图着色问题

图着色问题是一个著名的NP完全问题。给定无向图 G = (V, E),问可否用K种颜色为V中的每一个顶点分配一种颜色,使得不会有两个相邻顶点具有同一种颜色?

但本题并不是要你解决这个着色问题,而是对给定的一种颜色分配,请你判断这是否是图着色问题的一个解。

输入格式:

输入在第一行给出3个整数V(0 < V <= 500)、E(>= 0)和K(0 < K <= V),分别是无向图的顶点数、边数、以及颜色数。顶点和颜色都从1到V编号。随后E行,每行给出一条边的两个端点的编号。在图的信息给出之后,给出了一个正整数N(<= 20),是待检查的颜色分配方案的个数。随后N行,每行顺次给出V个顶点的颜色(第i个数字表示第i个顶点的颜色),数字间以空格分隔。题目保证给定的无向图是合法的(即不存在自回路和重边)。

输出格式:

对每种颜色分配方案,如果是图着色问题的一个解则输出“Yes”,否则输出“No”,每句占一行。

输入样例:
6 8 3
2 1
1 3
4 6
2 5
2 4
5 4
5 6
3 6
4
1 2 3 3 1 2
4 5 6 6 4 5
1 2 3 4 5 6
2 3 4 2 3 4
输出样例:
Yes
Yes
No
No

很关键的点  颜色数量必须等于k   第一段代码将if( ss.size() > k ) 改成!= 之后 分数从9分变到了23分   但是程序还有一个测试点没通过 .
这道题的经验一点要看清题目的变量的范围:
#include <iostream>
#include <vector>
#include <memory.h>
#include <set>
using namespace std;

int g[510][510];
bool vis[510][510];
int main()
{

	int v,e,k;
	memset(g,-1,sizeof(g));
	//点 边 颜色种类数
	cin >> v >> e >> k;
	for( int i = 0 ; i < e ; i ++ ){
		int a,b;
		cin >> a >> b;
		g[a][b] = g[b][a] = 1;
	}
	int N;
	cin >> N;
	//N组测试
	int color;
    while( N -- ){
	   int flag = 0;
		vector<int> vec;			//存储每个点颜色的容器
		vec.push_back(-1);
		memset(vis,0,sizeof(vis));	//
		set<int> ss;
		//将每个颜色压入容器
		for( int i = 1 ; i <= v ; i ++ ){
			cin >> color;
			vec.push_back(color);
			ss.insert(color);
			//如果颜色种类数量大于k  输出NO
		}
		//注意颜色数量必须等于k
		if( ss.size() != k ){
			cout << "No" << endl;
			continue;
		}
			
		
		for( int i = 1 ; i <= v ; i ++ ){
			vector<int> temp;
			vector<bool> visited(v+1,false);
			for( int j = 1 ; j <= v ; j ++ ){
				//如果边ij的两个顶点没有处理过 并且i和j有边
				if( !vis[i][j] && g[i][j] != -1 ){
					vis[i][j] = vis[j][i] = true;
					if( !visited[i] ){
						temp.push_back(i);
						visited[i] = true;
					}
					if( !visited[j] ){
						temp.push_back(j);
						visited[j] = true;
					}
				}
			}
			ss.clear();
			//判断颜色是否相同
			for( int i = 0 ; i < temp.size() ; i ++ ){
				ss.insert(vec[temp[i]]);
				if( i+1 != ss.size() ){
					cout << "No" << endl;
				//	goto loop;
					flag = 1;
					break;
				}
			}
			if( flag )
				break;
		}
		if( flag )
			continue;
		cout << "Yes" << endl;
	}
	return 0;
}

下面这段是参考别人的博客  思想和自己的不同    以每条边为编号  输入每条边连接点两个顶点  但是缺点是数组需要开的非常大
在【0,v^2】之间
                                    #include <iostream>
#include <string>
#include <algorithm>
#include <map>
#include <cmath>
#include <iomanip>
#include <vector>
#include <queue>
#include <iterator>
#include <memory.h>
using namespace std;

int u[510];
int v[510];
int color[510];
bool vis[510];
int main()
{
	
	int V,e,k;
	cin >> V >> e >> k;
        //输入每条边链接的两个顶点
        for( int i = 1 ; i <= e ; i ++ ){
		cin >> u[i] >> v[i];
	}
	int n;
	cin >> n;
	while( n-- ){
		int cnt = 0;
		int flag = 0;
		memset(vis,0,sizeof(vis));
                //判断颜色的数量  必须要等于k
                for( int i = 1 ; i <= V ; i ++ ){
			cin >> color[i];
			if( !vis[color[i]] ){
				vis[color[i]] = true;
				continue;
			} 
			cnt ++;
		}
		if( cnt != k ){
			cout << "No" << endl;
			continue;
		}
                //判断每条边链接的两个顶点的颜色是否相同
                for( int i = 1 ; i <= e ; i ++ ){
			if( color[v[i]] == color[u[i]] ){
				flag = 1;
				break;
			}
		}
		if( flag )
			cout << "Yes" << endl;
		else
			cout << "No" << endl;
	}
	return 0;
}


### 地图着色问题的算法与解决方案 地图着色问题可以通过回溯法来解决,其核心思想是将地图抽象为一个平面图,其中每个区域对应一个顶点,相邻的两个区域通过一条边相连[^1]。目标是使用尽可能少的颜色为图中的每个顶点着色,确保相邻顶点的颜色不同。 #### 回溯法的应用 回溯法是一种系统化的试探方法,适用于求解复杂的组合问题。在地图着色问题中,回溯法通过递归尝试为每个顶点分配一种颜色,并检查是否满足约束条件(即相邻顶点颜色不同)。如果当前分配的颜色导致冲突,则撤销该选择并尝试其他颜色[^2]。 以下是基于回溯法的地图着色问题解决方案的伪代码实现: ```python def is_safe(v, graph, color, c): # 检查当前顶点v的颜色c是否与相邻顶点的颜色冲突 for i in range(len(graph)): if graph[v][i] == 1 and color[i] == c: return False return True def graph_coloring_util(graph, m, color, v): # 如果所有顶点都已着色,则返回True if v == len(graph): return True # 尝试为顶点v分配每种可能的颜色 for c in range(1, m + 1): if is_safe(v, graph, color, c): color[v] = c # 递归为下一个顶点着色 if graph_coloring_util(graph, m, color, v + 1): return True # 撤销当前顶点的颜色选择 color[v] = 0 return False def graph_coloring(graph, m): # 初始化颜色数组 color = [0] * len(graph) if not graph_coloring_util(graph, m, color, 0): return "No solution exists" return color ``` #### 算法复杂度分析 上述算法的时间复杂度为 \(O(m^V)\),其中 \(m\) 是可用的颜色数,\(V\) 是图中的顶点数。这是因为对于每个顶点,算法尝试 \(m\) 种颜色的可能性,并且需要对所有顶点进行递归处理[^3]。 #### 示例应用 假设有一个无向图,其邻接矩阵表示如下: ```python graph = [ [0, 1, 1, 1], [1, 0, 1, 0], [1, 1, 0, 1], [1, 0, 1, 0] ] m = 3 # 可用颜色数 ``` 调用 `graph_coloring(graph, m)` 函数可以得到一个有效的着色方案。 #### 最优解与NP完全性 地图着色问题的优化版本旨在找到最小的颜色数 \(K\),使得图可以被正确着色。然而,这是一个NP-完全问题,意味着在多项式时间内找到最优解通常是不可行的。因此,实际应用中通常采用启发式或近似算法来获得可接受的解[^3]。
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