【CF542E】Playing on Graph

题目大意

给出一幅无向图。每一步操作你可以将两个没有边链接的点缩为一个点。问可以缩出的最长链长度。


分析

这道题一如既往地无从下手。
本来看出了貌似存在奇环答案就为-1,但是不知怎的验证时出错了就否定了这个结论。
其实这道题的关键就在于奇环和偶环。
首先奇环总是会被缩成三角形然后就没法缩了。所以存在奇环的图答案都为-1。
否则这个图必定为二分图。
那么问题就变成了它能缩出的最长链是什么。那么这里有个不易发现的结论就是它必定是这个联通块的最远两点的距离。
构造方法也很简单,只需要将到某个端点距离相等的所有点都缩起来就好了(这些点之间必定没有边否则就不是二分图了。)
找联通块最远两点就枚举起点然后最短路,记得用宽搜不然会超时。


Debug logs

11708652 Jun/22/2015 14:57 Time limit exceeded on test 19
Debug : 最短路用了dfs。
11708826 Jun/22/2015 15:10 Accepted

### Think-on-Graph 的代码实现与复现 #### 实验环境搭建 为了成功复现 Think-on-Graph,需先配置合适的开发环境。建议使用 Python 作为编程语言,并安装必要的依赖库,如 PyTorch 和 DGL (Deep Graph Library),这些工具对于处理图数据至关重要。 ```bash pip install torch dgl networkx matplotlib pandas scikit-learn ``` #### 数据准备 Think-on-Graph 需要构建或获取一个知识图谱(Knowledge Graph, KG)用于推理测试。可以采用公开的知识图谱资源,例如 Wikidata 或 DBpedia,也可以基于特定领域创建自定义的小型KG[^1]。 #### 图神经网络模型设计 核心在于通过 GNN(Graph Neural Network) 来增强大型语言模型的理解能力。下面是一个简化版的 GNN 层实现: ```python import dgl.nn as dglnn import torch.nn.functional as F from dgl import function as fn from dgl.nn.pytorch import GraphConv class SimpleGNN(torch.nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): super(SimpleGNN, self).__init__() self.conv1 = GraphConv(input_dim, hidden_dim) self.conv2 = GraphConv(hidden_dim, output_dim) def forward(self, g, features): h = self.conv1(g, features) h = F.relu(h) h = self.conv2(g, h) return h ``` 此部分展示了如何利用DGL来建立简单的两层GCN结构来进行节点特征传播学习[^2]。 #### 推理逻辑集成 将预训练好的LLM(如 BERT、RoBERTa 等)与上述构建的GNN相结合,形成完整的 Think-on-Graph 架构。具体来说就是在接收到输入查询后,不仅调用 LLM 获取初步理解结果,还会进一步借助KG中的关联信息辅助更深层次的理解分析。 ```python def think_on_graph(query, kg_gnn_model, knowledge_base): # Step 1: Use pre-trained language model to get initial understanding. lm_output = call_language_model_api(query=query) # Step 2: Extract relevant entities from LM's response and query the KB. related_entities = extract_entities(lm_output['response']) entity_embeddings = fetch_entity_embedding(knowledge_base, related_entities) # Step 3: Pass extracted embeddings into GNN for deeper reasoning over KG structure. enhanced_understanding = kg_gnn_model.forward(kg=knowledge_base.graph, features=entity_embeddings) final_result = combine_results(lm_output, enhanced_understanding) return final_result ``` 这段伪代码描述了一个高层次的工作流程,其中包含了从接收自然语言询问到最终给出经过图形增强后的答案的过程。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值