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本文介绍了一个有趣的问题:国王需要基于给定的整数序列和子序列的约束条件,判断是否存在这样的序列,使得所有决策约束都能被满足。文章通过图论中的最短路径算法解决了这一问题。

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King
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Description

Once, in one kingdom, there was a queen and that queen was expecting a baby. The queen prayed: “If my child was a son and if only he was a sound king.” After nine months her child was born, and indeed, she gave birth to a nice son.
Unfortunately, as it used to happen in royal families, the son was a little retarded. After many years of study he was able just to add integer numbers and to compare whether the result is greater or less than a given integer number. In addition, the numbers had to be written in a sequence and he was able to sum just continuous subsequences of the sequence.

The old king was very unhappy of his son. But he was ready to make everything to enable his son to govern the kingdom after his death. With regards to his son’s skills he decided that every problem the king had to decide about had to be presented in a form of a finite sequence of integer numbers and the decision about it would be done by stating an integer constraint (i.e. an upper or lower limit) for the sum of that sequence. In this way there was at least some hope that his son would be able to make some decisions.

After the old king died, the young king began to reign. But very soon, a lot of people became very unsatisfied with his decisions and decided to dethrone him. They tried to do it by proving that his decisions were wrong.

Therefore some conspirators presented to the young king a set of problems that he had to decide about. The set of problems was in the form of subsequences Si = {aSi, aSi+1, …, aSi+ni} of a sequence S = {a1, a2, …, an}. The king thought a minute and then decided, i.e. he set for the sum aSi + aSi+1 + … + aSi+ni of each subsequence Si an integer constraint ki (i.e. aSi + aSi+1 + … + aSi+ni < ki or aSi + aSi+1 + … + aSi+ni > ki resp.) and declared these constraints as his decisions.

After a while he realized that some of his decisions were wrong. He could not revoke the declared constraints but trying to save himself he decided to fake the sequence that he was given. He ordered to his advisors to find such a sequence S that would satisfy the constraints he set. Help the advisors of the king and write a program that decides whether such a sequence exists or not.
Input

The input consists of blocks of lines. Each block except the last corresponds to one set of problems and king’s decisions about them. In the first line of the block there are integers n, and m where 0 < n <= 100 is length of the sequence S and 0 < m <= 100 is the number of subsequences Si. Next m lines contain particular decisions coded in the form of quadruples si, ni, oi, ki, where oi represents operator > (coded as gt) or operator < (coded as lt) respectively. The symbols si, ni and ki have the meaning described above. The last block consists of just one line containing 0.
Output

The output contains the lines corresponding to the blocks in the input. A line contains text successful conspiracy when such a sequence does not exist. Otherwise it contains text lamentable kingdom. There is no line in the output corresponding to the last “null” block of the input.
Sample Input

