hiho 47 48 拓扑排序

本文介绍了如何通过图的拓扑排序解决特定问题,利用队列处理入度为0的节点,逐步删除节点及其连接边,直至遍历整个图。同时展示了两段C++代码示例,分别用于检查图是否存在拓扑排序以及计算特定节点的重要性。

问题

http://hihocoder.com/problemset/problem/1174?sid=782321
http://hihocoder.com/contest/hiho48/problem/1

代码

首先找出所有入度为0的节点加入队列
1,每次从队列中拿出一个入度为0的节点,删除这个节点和其边
2,将入度为0的点加入队列。
重复1,2 直到队列为空。

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
enum{maxn = 100000+5};
vector<int> G[maxn];
int inNum[maxn];
int main()
{
    int t;
    scanf("%d", &t);
    while(t--){
        int n, m;
        scanf("%d %d", &n, &m);
        for(int i=1; i<=n; ++i)
            G[i].clear();
        memset(inNum, 0, sizeof(inNum));
        for(int i=0; i<m; ++i)
        {
            int a, b;
            scanf("%d %d", &a, &b);
            G[a].push_back(b);
            ++inNum[b];
        }
        queue<int> q;
        for(int i=1; i<=n; ++i)
        {
            if (inNum[i]==0)
                q.push(i);
        }
        int delNum =0;
        while(q.size())
        {
            ++delNum;
            int now =q.front();
            q.pop();
            for (int i=0; i<G[now].size(); ++i)
            {
                int b = G[now][i];
                --inNum[b];
                if (inNum[b]==0)
                    q.push(b);
            }
        }
        printf("%s\n", delNum ==n ? "Correct": "Wrong");
    }
    return 0;
}
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
enum{maxn = 100000+5, mod=142857};
vector<int> G[maxn];
int inNum[maxn];
int virNum[maxn];
int main()
{
    int n, m, k;
    scanf("%d %d %d", &n, &m, &k);
    memset(virNum, 0, sizeof(virNum));
    memset(inNum, 0, sizeof(inNum));
    for(int i=0; i<k; ++i)
    {
        int a;
        scanf("%d", &a);
        virNum[a] = (virNum[a]+1)%mod;
    }
    for(int i=0; i<m; ++i)
    {
        int a, b;
        scanf("%d %d", &a, &b);
        G[a].push_back(b);
        ++inNum[b];
    }
    queue<int> q;
    for (int i=1; i<=n; ++i)
    {
        if (!inNum[i])
            q.push(i);
    }
    int ret =0;
    while(q.size())
    {
        int now = q.front();
        q.pop();
        ret = (ret+virNum[now]) %mod;
        for(int i=0; i<G[now].size(); ++i)
        {
            int b = G[now][i];
            --inNum[b];
            virNum[b] = (virNum[b] + virNum[now])%mod;
            if (!inNum[b])
            {
                q.push(b);
            }
        }
    }
    printf("%d\n", ret);
    return 0;
}
一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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