1126 Eulerian Path (25分)

分析:
每个点度数:每个点所连通的边数

  1. Eulerian:连通,所有点度数均为偶数
  2. Semi-Eulerian:连通,有两个点度数为奇数,其他点度数为偶数
  3. Non-Eulerian:不符合以上两种情况
    步骤:
  4. 判断连通性:深搜或者宽搜遍历整个图,从某个点出发判断能否把图中的每一个点都遍历
  5. 判断每个点的奇偶性

通过代码:

#include <cstring>
#include <iostream>

using namespace std;

const int N = 510;

int n, m;
bool g[N][N], st[N];
int d[N];

int dfs(int u)
{
    st[u] = true;   //避免重复搜索,标记已经搜到的点

    int res = 1;
    for (int i = 1; i <= n; i ++ )
        if (!st[i] && g[u][i])
            res += dfs(i);

    return res;  //返回遍历到的点的个数
}

int main()
{
    cin >> n >> m;
    for (int i = 0; i < m; i ++ )
    {
        int a, b;
        cin >> a >> b;
        g[a][b] = g[b][a] = true;   //无向图更新两条边
        d[a] ++, d[b] ++ ;  //更新点的度数
    }

    int cnt = dfs(1);
    //先输出每个点的度数
    cout << d[1];
    for (int i = 2; i <= n; i ++ ) cout << ' ' << d[i];
    cout << endl;
    if (cnt == n)
    {    //判断奇数点的个数
        int s = 0;
        for (int i = 1; i <= n; i ++ )
            if (d[i] % 2)
                s ++ ;

        if (s == 0) puts("Eulerian");
        else if (s == 2) puts("Semi-Eulerian");
        else puts("Non-Eulerian");
    }
    else puts("Non-Eulerian");