4 2
1 2 gt 0
2 2 lt 2
1 2
1 0 gt 0
1 0 lt 0
0
Sample Output

lamentable kingdom
successful conspiracy

这个题就是问你存不存在这种序列

可以直接用一个不存在的前缀和来判断
然后就是那一套

不过可以在最短路里判断一下取最大还是最小的…

最大的就是最长路
最短的就是最短路

//#include<bits/stdc++.h>
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<queue>
#include<vector>
#include<algorithm>
#include<string>
using namespace std;
//#define int long long 
const int INF = 0x3f3f3f3f;  
const int maxn = 209001;  
int n, m,t;  
struct edge  
{  
    int v, w, next;  
}Edge[2000000];  
int head[maxn], dis[maxn], time[maxn], cnt;  
bool vis[maxn];  
void add_Edge(int u, int v, int w)  
{  
    Edge[cnt].v = v;  
    Edge[cnt].w = w;  
    Edge[cnt].next = head[u];  
    head[u] = cnt++;  
}  
int spfa(int s, int tol)  
{  
    memset(dis, 63, sizeof(dis));  
    memset(time, 0, sizeof(time));  
    memset(vis, false, sizeof(vis));  
    dis[s] = 0;  
    vis[s] = true;  
    time[s]++;  
    queue<int> q;  
    q.push(s);  
    while(!q.empty())  
    {  
        int tem = q.front();  
        q.pop();  
        vis[tem] = false;  
        for(int i = head[tem]; i != -1; i = Edge[i].next)  
        {  
            int to = Edge[i].v;  
            if(dis[to] > dis[tem] + Edge[i].w)  
            {  
                //cout << "yes\n";  
                dis[to] = dis[tem] + Edge[i].w;  
                if(!vis[to])  
                {  
                    vis[to] = true;  
                    q.push(to);  
                    time[to]++;  
                    if(time[to] >= tol)  
                        return 1;  
                }  
            }  
        }  
    }  
    return 0;  
}  
int main()  
{
    string e;
    int n,m,q,w,r;
    while(cin>>n)
    {
        if(!n)break;
        cin>>m;
        memset(head,-1,sizeof(head));
        cnt=0;
        for(int a=1;a<=m;a++)
        {
            cin>>q>>w>>e>>r;
            if(e=="gt")add_Edge(q+w,q,-r-1);
            else add_Edge(q,q+w,r-1);
        }
        for(int a=1;a<=n;a++)add_Edge(0,a,0);
        int tt=spfa(0,n+1);
        if(tt) printf("successful conspiracy\n");
        else printf("lamentable kingdom\n");
    } 
} 
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/1bfadf00ae14 华为移动服务(Huawei Mobile Services,简称 HMS)是一个全面开放的移动服务生态系统,为企业和开发者提供了丰富的工具和 API,助力他们构建、运营和推广应用。其中,HMS Scankit 是华为推出的一款扫描服务 SDK,支持快速集成到安卓应用中,能够提供高效且稳定的二维码和条形码扫描功能,适用于商品扫码、支付验证、信息获取等多种场景。 集成 HMS Scankit SDK 主要包括以下步骤:首先,在项目的 build.gradle 文件中添加 HMS Core 库和 Scankit 依赖;其次,在 AndroidManifest.xml 文件中添加相机访问和互联网访问权限;然后,在应用程序的 onCreate 方法中调用 HmsClient 进行初始化;接着,可以选择自定义扫描界面或使用 Scankit 提供的默认扫描界面;最后,实现 ScanCallback 接口以处理扫描成功和失败的回调。 HMS Scankit 内部集成了开源的 Zxing(Zebra Crossing)库,这是一个功能强大的条码和二维码处理库,提供了解码、生成、解析等多种功能,既可以单独使用,也可以与其他扫描框架结合使用。在 HMS Scankit 中,Zxing 经过优化,以更好地适应华为设备,从而提升扫描性能。 通常,ScanKitDemoGuide 包含了集成 HMS Scankit 的示例代码,涵盖扫描界面的布局、扫描操作的启动和停止以及扫描结果的处理等内容。开发者可以参考这些代码,快速掌握在自己的应用中实现扫码功能的方法。例如,启动扫描的方法如下: 处理扫描结果的回调如下: HMS Scankit 支持所有安卓手机,但在华为设备上能够提供最佳性能和体验,因为它针对华为硬件进行了
