【POJ】poj 1094(拓扑排序)

掌握拓扑排序算法:POJ1094实践指南 简介:拓扑排序是处理有向无环图(DAG)中顶点依赖关系的排序方法,在数据结构和算法中有着重要应用。POJ1094题目要求实现一个拓扑排序的解决方案,涵盖了算法的步骤和数据结构的使用。本文将引导读者通过POJ1094实践,理解如何构建邻接表,计算入度,并运用DFS或BFS方法完成拓扑排序,并处理可能遇到的环路问题。 阅读详情

 

Description

An ascending sorted sequence of distinct values is one in which some form of a less-than operator is used to order the elements from smallest to largest. For example, the sorted sequence A, B, C, D implies that A < B, B < C and C < D. in this problem, we will give you a set of relations of the form A < B and ask you to determine whether a sorted order has been specified or not.

Input

Input consists of multiple problem instances. Each instance starts with a line containing two positive integers n and m. the first value indicated the number of objects to sort, where 2 <= n <= 26. The objects to be sorted will be the first n characters of the uppercase alphabet. The second value m indicates the number of relations of the form A < B which will be given in this problem instance. Next will be m lines, each containing one such relation consisting of three characters: an uppercase letter, the character "<" and a second uppercase letter. No letter will be outside the range of the first n letters of the alphabet. Values of n = m = 0 indicate end of input.

Output

For each problem instance, output consists of one line. This line should be one of the following three: 

Sorted sequence determined after xxx relations: yyy...y. 
Sorted sequence cannot be determined. 
Inconsistency found after xxx relations. 

where xxx is the number of relations processed at the time either a sorted sequence is determined or an inconsistency is found, whichever comes first, and yyy...y is the sorted, ascending sequence. 

Sample Input

4 6
A<B
A<C
B<C
C<D
B<D
A<B
3 2
A<B
B<A
26 1
A<Z
0 0

Sample Output

Sorted sequence determined after 4 relations: ABCD.
Inconsistency found after 2 relations.
Sorted sequence cannot be determined.

 

题目大意:给出一些字母的偏序,让你判断是否有矛盾,是否有多种情况;如果情况唯一输出结果;

 

分析:简单的图论问题,首先建立二维数组;存图(图不大,可以用二维数组储存),每次输入一个条件,将条件加入之后进行判断,如果满足,或者出现矛盾的话就输出,但是继续吧文件读完;在最后判断有没有满足条件,或者出现矛盾,没有的话就输出不能确定;

代码:

 

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<string>
#include<stack>
using namespace std;

int ins[30],injudge[30],way[30];
int point,judge,where;
int pic[30][30];///存图
int judges()
{
    memcpy(injudge,ins,sizeof(ins));///将出入度复制过来;
    stack<int> s;
    for ( int i = 0; i < point; i++)
    {
        if ( injudge[i] == 0)
            s.push(i);///入度为0,就可以取下来为第一个;入栈;
    }
    int num = 0; int flag = 0;
    while ( !s.empty())
    {
        if ( s.size() > 1){flag = true;}///如果有两个入度0 的点那么就不能确定路线
        int temp = s.top(); s.pop();
        way[num++] = temp;///将入度为1 的值计入路线中
        for ( int i = 0; i < point;i++)
        {
            if ( pic[temp][i] && --injudge[i] == 0) s.push(i);
            ///如果有线,那么连接的点入度减去一,如果减去一之后为0 的话就入栈
        }
    }
    if ( num != point ) return 1;///有圆圈
    else if ( flag ) return 2;///不确定;
    return 3;///确定
}
int main()
{
    //freopen("in.txt","r",stdin);
    while ( scanf("%d %d",&point,&judge) != EOF )
    {
        if ( point == 0 ) break;
        memset(ins,0,sizeof(ins));
        memset(pic,0,sizeof(pic));
        string j; string ans1="";
        int flag1 = 0; int flag2 = 0;
        for ( int i = 0; i < judge; i++)
        {
            cin >> j;
            if (!flag1 && !flag2)
            {
                char a = j[0]; char b = j[1]; char c = j[2];
                if ( pic[c-'A'][a-'A'] == 1)///如果有反线就输出矛盾;
                {
                    flag2 = 1;
                    printf("Inconsistency found after %d relations.\n",i+1);
                    continue;
                }
                else
                {
                    pic[a-'A'][c-'A'] = 1;
                    ins[c-'A']++;
                }
                int flag3 = judges();///判断函数
                if ( flag3 == 3 )
                {
                    printf("Sorted sequence determined after %d relations: ",i+1);
                    for ( int k = 0; k < point; k++)
                    {
                        ans1 += way[k]+'A';
                    }
                    cout << ans1 << "." << endl;
                    flag1 = 1;
                }else if ( flag3 == 1)
                {
                    printf("Inconsistency found after %d relations.\n",i+1);
                    flag2 = 1;
                }
            }
        }
        if (!flag1&&!flag2)
            printf("Sorted sequence cannot be determined.\n");

    }
}

 

 

 

 

 

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); 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弱智就要多努力 495

Poj 1094 拓扑排序Kahn

Poj 1094 拓扑排序Kahn Sorting It All Out Time Limit: 1000MS Memory Limit: 10000K Total Submissions: 41332 Accepted: 14478 Description An ascending sorted sequence of distinct values is one in ...

weixin_30653097的博客 149

poj 1094 拓扑排序变形

题目链接:http://poj.org/problem?id=1094 题目大意就是给你两个数,前一个代表的是有几个字母要进行排序,后一个表示的是给你几个关系,对于这些关系,你要找出他们在第几个关系时确定了这些字母的顺序,或者说在第几个关系的时候出现了环,还有一种就是整个序列是没有唯一确定的关系的。 背景:一开始直接吓傻了,居然拓扑排序还能找出在什么时候确定的关系,什么时候出现的环啊orzzz

liujc_的专栏 583

POJ1094(简单拓扑排序)

题目大意:给你的m种大小情况对n个字母进行拓扑排序,严格的说是能不能给出特定的顺序,这题主要是判断的先后顺序,先判断有没有环,如果有环的话先输出存在环,如果有确定结果的话输出结果,如果都没有的话输出不确定。

wenzhunpu的专栏 664

POJ 1094(拓扑排序)

题目链接:POJ 1094解题思路: 基本的思路就是拓扑排序算法。需要注意的是环的判断优先于排序是否唯一的判断。代码:#include <queue> #include <cstdio> #include <cstring> #include <iostream> #include <algorithm>using namespace std;int n,m,a[30][30],degree[30

fuyukai的专栏 729
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三生石1103
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