HDU - 4857

糟糕的事情发生啦,现在大家都忙着逃命。但是逃命的通道很窄,大家只能排成一行。 

现在有n个人,从1标号到n。同时有一些奇怪的约束条件,每个都形如:a必须在b之前。 
同时,社会是不平等的,这些人有的穷有的富。1号最富,2号第二富,以此类推。有钱人就贿赂负责人,所以他们有一些好处。 

负责人现在可以安排大家排队的顺序,由于收了好处,所以他要让1号尽量靠前,如果此时还有多种情况,就再让2号尽量靠前,如果还有多种情况,就让3号尽量靠前,以此类推。 

那么你就要安排大家的顺序。我们保证一定有解。

Input第一行一个整数T(1 <= T <= 5),表示测试数据的个数。 
然后对于每个测试数据,第一行有两个整数n(1 <= n <= 30000)和m(1 <= m <= 100000),分别表示人数和约束的个数。 

然后m行,每行两个整数a和b,表示有一个约束a号必须在b号之前。a和b必然不同。Output对每个测试数据,输出一行排队的顺序,用空格隔开。Sample Input
1
5 10
3 5
1 4
2 5
1 2
3 4
1 4
2 3
1 5
3 5
1 2
Sample Output

1 2 3 4 5

刚学点数据结构 看到这道题,就想到了拓扑排序,但是没实际用过,下面有拓扑排序的解释,

 接着说这道题,这道题不同于平常的拓扑排序,但是还有一个问题正向建图时可能一些小的数字在大的数字之后例如 1 2 3  只有约束条件1->2,那么正向的结果就是1 3 2,但是正解是

1 2 3,所以考虑反向建图再用优先队列 把相对较大的书先排序,之后再反向输出数组即可..

优先队列讲解http://blog.youkuaiyun.com/c20182030/article/details/70757660

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<math.h>
#include<iostream>
using namespace std;
#include<queue>
#include<stack>
#define MAXX 30100
vector<int>G[MAXX];
int in[MAXX];
int n,m;

void solve()
{
    priority_queue<int>sk;//优先队列,默认从大到小排序
    stack<int>st;
    for(int i=1; i<=n; i++)
        if(!in[i])sk.push(i);   
    while(!sk.empty())
    {
        int p=sk.top();
        sk.pop();
        for(int i=0; i<(int)G[p].size(); i++)
        {
            in[G[p][i]]--;
            if(in[G[p][i]]==0)
                sk.push(G[p][i]);
        }
        st.push(p);
    }
    printf("%d",st.top());
    st.pop();
    while(!st.empty())
    {
        printf(" %d",st.top());
        st.pop();
    }
    printf("\n");
}
int main()
{
    int T;
    scanf("%d",&T);
    while(T--)
    {
        int a,b;
        scanf("%d%d",&n,&m);
        for(int i=1; i<=n; i++)
            G[i].clear();
        memset(in,0,sizeof(in));
        for(int i=0; i<m; i++)
        {
            scanf("%d%d",&a,&b);
            G[b].push_back(a);  //反向建图
            in[a]++;           
        }
        solve();
    }
    return 0;
}


### 关于HDU - 6609 的题目解析 由于当前未提供具体关于 HDU - 6609 题目的详细描述,以下是基于一般算法竞赛题型可能涉及的内容进行推测和解答。 #### 可能的题目背景 假设该题目属于动态规划类问题(类似于多重背包问题),其核心在于优化资源分配或路径选择。此类问题通常会给出一组物品及其属性(如重量、价值等)以及约束条件(如容量限制)。目标是最优地选取某些物品使得满足特定的目标函数[^2]。 #### 动态转移方程设计 如果此题确实是一个变种的背包问题,则可以采用如下状态定义方法: 设 `dp[i][j]` 表示前 i 种物品,在某种条件下达到 j 值时的最大收益或者最小代价。对于每一种新加入考虑范围内的物体 k ,更新规则可能是这样的形式: ```python for i in range(n): for s in range(V, w[k]-1, -1): dp[s] = max(dp[s], dp[s-w[k]] + v[k]) ``` 这里需要注意边界情况处理以及初始化设置合理值来保证计算准确性。 另外还有一种可能性就是它涉及到组合数方面知识或者是图论最短路等相关知识点。如果是后者的话那么就需要构建相应的邻接表表示图形结构并通过Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall等经典算法求解两点间距离等问题了[^4]。 最后按照输出格式要求打印结果字符串"Case #X: Y"[^3]。 #### 示例代码片段 下面展示了一个简单的伪代码框架用于解决上述提到类型的DP问题: ```python def solve(): t=int(input()) res=[] cas=1 while(t>0): n,k=list(map(int,input().split())) # Initialize your data structures here ans=find_min_unhappiness() # Implement function find_min_unhappiness() res.append(f'Case #{cas}: {round(ans)}') cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
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