POJ 3895 Cycles of Lanes

本文介绍了一种基于深度优先搜索算法求解无向图中最大简单环长度的方法,并提供了完整的Java实现代码。

 

Cycles of Lanes

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Description

Each of the M lanes of the Park of Polytechnic University of Bucharest connects two of the N crossroads of the park (labeled from 1 to N). There is no pair of crossroads connected by more than one lane and it is possible to pass from each crossroad to each other crossroad by a path composed of one or more lanes. A cycle of lanes is simple when passes through each of its crossroads exactly once. 
The administration of the University would like to put on the lanes pictures of the winners of Regional Collegiate Programming Contest in such way that the pictures of winners from the same university to be on the lanes of a same simple cycle. That is why the administration would like to assign the longest simple cycles of lanes to most successful universities. The problem is to find the longest cycles? Fortunately, it happens that each lane of the park is participating in no more than one simple cycle (see the Figure). 

Input

On the first line of the input file the number T of the test cases will be given. Each test case starts with a line with the positive integers N and M, separated by interval (4 <= N <= 4444). Each of the next M lines of the test case contains the labels of one of the pairs of crossroads connected by a lane.

Output

For each of the test cases, on a single line of the output, print the length of a maximal simple cycle.

Sample Input

1 
7 8 
3 4 
1 4 
1 3 
7 1 
2 7 
7 5 
5 6 
6 2

Sample Output

4

 

把《算法》的无向图部分看完了,于是找到简单的无向图的题练练手。

 

 

题意是让你计算出几幅无向图的最大环的长度。

输入:

1(用例的个数)

7 8(顶点的数量 边的数量)

3 4(顶点3到顶点4之间存在边)

1 4(顶点1到顶点4之间存在边)

……

输出:

4(最大环的长度)

 

思路是:先把图存下来,然后使用深度优先搜索计算最大环的长度。这里使用了面向对象的方法,把无向图和环分别封装成一个类,无向图的对象需要调用方法完成无向图的初始化,而环的对象在构造时便使用深度优先搜索计算好了最大环的长度,而且用实例域记录了下来。所以输出时只要调用环的对象的getter方法即可。

 

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;

/**
 * Created by 小粤 on 2015/9/4.
 */

public class Main
{
    public static void main(String[] args)
    {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        int numberOfTestCases = scanner.nextInt();
        for (int i = 0; i < numberOfTestCases; i++)
        {
            Graph graph = new Graph(scanner.nextInt());
            int edge = scanner.nextInt();
            for (int j = 0; j < edge; j++)
            {
                graph.addEdge(scanner.nextInt() - 1, scanner.nextInt() - 1); // 此处把输入纠正(1->0, 3->2, 14->13...)
            }

            Cycle cycle = new Cycle(graph);
            System.out.println(cycle.getMaxLengthOfCycle());
        }
    }
}

class Graph
{
    private final int V; // 顶点数目
    private int E; // 边数目
    private List[] adj; // 邻接表

    /**
     * 构造器
     * 初始化一个定点数为v边数为0的图
     *
     * @param v 顶点数目
     */
    public Graph(int v)
    {
        V = v;
        E = 0;
        adj = new List[v];
        for (int i = 0; i < adj.length; i++)
        {
            adj[i] = new ArrayList<Integer>();
        }
    }

    /**
     * 返回顶点数目
     *
     * @return 顶点数目
     */
    public int V()
    {
        return V;
    }

    /**
     * 返回边的数目
     *
     * @return 边的数目
     */
    public int E()
    {
        return E;
    }

    /**
     * 添加新的边
     *
     * @param v 边的一个顶点
     * @param w 边的另一个顶点
     */
    public void addEdge(int v, int w)
    {
        E++;
        adj[v].add(w);
        adj[w].add(v);
    }

    /**
     * 获取顶点v的邻接表
     *
     * @param v 要获取邻接表的顶点
     * @return 邻接表
     */
    public Iterable<Integer> adj(int v)
    {
        return adj[v];
    }
}

class Cycle
{
    private boolean[] marked; // 标记顶点是否已经访问过

    private int[] number; // 每个顶点的序号,根据深度优先搜索的顺序编号
    private int maxLengthOfCycle; // 最大环的长度

    /**
     * 构造器
     * 通过深度优先搜索,初始化相关参数
     *
     * @param graph 要搜索的图
     */
    public Cycle(Graph graph)
    {
        marked = new boolean[graph.V()];
        number = new int[graph.V()];
        for (int i = 0; i < graph.V(); i++)
        {
            if (!marked[i])
            {
                number[i] = 1; // 根据深度优先搜索的顺序编号
                dfs(graph, i, i);
            }
        }
    }

    /**
     * 深度优先搜索
     *
     * @param graph 要搜索的图
     * @param v     要搜索的顶点
     * @param u     要搜索的顶点的上一个顶点
     */
    private void dfs(Graph graph, int v, int u)
    {
        marked[v] = true;
        for (Integer w : graph.adj(v))
        {
            if (!marked[w])
            {
                number[w] = number[v] + 1; // 根据深度优先搜索的顺序编号
                dfs(graph, w, v);
            }
            else if (w != u) // 说明该图有环
            {
                if (maxLengthOfCycle < number[v] - number[w] + 1)
                {
                    maxLengthOfCycle = number[v] - number[w] + 1;
                }
            }
        }
    }

    /**
     * 返回最大环的长度
     *
     * @return 最大环的长度
     */
    public int getMaxLengthOfCycle()
    {
        return maxLengthOfCycle;
    }
}

 

 

内容概要:本文围绕SecureCRT自动化脚本开发在毕业设计中的应用,系统介绍了如何利用SecureCRT的脚本功能(支持Python、VBScript等)提升计算机、网络工程等相关专业毕业设计的效率与质量。文章从关键概念入手,阐明了SecureCRT脚本的核心对象(如crt、Screen、Session)及其在解决多设备调试、重复操作、跨场景验证等毕业设计常见痛点中的价值。通过三个典型应用场景——网络设备配置一致性验证、嵌入式系统稳定性测试、云平台CLI兼容性测试,展示了脚本的实际赋能效果,并以Python实现的交换机端口安全配置验证脚本为例,深入解析了会话管理、屏幕同步、输出解析、异常处理和结果导出等关键技术细节。最后展望了低代码化、AI辅助调试和云边协同等未来发展趋势。; 适合人群:计算机、网络工程、物联网、云计算等相关专业,具备一定编程基础(尤其是Python)的本科或研究生毕业生,以及需要进行设备自动化操作的科研人员; 使用场景及目标:①实现批量网络设备配置的自动验证与报告生成;②长时间自动化采集嵌入式系统串口数据;③批量执行云平台CLI命令并分析兼容性差异;目标是提升毕业设计的操作效率、增强实验可复现性与数据严谨性; 阅读建议:建议读者结合自身毕业设计课题,参考文中代码案例进行本地实践,重点关注异常处理机制与正则表达式的适配,并注意敏感信息(如密码)的加密管理,同时可探索将脚本与外部工具(如Excel、数据库)集成以增强结果分析能力。
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