hihocoder 1041 国庆出游 (DFS + bitset 好题)

本文探讨了在树形结构中实现路径遍历并满足特定条件的方法,通过实例解析了如何解决从首都出发,自驾遍历所有城市,且满足特定伙伴游历顺序的问题。利用树的性质和深度优先搜索算法,实现路径的有效规划。
时间限制:1000ms
单点时限:1000ms
内存限制:256MB

描述

小Hi和小Ho准备国庆期间去A国旅游。A国的城际交通比较有特色:它共有n座城市(编号1-n);城市之间恰好有n-1条公路相连,形成一个树形公路网。小Hi计划从A国首都(1号城市)出发,自驾遍历所有城市,并且经过每一条公路恰好两次——来回各一次——这样公路两旁的景色都不会错过。


令小Hi苦恼的是他的小伙伴小Ho希望能以某种特定的顺序游历其中m个城市。例如按3-2-5的顺序游历这3座城市。(具体来讲是要求:第一次到达3号城市比第一次到达2号城市早,并且第一次到达2号城市比第一次到达5号城市早)。


小Hi想知道是否有一种自驾顺序满足小Ho的要求。

输入

输入第一行是一个整数T(1<=T<=20),代表测试数据的数量。

每组数据第一行是一个整数n(1 <= n <= 100),代表城市数目。

之后n-1行每行两个整数a和b (1 <= a, b <= n),表示ab之间有公路相连。

之后一行包含一个整数m (1 <= m <= n)

最后一行包含m个整数,表示小Ho希望的游历顺序。

输出

YES或者NO,表示是否有一种自驾顺序满足小Ho的要求。

样例输入
2
7
1 2
1 3
2 4
2 5
3 6
3 7
3
3 7 2
7
1 2
1 3
2 4
2 5
3 6
3 7
3
3 2 7
样例输出
YES
NO

题目链接:http://hihocoder.com/problemset/problem/1041


题目分析:用bitset存一下当前结点往下能走到的结点,然后搜索的时候判断一下下一个要走的点在不在当前结点下面的路径下,相当于模拟,如果有一次往下搜的时候找不到该走的下一个点则说明遇到死路不可能完成遍历

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <bitset>
using namespace std;
int const MAX = 205;
int head[MAX], od[MAX], cnt, n, m, num;
bool vis[MAX], flag;
bitset <MAX> sta[MAX];

struct EDGE
{
    int to, nxt;
}e[MAX];

void Init()
{
    for(int i = 0; i < MAX; i++)
        sta[i].reset();
    memset(head, -1, sizeof(head));
    cnt = 0;
}

void Add(int u, int v)
{
    e[cnt].to = v;
    e[cnt].nxt = head[u];
    head[u] = cnt ++;
}

void DFS(int u, int fa)
{
    sta[u][u] = 1;
    vis[u] = true;
    for(int i = head[u]; i != -1; i = e[i].nxt)
    {
        int v = e[i].to;
        if(!vis[v] && v != fa) 
        {
            DFS(v, u);
            sta[u] |= sta[v];
        }
    }
}

void Solve(int u, int fa)
{
    if(flag)
        return;
    if(u == od[num])
        num ++;
    if(num == m)
    {
        flag = true;
        return;
    }
    vis[u] = true;
    while(num < m)
    {
        int tmp = num;
        for(int i = head[u]; i != -1; i = e[i].nxt)
        {
            int v = e[i].to;
            if(v != fa && sta[v][od[num]] && !vis[v])
                Solve(v, u);
        }
        if(tmp == num)
            break;
    }
}

int main()
{
    int T;
    scanf("%d", &T);
    while(T --)
    {
        Init();
        scanf("%d", &n);
        int u, v;
        for(int i = 0; i < n - 1; i++)
        {
            scanf("%d %d", &u, &v);
            Add(u, v);
            Add(v, u);
        }
        scanf("%d", &m);
        for(int i = 0; i < m; i++)
            scanf("%d", &od[i]);
        memset(vis, false, sizeof(vis));
        DFS(1, -1);
        flag = false;
        num = 0;
        memset(vis, false, sizeof(vis));
        Solve(1, -1);
        printf("%s\n", flag ? "YES" : "NO");
    }
}


bitset是一种在计算机科学中用于存储二进制数据的数据结构,通常表现为一个固定大小的数组,每个元素代表一位状态。在深度优先搜索(DFS)算法中,可以利用bitset来高效地表示和跟踪已经访问过的节点。以下是几种-bitset优化DFS的方法: 1. **空间效率**:bitset相比列表存储节省空间,因为只需要对每个节点是否访问过用一个比特位表示,而不是为每个节点分配单独的空间。 2. **快速判断**:通过位操作(如按位与运算),我们可以迅速检查某个节点是否已经被访问过,无需遍历整个列表查找。 3. **减少开销**:由于bitset的操作速度非常快,可以在常数时间内完成,所以可以减少频繁的内存访问次数,提高性能。 4. **一次性处理**:如果需要对所有节点进行搜索,bitset可以在一次操作中设置或清除多个状态,而无需多次循环。 例如,在使用Python的`numpy`库中的`bitwise_and`函数来进行逐位与操作,可以帮助我们在DFS过程中跟踪路径。下面是一个简单的例子: ```python import numpy as np def dfs(graph, start, visited = [False] * len(graph)): # 初始化bitset with all nodes unvisited bitset = np.uint8(np.zeros(len(graph), dtype=np.bool)) stack = [start] while stack: node = stack.pop() if not visited[node]: visited[node] = True stack.extend([neighbor for neighbor in graph[node] if not bitset[neighbor]]) # 更新bitset,标记已访问邻居 bitset |= 1 << node return visited ```
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