P1892 [BOI2003]团伙-题解

本文介绍了一种使用并查集处理人际关系的算法,通过建立二维数组存储朋友与敌人的关系,实现对社交网络中关系状态的快速更新与查询。文章详细解析了算法的实现过程,包括如何通过并查集合并朋友和敌人的联系,以及如何计算最终独立的社交圈数量。

题目

链接

题意简述

若两人是朋友则合并两人所在的并查集,若两人是敌人则合并自己与对方所有敌人所在的并查集。

思路

建立一个二维数组来存储每两个人之间的关系,1表示是敌人,0表示是朋友。

code

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int dir[1010][1010],f[1010];
int find(int a){//查找负责人
    if(f[a]==a) return a;
    return f[a]=find(f[a]);
}
void jr(int a,int b){//合并操作
    int t1=find(a),t2=find(b);
    if(t1!=t2) f[t1]=t2;
}
int main(){
	int n,m,x,y;
	scanf("%d%d",&n,&m);
	for(int i=1;i<=n;i++) f[i]=i;
	char opt;
	for(int j=0;j<m;j++){
		scanf(" %c%d%d",&opt,&x,&y);
		if(opt=='F') jr(x,y);
		else if(opt=='E'){
			dir[x][y]=1;
			dir[y][x]=1;
			for(int i=1;i<=n;i++){
				if(dir[x][i]) jr(y,i);
				if(dir[i][y]) jr(i,x);
			}
		}
	}
	int tot=0;
	for(int i=1;i<=n;i++){
		if(f[i]==i) tot++;
	}
	printf("%d",tot);
	return 0;
}

分析

for(int j=0;j<m;j++){
  scanf(" %c%d%d",&opt,&x,&y);
  if(opt=='F') jr(x,y);//合并
  else if(opt=='E'){
   dir[x][y]=1;
   dir[y][x]=1;
   for(int i=1;i<=n;i++){
    if(dir[x][i]) jr(y,i);//枚举 x所有的敌人,与 y合并
    if(dir[i][y]) jr(i,x);//枚举 y所有的敌人,与 x合并
   }
  }
 }

if(f[i]==i) tot++; 依据:每个并查集都只有一个根,所以访问到负责人答案就可以++

### 关于 P4395 BOI2003 Gem 气垫车 的 C 语言解决方案 #### 背景介绍 该问题涉及图论中的树形动态规划 (Tree DP),以及四色定理的应用。目标是在一棵给定的树上,通过合理着色使得特定条件下的价值和最小化。 #### 动态规划状态定义 设 \(f[i][j]\) 表示节点 \(i\) 颜色为 \(j\) 时其子树内的最小价值和[^1]。此设定允许算法遍历整棵树,并计算每种颜色配置下最优解的可能性。 #### 状态转移方程 对于每一个节点及其孩子节点之间的关系处理如下: 当考虑当前节点 \(u\) 和它的一个儿子节点 \(v\): - 如果两者可以拥有相同颜色,则直接累加子结点的最佳得分; - 否则需尝试不同组合来找到全局最低成本路径。 具体实现过程中需要注意边界情况和其他约束条件的影响。 #### 完整代码实现 下面给出完整的C语言程序框架用于求解上述提到的问题: ```c #include <stdio.h> #define MAXN 1005 // 假设最多有1000个顶点 int n; long long dp[MAXN][5]; // 存储DP表 // ...其他必要的变量声明... void dfs(int u, int father){ for each child v of u do { if(v != father){ dfs(v, u); update_dp(u,father); } } } int main(){ scanf("%d", &n); init(); // 初始化数据结构 for(i=1;i<=n;++i){ memset(dp[i], 0x3f,sizeof(dp[i])); // 将dp数组初始化为极大值 } build_tree(); // 构建树状结构 dfs(1,-1); printf("Result:%lld\n", min_value_of_all_possible_colorings()); } ``` 这段伪代码展示了如何构建基本的数据结构并执行深度优先搜索来进行动态规划更新操作。实际应用中还需要补充具体的细节逻辑如`update_dp()`函数的具体实现方法等。
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