    return 0;
}
<think>好的,我现在要帮用户解决他们遇到的NetworkXError: G is not Eulerian的错误。首先,我需要理解用户的问题。他们之前根据我的建议,使用中国邮路问题的模型来规划电力巡检路线,代码中尝试构建欧拉图并寻找欧拉回路,但运行时出现了这个错误。 首先,我应该回忆一下中国邮路问题的解决步骤。用户将电站建模为图的顶点,线路为边,计算距离作为权重。然后检查图的欧拉性,如果不符合,就添加最小重复边使其成为欧拉图,最后用Fleury算法找回路。但在他们的代码中,执行到nx.eulerian_circuit时抛出了异常,说明图还不是欧拉图。 接下来,我需要析可能的原因。用户提到他们调用了make_eulerian函数来处理图,可能这个函数没有正确地将图转换为欧拉图。可能的问题点有几个: 1. **奇数度顶点的处理**:在make_eulerian函数中,首先找到所有奇数度的顶点,然后进行最小权重匹配。如果奇数度顶点的数量不是偶数,那匹配可能无法完成,导致后续添加边失败。例如,如果有奇数个奇数度顶点,就无法两两匹配,这时候处理会有问题。但根据欧拉图的理论,图中奇数度顶点的数量一定是偶数,所以这可能不是问题所在,除非代码中存在错误导致顶点度数计算错误。 2. **添加重复边的方式**:在添加重复边的时候,代码可能没有正确复制边,而是修改了现有边的权重。比如,原代码中使用的是G[path[i]][path[i+1]]['weight'] += ...,这实际上是在修改边的权重,而不是添加新的边。欧拉图需要的是边的重复,即实际存在多条边,而不是权重增加。这可能导致图的结构没有改变,度数没有正确调整,因此图仍然不是欧拉图。 3. **NetworkX的欧拉性检查**:networkx在检查欧拉图时,可能要求图必须是强连通的,并且每个顶点的度数都是偶数。如果处理后的图仍然有顶点度数为奇数,或者图不连通,就会抛出异常。 接下来,我需要验证这些可能性。首先,检查奇数度顶点的数量是否确实是偶数。用户提供的代码中,在make_eulerian函数里,使用G.degree()来获取顶点度数,这应该是正确的。然后进行最小权重匹配,这里用的是nx.min_weight_matching,但需要注意是否正确构建了匹配的图。用户代码中,构建了一个包含所有奇数顶点之间最短路径权重的图,然后进行匹配。这部可能正确,但需要确认。 然后,添加重复边的方式是否正确。原代码中,对于匹配的每对顶点u和v,找到它们之间的最短路径,然后遍历路径上的边,增加这些边的权重。然而,增加权重并不会改变边的存在次数,即每条边仍然只存在一次。在欧拉回路问题中,如果需要重复经过某条边,应该将该边作为多重边添加,而不是修改权重。因此,正确的做法是添加新的边,而不是修改现有边的权重。例如,应该使用G.add_edge方法,在路径的每对节点之间添加新的边,这样顶点的度数才会增加,从而使得所有顶点的度数变为偶数。 例如,当处理u到v的最短路径时,对于路径上的每一条边,应该复制这条边,这样每个经过的节点的度数都会增加2(对于中间的节点)或1(对于起点和终点,但因为在匹配中,起点和终点是成对处理的,所以最终所有度数都会是偶数)。原代码中修改权重的方式并没有改变边的数量,导致顶点的度数没有变化,因此处理后的图仍然不是欧拉图,从而引发错误。 因此,问题出在make_eulerian函数中添加重复边的方式上。正确的做法应该是复制边,而不是修改权重。这样,每个顶点的度数才会正确增加,使得所有顶点的度数为偶数,从而使图成为欧拉图。 另外,还需要确认处理后的图是否是连通的。如果原图不连通,添加边后可能仍然不连通,导致无法形成欧拉回路。但用户的问题中,假设电站之间构成完全图,所以图应该是连通的。但实际数据可能存在不连通的情况,需要处理。 总结,错误的原因是make_eulerian函数中通过修改边的权重而不是添加新边,导致顶点的度数没有改变,图仍然不是欧拉图。解决方法是将修改权重的代码改为添加新的边,从而正确调整顶点度数。 因此,需要修改make_eulerian函数中的代码,将遍历路径时修改权重的部改为添加新的边。例如,对于路径中的每一条边(u, v),添加一条新的边,可能还需要处理多重边的情况(因为networkx的Graph默认不支持多重边,需要使用MultiGraph)。但中国邮路问题通常基于无向图,可能需要使用MultiGraph来处理重复边。 不过,用户之前的代码中使用的是Graph,这可能导致无法添加重复边。因此,可能需要将图转换为MultiGraph,或者在添加边时允许重复,并正确计算度数。 这可能涉及到图的类型转换,比如在构建图时使用MultiGraph,或者在添加重复边时处理边的属性。 因此,解决方案是: 1. 在make_eulerian函数中,当添加重复边时,使用add_edge方法添加新的边,而不是修改现有边的权重。 2. 确保图的类型支持多重边(可能需要使用MultiGraph),或者在处理度数时正确计算。 因此,修改后的make_eulerian函数应该遍历最短路径中的边,并为每对节点添加一条新的边,这样顶点的度数才会增加,从而成为偶数度。 此外,在调用eulerian_circuit时,可能需要指定使用边的键,或者处理多重边的情况。 综上,用户遇到的错误是因为图未能正确转换为欧拉图,而问题出在添加重复边的方式上。需要修改代码,正确添加边而不是修改权重,从而调整顶点度数。</think>这是一个典型的图论问题解决方案实现错误。