蓝桥杯 分考场(图染色问题)

本文介绍了一个基于DFS暴力回溯和剪枝技术的算法,用于解决一项特殊考试中如何最少分配考场的问题,确保相互认识的考生不会被安排在同一考场。

问题描述

n个人参加某项特殊考试。
  为了公平,要求任何两个认识的人不能分在同一个考场。
  求是少需要分几个考场才能满足条件。
输入格式

第一行,一个整数n(1<n<100),表示参加考试的人数。
  第二行,一个整数m,表示接下来有m行数据
  以下m行每行的格式为:两个整数a,b,用空格分开 (1<=a,b<=n) 表示第a个人与第b个人认识。
输出格式

一行一个整数,表示最少分几个考场。

思路

DFS暴力回溯+剪枝。

大体思路是假设当前已经有n个考场,考场中已经放入了num个人,我们对于第num+1个人枚举n中的每一个考场看有没有不和此考场冲突的,如果满足条件则尝试放入,如果对于每个考场都不满足条件则新增加一个考场将第num+1个人放入,再继续对下一个人进行上述操作直到将所有人全部放到考场。细节见代码。

code

#include <iostream>

using namespace std;

int t[105][105],cnt[1005],se[1005][105];//t记录图  cnt记录各个考场目前放的人数  se[i][j]i考场j号人是谁
int res=1e9+5,n,m;


bool check(int s,int num)
{
    for(int i=1;i<=cnt[s];i++)
    {
        if(t[num][se[s][i]]) return false;
    }
    return true;

}

void dfs(int s,int num)
{
    if(s>=res) return;//剪枝,对于s>res的直接剪掉
    if(num>n) {res=s;return;}//更新最小的答案
    for(int i=1;i<=s;i++)
    {
        if(check(i,num))//检查是否冲突
        {
            se[i][++cnt[i]]=num;
            dfs(s,num+1);
            se[i][cnt[i]--]=0;//回溯
        }
    }
    se[s+1][++cnt[s+1]]=num;//之前考场都不能放,新增一个考场
    dfs(s+1,num+1);
    se[s+1][cnt[s+1]--]=0;
}

int main()
{
    cin>>n>>m;
    for(int i=1;i<=m;i++)
    {
        int a,b;cin>>a>>b;
        t[a][b]=t[b][a]=1;
    }
    dfs(1,1);
    cout<<res;
}

### 关于蓝桥杯考场问题的Python实现 对于蓝桥杯中的考场问题,通常涉及的是如何合理配考生到不同的考场上,使得某些条件得到优满足。这类问题往往可以通过图论模型来抽象化处理,具体来说可能涉及到二部匹配、网络流等问题。 #### 使用匈牙利算法解决二部图的大匹配问题 当面对考场这样的组合优化类题目时,如果能够建立合适的二部图结构,则可以考虑采用匈牙利算法大匹配问题。该方法适用于存在两组节点集合,并且每条边连接来自不同集合的一对顶点的情况,在此背景下寻找尽可能多互相独立(即无公共端点)的边组成的子集[^1]。 ```python from collections import defaultdict def hungarian(graph): n = len(graph) match = [-1] * n # 记录右边结点所对应的左边结点编号 def dfs(u, visited): for v in graph[u]: if not visited[v]: visited[v] = True if match[v] == -1 or dfs(match[v], visited): match[v] = u return True return False count = 0 for i in range(n): visited = [False]*n if dfs(i, visited): count += 1 return count ``` 这段代码实现了经典的匈牙利算法用于计算给定二部图的大匹配数目。其中`graph`是一个邻接表形式表示的二部图,函数返回值为大匹配的数量。需要注意的是实际应用中还需要根据具体的业务逻辑调整输入数据格式以及边界情况处理[^3]。 #### 动态规划与贪心策略的应用 除了利用图论的方法外,针对特定场景下的简化版考场问题还可以尝试运用动态规划或者贪心算法来进行近似解。例如假设每个考场容量固定而总数已知的情况下,通过不断选取当前剩余未安排多的考场直至所有都被妥善安置;或者是基于某种预估权重机制决定先后顺序从而达到全局较优的结果[^2]。 ```python def greedy_allocation(students, rooms Capacities): allocated_rooms = [] while students > 0: best_room_index = max((i for i in range(len(rooms)) if rooms[i]>0), key=lambda idx: capacities[idx]) assigned_students = min(capacities[best_room_index], students) students -= assigned_students capacities[best_room_index] -= assigned_students allocated_rooms.append({ 'room': best_room_index, 'students': assigned_students }) return allocated_rooms ``` 上述示例展示了简单的贪心算法思路应用于学生数量有限制条件下进行教室配的过程。这里的关键在于每次迭代都挑选出适合当下状况的选择以期终获得满意解答。当然实际情况可能会更加复杂,因此需要灵活变通地设计相应的算法框架。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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

打赏作者

_Rikka_

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

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