[bzoj1143][二分图匹配]祭祀

本文介绍了一个基于二分图匹配和最大独立集理论的算法,用于解决在一个特定的网络结构中如何选择最多的祭祀点,使得任意两点间不存在水流可达路径的问题。

Description

在遥远的东方,有一个神秘的民族,自称Y族。他们世代居住在水面上,奉龙王为神。每逢重大庆典, Y族都
会在水面上举办盛大的祭祀活动。我们可以把Y族居住地水系看成一个由岔口和河道组成的网络。每条河道连接着
两个岔口,并且水在河道内按照一个固定的方向流动。显然,水系中不会有环流(下图描述一个环流的例子)。
这里写图片描述

  由于人数众多的原因,Y族的祭祀活动会在多个岔口上同时举行。出于对龙王的尊重,这些祭祀地点的选择必
须非常慎重。准确地说,Y族人认为,如果水流可以从一个祭祀点流到另外一个祭祀点,那么祭祀就会失去它神圣
的意义。族长希望在保持祭祀神圣性的基础上,选择尽可能多的祭祀的地点。

  
Input

第一行包含两个用空格隔开的整数N、M,分别表示岔口和河道的数目,岔口从1到N编号。接下来M行,每行包
含两个用空格隔开的整数u、v,描述一条连接岔口u和岔口v的河道,水流方向为自u向v。 N ≤ 100 M ≤ 1 000

  
Output

第一行包含一个整数K,表示最多能选取的祭祀点的个数。

Sample Input

4 4
1 2
3 4
3 2
4 2

Sample Output

2

【样例说明】

在样例给出的水系中,不存在一种方法能够选择三个或者三个以上的祭祀点。包含两个祭祀点的测试点的方案有两种:

选择岔口1与岔口3(如样例输出第二行),选择岔口1与岔口4。

水流可以从任意岔口流至岔口2。如果在岔口2建立祭祀点,那么任意其他岔口都不能建立祭祀点

但是在最优的一种祭祀点的选取方案中我们可以建立两个祭祀点,所以岔口2不能建立祭祀点。对于其他岔口

至少存在一个最优方案选择该岔口为祭祀点,所以输出为1011。

题解

%了之后发现原来题意就是求一个点集,点集中的点两两不可达
很久之前学了一个叫二分图匹配的东西,他不重要,重要的是最大独立集
对于u和v,假如u能到v的话,则对u和v连边。二分图匹配后,能互相到达的一定就全部选出了。那么求最大独立集即可
最大独立集=二分图点数-最小覆盖

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cstdlib>
#include<algorithm>
using namespace std;
int match[110];
bool chw[110];
bool map[110][110];
int n,m;
bool findmuniu(int x)
{
    for(int j=1;j<=n;j++)
        if(map[x][j])
            if(chw[j])
            {
                chw[j]=false;
                if(match[j]==0 || findmuniu(match[j])){match[j]=x;return true;}
            }   
    return false;
}
int dis[110][110];
int main()
{
    memset(dis,0,sizeof(dis));
    memset(map,false,sizeof(map));
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for(int i=1;i<=m;i++)   
    {
        int u,v;
        scanf("%d%d",&u,&v);
        dis[u][v]=1;
    }
    for(int i=1;i<=n;i++)
        for(int j=1;j<=n;j++)if(i!=j)
            for(int k=1;k<=n;k++)if(k!=j && k!=i)dis[i][j]|=dis[i][k]&dis[k][j];//floyd跑一遍,弄出每个点是否能到其他点 
    for(int i=1;i<=n;i++)
        for(int j=1;j<=n;j++)if(i!=j)if(dis[i][j])map[i][j]=true;//构造二分图 
    int ans=0;
    memset(match,0,sizeof(match));
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        memset(chw,true,sizeof(chw));
        if(findmuniu(i))ans++;
    }
    printf("%d\n",n-ans);
    return 0;
}
### 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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