poj 2513 Colored Sticks(字典树+欧拉路径+并查集)

解决一个有趣的问题:如何判断一组两端涂有不同颜色的木棍是否可以首尾相连形成一条直线,确保相邻木棍接触的两端颜色一致。通过构建无向图,并利用并查集与字典树来高效处理大量数据。

Colored Sticks
Time Limit: 5000MS Memory Limit: 128000K
Total Submissions: 27267 Accepted: 7212

Description

You are given a bunch of wooden sticks. Each endpoint of each stick is colored with some color. Is it possible to align the sticks in a straight line such that the colors of the endpoints that touch are of the same color?

Input

Input is a sequence of lines, each line contains two words, separated by spaces, giving the colors of the endpoints of one stick. A word is a sequence of lowercase letters no longer than 10 characters. There is no more than 250000 sticks.

Output

If the sticks can be aligned in the desired way, output a single line saying Possible, otherwise output Impossible.

Sample Input

blue red
red violet
cyan blue
blue magenta
magenta cyan

Sample Output

Possible

Hint

Huge input,scanf is recommended.


题意:给出n条线段,线段的两个端点都有颜色。线段两两相连当且仅当相连的端点颜色相同,问能否将所有线段连成一条。

思路:判断是否存在欧拉路径。

无向图存在欧拉路的充要条件为:

①     图是连通的;(用并查集判断)

②     所有节点的度为偶数,或者有且只有两个度为奇数的节点

另外,需要将所有字符串插入到字典树中,这样能快速找到字符串对应的下标。


AC代码:

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

const int maxn=250005*2;

typedef struct TireNode
{
    int id;
    struct TireNode *next[26];
}TireNode;
TireNode Memory[1000000];
int allocp=0;
TireNode *root;
int fa[maxn],degree[maxn];
TireNode *CreateTireNode()
{
    TireNode *p;
    p=&Memory[allocp++];
    p->id=0;
    for(int i=0;i<26;i++)
    p->next[i]=NULL;
    return p;
}
void InsertTire(char *str,int ii)
{
    int i=0,k;
    TireNode *p=root;
    while(str[i])
    {
        k=str[i++]-'a';
        if(p->next[k]==NULL)
        p->next[k]=CreateTireNode();
        p=p->next[k];
    }
    p->id=ii;
}
int SearchTire(char *s)
{
    int i=0,k;
    TireNode *p=root;
    while(s[i])
    {
        k=s[i++]-'a';
        if(p->next[k]==NULL) return 0;
        p=p->next[k];
    }
    return p->id;
}
void init()
{
    root=CreateTireNode();
    for(int i=1;i<maxn;i++)
    fa[i]=i;
    memset(degree,0,sizeof(degree));
}
int Find_set(int x)
{
    if(x==fa[x]) return x;
    fa[x]=Find_set(fa[x]);
    return fa[x];
}
int main()
{
    char s1[15],s2[15];
    int cnt=1;
    init();
    while(scanf("%s %s",s1,s2)!=EOF)
    {
        int a=SearchTire(s1);
        if(!a)
        {
            InsertTire(s1,cnt);
            a=cnt++;
        }
        degree[a]++;
        int b=SearchTire(s2);
        if(!b)
        {
            InsertTire(s2,cnt);
            b=cnt++;
        }
        degree[b]++;
        int ra=Find_set(a);
        int rb=Find_set(b);
        if(ra!=rb) fa[rb]=ra;
    }
    if(cnt==0)
    printf("Possible\n");
    else
    {
        int c=0;
        for(int i=1;i<cnt;i++)
        if(i==fa[i]) c++;
        if(c>1)
        printf("Impossible\n");
        else
        {
            c=0;
            for(int i=1;i<cnt;i++)
            if(degree[i]&1) c++;
            if(c>2)
            printf("Impossible\n");
            else
            printf("Possible\n");
        }
    }
    return 0;
}


内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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