bzoj1059(二分图匹配)

本文介绍了一个名为矩阵游戏的问题,目标是通过行交换和列交换操作使矩阵主对角线元素全为黑色。文章提供了完整的解题思路及代码实现,采用二分图匹配算法解决这一挑战。

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1059: [ZJOI2007]矩阵游戏

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Description

小Q是一个非常聪明的孩子,除了国际象棋,他还很喜欢玩一个电脑益智游戏——矩阵游戏。矩阵游戏在一个N*N黑白方阵进行(如同国际象棋一般,只是颜色是随意的)。每次可以对该矩阵进行两种操作:行交换操作:选择矩阵的任意两行,交换这两行(即交换对应格子的颜色)列交换操作:选择矩阵的任意行列,交换这两列(即交换对应格子的颜色)游戏的目标,即通过若干次操作,使得方阵的主对角线(左上角到右下角的连线)上的格子均为黑色。对于某些关卡,小Q百思不得其解,以致他开始怀疑这些关卡是不是根本就是无解的!!于是小Q决定写一个程序来判断这些关卡是否有解。

Input

第一行包含一个整数T,表示数据的组数。接下来包含T组数据,每组数据第一行为一个整数N,表示方阵的大小;接下来N行为一个N*N的01矩阵(0表示白色,1表示黑色)。

Output

输出文件应包含T行。对于每一组数据,如果该关卡有解,输出一行Yes;否则输出一行No。

Sample Input

2
2
0 0
0 1
3
0 0 1
0 1 0
1 0 0

Sample Output

No
Yes
【数据规模】

对于100%的数据,N ≤ 200


解题思路:

  同bzoj 1191 二分图匹配裸题。


#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
int t,n,len=0;
struct data
 {
  int to,next;
 }e[1000000];
int h[500];
bool b[500];
int match[500];
int a[201][201];


void insert(int x,int y)
 {
  ++len;
  e[len].to=y;
  e[len].next=h[x];
  h[x]=len;
 }


int dfs(int o)
 {
  int u=h[o];
  while (u!=0)
  {
  if (b[e[u].to])
  {
  b[e[u].to]=false;
  if (match[e[u].to]==-1 || dfs(match[e[u].to]))
  {
  match[o]=e[u].to;
  match[e[u].to]=o;
  return 1;
}
}
u=e[u].next;
 }
return 0;
 }


int main()
{
scanf("%d",&t);
for (int y=1;y<=t;++y)
{
scanf("%d",&n);
memset(h,0,sizeof(h));
len=0;
for (int i=1;i<=n;++i)
{
for (int j=1;j<=n;++j)
{
scanf("%d",&a[i][j]);
if (a[i][j]==1)
{
insert(i+n,j); insert(j,i+n);
}
  }
 }
memset(match,-1,sizeof(match));
int ans=0;
for (int i=1;i<=n;++i)
{
memset(b,true,sizeof(b)); b[i]=false;
if (dfs(i))
{
++ans;
 }
}
if (ans<n)cout<<"No"<<endl;else
cout<<"Yes"<<endl;
 } 
}

### BZOJ1461 字符串匹配 题解 针对BZOJ1461字符串匹配问题,解决方法涉及到了KMP算法以及树状数组的应用。对于此类问题,朴素的算法无法满足时间效率的要求,因为其复杂度可能高达O(ML²),其中M代表模式串的数量,L为平均长度[^2]。 为了提高效率,在这个问题中采用了更先进的技术组合——即利用KMP算法来预处理模式串,并通过构建失配树(也称为失败指针),使得可以在主串上高效地滑动窗口并检测多个模式串的存在情况。具体来说: - **前缀函数与KMP准备阶段**:先对每一个给定的模式串执行一次KMP算法中的pre_kmp操作,得到各个模式串对应的next数组。 - **建立失配树结构**:基于所有模式串共同构成的一棵Trie树基础上进一步扩展成带有失配链接指向的AC自动机形式;当遇到某个节点不存在对应字符转移路径时,则沿用该处失配链路直至找到合适的目标或者回到根部重新开始尝试其他分支。 - **查询过程**:遍历整个待查文本序列的同时维护当前状态处于哪一层级下的哪个子结点之中,每当成功匹配到完整的单词就更新计数值至相应位置上的f_i变量里去记录下这一事实。 下面是简化版Python代码片段用于说明上述逻辑框架: ```python from collections import defaultdict def build_ac_automaton(patterns): trie = {} fail = [None]*len(patterns) # 构建 Trie 树 for i,pattern in enumerate(patterns): node = trie for char in pattern: if char not in node: node[char]={} node=node[char] node['#']=i queue=[trie] while queue: current=queue.pop() for key,value in list(current.items()): if isinstance(value,int):continue if key=='#': continue parent=current[key] p=fail[current is trie and 0 or id(current)] while True: next_p=p and p.get(key,None) if next_p:break elif p==0: value['fail']=trie break else:p=fail[id(p)] if 'fail'not in value:value['fail']=next_p queue.append(parent) return trie,fail def solve(text, patterns): n=len(text) m=len(patterns) f=[defaultdict(int)for _in range(n)] ac_trie,_=build_ac_automaton(patterns) state=ac_trie for idx,char in enumerate(text+'$',start=-1): while True: trans=state.get(char,state.get('#',{}).get('fail')) if trans!=None: state=trans break elif '#'in state: state[state['#']['fail']] else: state=ac_trie cur_state=state while cur_state!={}and'#'in cur_state: matched_pattern_idx=cur_state['#'] f[idx][matched_pattern_idx]+=1 cur_state=cur_state['fail'] result=[] for i in range(len(f)-1): row=list(f[i].values()) if any(row): result.extend([sum((row[:j+1]))for j,x in enumerate(row[::-1])if x>0]) return sum(result) patterns=["ab","bc"] text="abc" print(solve(text,text)) #[^4] ```
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