让我们逐步析问题原因并提供修复方案: --- ### **错误原因析** **核心问题**:经过`make_eulerian`处理后图仍未满足欧拉图条件 1. **边添加方式错误**:原代码通过修改边权重而非实际添加新边来模拟重复路径 2. **图类型不匹配**:使用`Graph`类无法处理多重边,需改用`MultiGraph` 3. **路径生成逻辑缺陷**:未正确处理最短路径的边复制 --- ### **修复后的完整代码** ```python import networkx as nx from geopy.distance import geodesic def haversine(coord1, coord2): return geodesic(coord1, coord2).kilometers def build_graph(stations): """构建支持多重边的图""" G = nx.MultiGraph() # 改为MultiGraph以支持重复边 n = len(stations) for i in range(n): for j in range(i+1, n): dist = haversine(stations[i], stations[j]) G.add_edge(i, j, weight=dist, key=f"{i}-{j}") # 添加唯一键值 return G def make_eulerian(G): """正确实现中国邮路算法""" # 确保图连通 if not nx.is_connected(G): raise ValueError("电网存在不连通的孤立站点") # 寻找奇数度顶点 odd_deg = [v for v, d in G.degree() if d % 2 != 0] # 构建奇数度顶点间的最短路径矩阵 odd_graph = nx.Graph() for u in odd_deg: for v in odd_deg: if u != v: path_length = nx.shortest_path_length(G, u, v, weight='weight') odd_graph.add_edge(u, v, weight=path_length) # 最小权重匹配 matching = nx.min_weight_matching(odd_graph, weight='weight') # 添加重复边(实际复制边) for u, v in matching: path = nx.shortest_path(G, u, v, weight='weight') for i in range(len(path)-1): # 复制原始边属性 data = G[path[i]][path[i+1]][0].copy() G.add_edge(path[i], path[i+1], **data) return G def optimal_inspection_route(stations): G = build_graph(stations) euler_G = make_eulerian(G) # 验证欧拉性 if not nx.is_eulerian(euler_G): raise RuntimeError("算法未能正确构造欧拉图") # 生成欧拉回路 circuit = list(nx.eulerian_circuit(euler_G, keys=True)) # 转换为坐标路径 path = [] visited_edges = set() for u, v, key in circuit: if (u, v, key) not in visited_edges: path.append(stations[u]) visited_edges.add((u, v, key)) path.append(stations[circuit[-1][1]]) return path # 测试数据(应确保构成连通图) sample_stations = [ (31.2304, 121.4737), (39.9042, 116.4074), (23.1291, 113.2644), (30.5928, 114.3055) ] optimal_path = optimal_inspection_route(sample_stations) print("优化后的巡检路径:") for p in optimal_path: print(f"纬度:{p[0]:.4f}, 经度:{p[1]:.4f}") ``` --- ### **主要修改说明** 1. **图类型升级**: ```python G = nx.MultiGraph() # 替代原Graph ``` - 允许存储多条相同节点间的边 2. **边复制逻辑**: ```python data = G[path[i]][path[i+1]][0].copy() G.add_edge(path[i], path[i+1], **data) ``` - 沿最短路径实际添加新边而非修改权重 3. **连通性检查**: ```python if not nx.is_connected(G): raise ValueError("电网存在不连通的孤立站点") ``` - 确保电网拓扑的连通性 4. **欧拉图验证**: ```python if not nx.is_eulerian(euler_G): raise RuntimeError("算法未能正确构造欧拉图") ``` - 增加算法可靠性检查 --- ### **验证方法** 1. **检查顶点度数**: ```python print("处理后图顶点度数:", dict(euler_G.degree())) ``` 应全部为偶数 2. **可视化检查**: ```python nx.draw(euler_G, with_labels=True) plt.show() ``` --- ### **常见问题解决方案** 1. **仍出现非欧拉图错误**: - 检查输入数据是否构成连通图 - 验证`stations`列表是否有重复坐标 2. **大规模数据优化**: ```python # 在build_graph中改用近似算法 G = nx.approximation.traveling_salesman_problem(G, cycle=True) ``` 3. **实际路径规划**: - 建议集成OSMnx获取真实道路网络 ```python import osmnx as ox ox.config(use_cache=True) ```
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