Codeforces 463D Gargari and Permutations(BFS)

本文介绍了一种求解多个序列最长公共子序列的方法,通过构建有向图并运用广度优先搜索算法(BFS)来找出最长路径,从而得到最长公共子序列。

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题目链接:Codeforces 463D Gargari and Permutations

题目大意:求k个序列的最长公共子序列。

解题思路:以每个数为节点,假如a和b,如果a在每个序列中的位置都在b前面的话,可以在a和b建立一条有向边,然后用BFS处理下。



#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <queue>
#include <algorithm>

using namespace std;
const int maxn = 1005;

int N, K, x;
int pos[5][maxn];
vector<int> g[maxn];

bool check (int a, int b) {
    for (int i = 0; i < K; i++)
        if (pos[i][a] >= pos[i][b])
            return false;
    return true;
}

int bfs (int s) {
    int d[maxn];
    memset(d, 0, sizeof(d));

    queue<int> que;
    que.push(s);

    int ans = 0;
    while (!que.empty() ) {
        int u = que.front();
        ans = max(ans, d[u]);
        que.pop();

        for (int i = 0; i < g[u].size(); i++) {
            int v = g[u][i];
            if (d[u] + 1 > d[v]) {
                d[v] = d[u] + 1;
                que.push(v);
            }
        }
    }
    return ans;
}

int main () {
    scanf("%d%d", &N, &K);
    for (int i = 0; i < K; i++) {
        for (int j = 1; j <= N; j++) {
            scanf("%d", &x);
            pos[i][x] = j;
        }
    }

    for (int i = 1; i <= N; i++) {
        g[0].push_back(i);
        for (int j = 1; j <= N; j++)
            if (check(i, j))
                g[i].push_back(j);
    }

    printf("%d\n", bfs(0));
    return 0;
}


题目链接:Codeforces 463D Gargari and Permutations

题目大意:求k个序列的最长公共子序列。

解题思路:以每个数为节点,假如a和b,如果a在每个序列中的位置都在b前面的话,可以在a和b建立一条有向边,然后用BFS处理下。

### Codeforces Problem 1014D 解答与解释 当前问题并未提供关于 **Codeforces Problem 1014D** 的具体描述或相关背景信息。然而,基于常见的竞赛编程问题模式以及可能涉及的主题领域(如数据结构、算法优化等),可以推测该问题可能属于以下类别之一: #### 可能的解法方向 如果假设此问题是典型的计算几何或者图论类题目,则通常会涉及到如下知识点: - 图遍历(DFS 或 BFS- 贪心策略的应用 - 动态规划的状态转移方程设计 由于未给出具体的输入输出样例和约束条件,这里无法直接针对Problem 1014D 提供精确解答。但是可以根据一般性的解决思路来探讨潜在的方法。 对于类似的复杂度较高的题目,在实现过程中需要注意边界情况处理得当,并且要充分考虑时间效率的要求[^5]。 以下是伪代码框架的一个简单例子用于说明如何构建解决方案逻辑流程: ```python def solve_problem(input_data): n, m = map(int, input().split()) # 初始化必要的变量或数组 graph = [[] for _ in range(n)] # 构建邻接表或其他形式的数据表示方法 for i in range(m): u, v = map(int, input().split()) graph[u].append(v) result = [] # 执行核心算法部分 (比如 DFS/BFS 遍历) visited = [False]*n def dfs(node): if not visited[node]: visited[node] = True for neighbor in graph[node]: dfs(neighbor) result.append(node) for node in range(n): dfs(node) return reversed(result) ``` 上述代码仅为示意用途,实际应用需依据具体题目调整细节参数设置及其功能模块定义[^6]。 #### 关键点总结 - 明确理解题意至关重要,尤其是关注特殊测试用例的设计意图。 - 对于大规模数据集操作时应优先选用高效的时间空间性能表现良好的技术手段。 - 结合实例验证理论推导过程中的每一步骤是否合理有效。
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