hdu 2768 二分图匹配(难想到)

本文介绍了一种通过求最大独立集解决观众满意度问题的方法。利用匈牙利算法找到二分图的最大匹配,进而求出最小顶点覆盖,最终确定最大满意的观众数量。
题意:有v个观众,每个人投给自己喜欢的猫(或者狗)和讨厌的狗(或者猫),如果出现喜欢的和别人讨厌的相同,则其中一人会不满意。 
现要求得是最大满意的观众是多少。 

方法:根据出现矛盾的两个观众序号建边。现在选择最多的顶点,要求各个顶点之间没有线相连,即不出现矛盾。就是求最大独立集。

 最大匹配:二分图G中,找出边数最大的子图M,使得M中各条边均无公共顶点,则M为最大匹配。可用匈牙利算法求得。 
 最小顶点覆盖:二分图G中,找出顶点数最少的子图M,使得M中所有的点可以覆盖G中所有的边(一个顶点可以覆盖与它相连的边)。 
 最小顶点覆盖=最大匹配 

#include <bits/stdc++.h>  
using namespace std;  
vector<int> line[503];  
bool used[503];  
int girl[503];  
int n,m,k;
bool find(int x){  
    for (int j=0;j<line[x].size();j++){     
        int jj=line[x][j];  
        if (used[jj]==false){  
            used[jj]=1;  
            if (girl[jj]==-1 || find(girl[jj])) {   
                girl[jj]=x;  
                return true;}}}  
    return false;
}  
string a[503],b[503];
int main(){
    int t;
    scanf("%d",&t);
    while(t--){
    	cin>>k>>m>>n;
        int all=0;  
        for(int i=0;i<n;++i)  
            line[i].clear();  
        memset(girl,-1,sizeof(girl));  
        for(int i=0;i<n;++i){
            cin>>a[i]>>b[i];
            for(int j=0;j<i;++j){
                if(a[i]==b[j]||b[i]==a[j]){
                    line[i].push_back(j);
                    line[j].push_back(i);
                }
            }
        }
        for (int i=0;i<n;i++){  
            memset(used,0,sizeof(used));     
            if (find(i))   
                  all+=1;  
        }  
        cout<<n-all/2<<endl;  //最小顶点覆盖,除2是因为两边有所重复 
    }
    return 0;
}
#include <iostream>
#include <string.h>
#include <stdio.h>
#include <algorithm>
using namespace std;
struct node{
    int cat,dog;
}p1[505],p2[505];
int c,d,v,num1,num2;
int s[505][505],vis[505],match[505];
int dfs(int x){
    int i,j;
    for(i=1;i<num2;i++){
        if(!vis[i]&&s[x][i]){
            vis[i]=1;
            if(!match[i]||dfs(match[i])){
                match[i]=x;
                return 1;
            }
        }
    }
    return 0;
}
int hungarian(){
    int i,sum;
    sum=0;
    for(i=1;i<num1;i++){
        memset(vis,0,sizeof(vis));
        if(dfs(i))
        sum++;
    }
    return sum;
}                                       //匈牙利算法模板
int main(){                             //将喜欢猫的人放在左边的集合里喜欢狗的放在右面
    int i,j,t,a,b;                      //将产生矛盾的连在一起再用v减掉,因此用到二分图
    char ch;                            //匹配也就是匈牙利算法
    scanf("%d",&t);
    while(t--){
        scanf("%d%d%d",&c,&d,&v);
        num1=num2=1;
        for(i=1;i<=v;i++){
            scanf(" %c%d %c%d",&ch,&a,&ch,&b);
            if(ch=='D'){                //喜欢猫的
                p1[num1].cat=a;
                p1[num1++].dog=b;
            }
            else{                       //喜欢狗的
                p2[num2].cat=b;
                p2[num2++].dog=a;
            }
        }
        memset(s,0,sizeof(s));
        memset(match,0,sizeof(match));
        for(i=1;i<num1;i++)
        for(j=1;j<num2;j++)
        if(p1[i].cat==p2[j].cat||p1[i].dog==p2[j].dog)
        s[i][j]=1;
        printf("%d\n",v-hungarian());
    }
    return 0;
}


标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
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