当前位置为已访问,按照向右、向下、向左、向上的顺序进行搜索,并将搜索结果累加到`path_count`中。最后回溯,将当前位置标记为未访问。 2. **count_paths函**:该函用于初始化访问组,并调用`dfs`函从入口开始搜索。 3. **主程序**:读取迷宫大小和迷宫据,调用`count_paths`函计算路径个,并输出结果。 ### 复杂度分析: - **时间复杂度**:$O(4^{n^2})$,因为在最坏情况下,每个位置都有4个方向可以选择。 - **空间复杂度**:$O(n^2)$,主要用于存储访问组。
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