[dfs]洛谷 P2279 消防局的设立

本文探讨了一种解决火星基地消防覆盖问题的算法。通过构建树状结构来模拟基地间的连接,并采用深度优先搜索(DFS)策略确定消防局的最佳位置,以确保所有基地在发生火灾时都能得到及时救援。

题目描述

2020年,人类在火星上建立了一个庞大的基地群,总共有n个基地。起初为了节约材料,人类只修建了n-1条道路来连接这些基地,并且每两个基地都能够通过道路到达,所以所有的基地形成了一个巨大的树状结构。如果基地A到基地B至少要经过d条道路的话,我们称基地A到基地B的距离为d。

由于火星上非常干燥,经常引发火灾,人类决定在火星上修建若干个消防局。消防局只能修建在基地里,每个消防局有能力扑灭与它距离不超过2的基地的火灾。

你的任务是计算至少要修建多少个消防局才能够确保火星上所有的基地在发生火灾时,消防队有能力及时扑灭火灾。

输入输出格式

输入格式:
输入文件名为input.txt。

输入文件的第一行为n (n<=1000),表示火星上基地的数目。接下来的n-1行每行有一个正整数,其中文件第i行的正整数为a[i],表示从编号为i的基地到编号为a[i]的基地之间有一条道路,为了更加简洁的描述树状结构的基地群,有a[i]

题解##

其实这题O(n^2)就可以过了
我们考虑一下怎么将问题转为O(n^2)
    我们可以考虑当前没有被管到的最深点i,如果取他的爷爷,那么可以管到更多的点
    那么我们每次就找到最深点i,在他爷爷处设立消防局
    再思考
    那怎么将建消防局后的点都打上标记
    然后我们就可以用一个dfs来实现
最后模一模dalao用树状dp的做法(虽然这题就是放在dp分块里的)

代码

#include<cstdio>
#include<memory.h>
#include<iostream>
using namespace std;
#define MAXN 1000
struct edge{int to,next;}e[1010];
int head[1010],father[1010],tot,deep[1010],n,a,ans;
bool vis[1010];
void insert(int from,int to)
{
    e[++tot].to=to;
    e[tot].next=head[from];
    head[from]=tot;
}
void dfs(int dep,int d)
{
    vis[dep]=false;
    if (d==0) return;
    for(int i=head[dep];i!=0;i=e[i].next) dfs(e[i].to,d-1);
    dfs(father[dep],d-1);
}
int main()
{
    scanf("%d",&n);
    father[1]=1;
    for(int i=2;i<=n;++i)
    {
        scanf("%d",&a);
        insert(a,i);
        father[i]=a;
    }
    for(int i=1;i<=n;++i) deep[i]=deep[father[i]]+1;
    memset(vis,true,sizeof(vis));
    while(true)
    {
        int t=0;
        for(int i=1;i<=n;++i) if (vis[i]&&deep[i]>deep[t]) t=i;
        if (t==0) break;
        dfs(father[father[t]],2);
        ans++;
    }
    printf("%d\n",ans);
    return 0;
}
### 关于洛谷 P3956 DFS 解法 洛谷 P3956 是一道经典的搜索问题,虽然未提供具体题目描述,但从其编号推测可能涉及路径规划、状态转移等问题。以下是基于深度优先搜索(DFS)的通用解法分析。 #### 1. **问题背景** 假设该题目标是在给定的状态空间中寻找符合条件的解决方案。通常情况下,这类问题可以通过穷举所有可能性来解决,而 DFS 正是一种有效的枚举工具[^1]。然而需要注意的是,如果状态空间过大,则可能导致超时(Time Limit Exceeded, TLE)。因此,在实际应用中需优化剪枝策略以提高效率。 #### 2. **算法设计** 为了实现高效的 DFS 搜索过程,下面给出一种基本框架: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; // 定义全局变量或其他必要参数... bool visited[...]; // 记录访问情况 vector<int> path; // 当前路径记录 int result_count = 0; // 符合条件的结果计数器 void dfs(int current_state){ if(达到终止条件){ 更新最优解或者统计数量; return ; } for(auto next : 可能转移到的新状态集合){ if(!visited[next]){ visited[next] = true; path.push_back(next); dfs(next); // 继续探索 path.pop_back(); // 回溯操作 visited[next] = false; // 清除标记以便后续尝试其他分支 } } } int main(){ 初始化数据结构; memset(visited,false,sizeof(visited)); int start_point; cin >> start_point; visited[start_point] = true; path.push_back(start_point); dfs(start_point); 输出最终结果result_count或者其他形式的答案; } ``` 此模板适用于多种场景下的 DFS 实现,只需调整 `current_state` 和 `next` 的定义方式即可适配不同类型的题目需求[^4]。 #### 3. **注意事项** 尽管 DFS 能够很好地处理许多组合型问题,但在面对大规模输入时仍可能存在性能瓶颈。例如当节点数目较多且连接关系复杂时,单纯依靠递归可能会超出内存限制或运行时间限制。此时可考虑引入动态规划(DP)[^1] 或者启发式搜索(A*)等更加高效的方法作为替代方案。 另外值得注意的是,在某些特殊情形下即使采用了合理的剪枝措施也无法完全规避最坏情况的发生概率。所以建议在编码之前仔细阅读样例说明并测试边界状况确保程序健壮性[^5]。 ---
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