<think>嗯,我现在要解决POJ上的3417题,题目是关于Dark roads和Network的。首先,我需要仔细理解题目内容,可能还需要翻译一下。不过用户已经要求翻译题目了,那可能他需要先了解题目大意。那我先看看原题。 题目大意是说,Y岛由许多城市和道路组成,这些道路可能连接不同的城市,也可能连接同一个城市形成环。不过,整个网络是连通的,也就是说所有城市都是可以互相到达的。最近,他们决定修建一条快速路,这条快速路属于Dark roads,也就是所谓的“暗道”。但是,由于资金问题,他们只能修建恰好一条这样的快速路。不过,这条快速路必须满足特定的条件:如果这条快速路被移除之后,剩下的网络会被分割成两个或多个不连通的部分。换句话说,这条快速路必须是当前网络中的一个桥(即,如果移除该边,图的连通性会被破坏)。 那么,现在的问题是要找出当前网络中这样的桥的数量。也就是,计算原图中有多少个边是桥。因为这些边一旦被移除,整个图就不再连通,所以这些边都是必须的,不能被任何其他路径替代。所以,每一条这样的边都可以作为候选的Dark road,也就是需要统计这样的边的数量。 不过,题目中的描述可能需要注意一些细节。例如,题目中的“暗路”只能建一条,但问题可能要求的是计算现有的桥的数量,因为每座桥都是可能的候选。例如,题目可能需要我们求出在原始网络中存在多少这样的边,使得如果在这条边上建了暗路,那么当这条暗路被移除后,网络就不再连通。所以,这实际上等同于计算图中的桥的数目。 那如何计算图中的桥的数量呢?通常,这可以通过Tarjan算法来实现。Tarjan算法可以在线性时间内找到图中的所有桥。算法的大致思想是使用深度优先搜索(DFS),并为每个节点维护发现时间和low值。low值表示该节点能回溯到的最早的节点的时间戳。如果对于某条边u→v,发现u的发现时间小于v的low值,那么这条边就是桥,因为v无法通过其他路径回到u或更早的节点。 所以,具体的步骤可能是这样的: 1. 输入数据:首先读取N和M,表示有N个城市和M条边。城市编号从0到N-1。 2. 构建图:将所有的边构建成一个无向图。 3. 应用Tarjan算法找出所有的桥。 4. 输出桥的总数。 需要注意的是,图中的边是无向的,所以在处理的时候要避免重复处理,比如每条边处理两次。在Tarjan算法中,通常会记录父节点,避免回头访问父节点而误判。 举个例子,比如测试样例中的输入: 比如样例输入: 3 3 0 1 0 2 1 2 这个图中有三个顶点,构成一个环。每条边都不是桥,所以桥的数量是0,所以输出应该是0。另一个例子可能是: 比如输入: 4 4 0 1 0 2 1 2 2 3 这个图中,边2-3是桥,其他三条边构成环。所以桥的数量是1,输出1。 那现在,我需要确保我的思路是正确的,并且能够正确应用Tarjan算法来找到桥的数量。 另外,题目中的数据规模如何呢?题目中给出的是城市数目N (N <= 10^5)吗?或者可能看原题的数据范围。原题POJ 3417的数据范围是:城市数N和边数M的范围是1 ≤ N ≤ 10^5,0 ≤ M ≤ 10^5。这个时候,使用传统的递归DFS可能会导致栈溢出问题,因为递归深度可能达到1e5层,这会导致栈空间不足,从而运行时错误。这时候,需要使用非递归的DFS实现,或者改用其他方法,比如并查集? 但Tarjan算法的时间复杂度是O(N+M),对于1e5的数据来说,应该是可以接受的。但是递归DFS可能会有问题,因为系统栈的大小可能不够。因此,可能需要用非递归的方式实现Tarjan算法。 不过,在实际编程中,特别是POJ这样的平台,可能需要考虑这一点。例如,在C++中,如果递归深度过深,会导致栈溢出。这时候,可能需要调整栈的大小,或者使用非递归的DFS。或者,可能题目中的实际数据没有这么严格,所以递归也能通过? 不过对于这个问题来说,正确的做法应该是在代码中使用Tarjan算法,并且处理大规模数据时避免栈溢出。例如,在Java中,线程的栈大小可以通过设置-Xss参数来增加,但在编程比赛中可能无法修改。因此,这种情况下可能需要用非递归的Tarjan算法。 综上,题目的解法是使用Tarjan算法找到图中的桥的数量,输出这个数目。因此,用户的问题的答案应该是,题目要求计算给定无向图中的桥的数量,而解题思路是应用Tarjan算法来找桥。</think>### 题目翻译 **题目来源**:POJ 3417 **题目名称**:暗路与网络(Dark roads) **问题描述**: Y岛由若干城市和连接它们的道路组成。道路可能连接同一对城市(形成环),但整个网络是连通的(即任意两个城市之间均可相互到达)。Y岛计划修建一条快速路作为“暗路”。暗路需满足以下条件:如果移除该暗路,剩余道路无法保持网络连通(即被分割为至少两个不连通的子网络)。 你的任务是:计算当前网络中符合暗路条件的道路数量(即原图中桥的数量)。 **输入格式**: - 输入包含多组测试数据。 - 每组数据首行为两个整数 `N` 和 `M`(1 ≤ N ≤ 10^5,0 ≤ M ≤ 10^5),分别表示城市数和道路数。 - 接下来 `M` 行,每行两个整数 `A` 和 `B`(0 ≤ A, B < N),表示城市 `A` 与 `B` 之间有一条道路。 **输出格式**: - 对于每组数据,输出符合条件的暗路数量(即桥的数量)。 ### 题目解法思路 **核心问题**:计算无向图中的桥(即删除后导致图不连通的边)。 **算法选择**:使用 **Tarjan算法** 在 O(N + M) 时间复杂度内找出所有桥。 **关键步骤**: 1. **构建图**:将输入道路存储为邻接表。 2. **Tarjan算法**: - 通过深度优先搜索(DFS)遍历图。 - 维护每个节点的发现时间 `disc[]` 和能回溯到的最早节点时间 `low[]`。 - 若边 `u→v` 满足 `disc[u] < low[v]`,则该边为桥。 3. **处理大规模数据**:递归DFS可能导致栈溢出,需改用非递归实现或确保栈空间足够。 **示例说明**: - 输入: ``` 3 3 0 1 0 2 1 2 ``` 三条边构成环,无桥,输出 `0`。 - 输入: ``` 4 4 0 1 0 2 1 2 2 3 ``` 边 `2-3` 是桥,输出 `1`。 **注意事项**:需处理大量数据时,注意递归深度问题,优先采用非递归DFS或优化实现。
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