图着色问题

图着色问题是一个著名的NP完全问题。给定无向图G=(V,E),问可否用K种颜色为V中的每一个顶点分配一种颜色,使得不会有两个相邻顶点具有同一种颜色?
但本题并不是要你解决这个着色问题,而是对给定的一种颜色分配,请你判断这是否是图着色问题的一个解。
输入格式:
输入在第一行给出3个整数V(0<V≤500)、E(≥0)和K(0<K≤V),分别是无向图的顶点数、边数、以及颜色数。顶点和颜色都从1到V编号。随后E行,每行给出一条边的两个端点的编号。在图的信息给出之后,给出了一个正整数N(≤20),是待检查的颜色分配方案的个数。随后N行,每行顺次给出V个顶点的颜色(第i个数字表示第i个顶点的颜色),数字间以空格分隔。题目保证给定的无向图是合法的(即不存在自回路和重边)。
输出格式:
对每种颜色分配方案,如果是图着色问题的一个解则输出Yes,否则输出No,每句占一行。
输入样例:
6 8 3
2 1
1 3
4 6
2 5
2 4
5 4
5 6
3 6
4
1 2 3 3 1 2
4 5 6 6 4 5
1 2 3 4 5 6
2 3 4 2 3 4
输出样例:
Yes
Yes
No
No

#include <stdio.h>
#include <iostream>
#include <string.h>
using namespace std;
#define MAX 505
int Map[MAX][MAX];
int V[MAX];
int tc[MAX];
int v, e, k ;
void check()
{
    int flag = 0;
    for(int i = 1 ; i <= v ; i ++)
    {
        if(flag) break;
        for(int j = 0 ; j <= v ; j ++)
        {
            if(Map[i][j]==1)
            {
                if(V[i] == V[j])
                {
                    flag = 1;
                    break;
                }
            }
        }
    }
    if(flag) 
    {
  	printf("No\n");
    }
    else 
    {
  	printf("Yes\n");
    }
}
int main()
{
    scanf("%d%d%d" , &v, &e, &k);
    memset(Map, 0 , sizeof(Map));
    int a, b;
    for(int i = 0 ; i < e ; i ++)
    {
        scanf("%d%d", &a, &b);
        Map[a][b] = 1;
        Map[b][a] = 1;
    }
    int flag, nnn;
    scanf("%d", &nnn);
    for(int i = 0 ; i < nnn ; i ++)
    {
        memset(tc, 0 , sizeof(tc));
        flag = 0;
        for(int j = 1 ; j <= v ; j ++)
        {
            scanf("%d", &V[j]);
            if(tc[V[j]] == 0)
            {
                tc[V[j]] = 1;
                flag ++;
            }
        }
        if(flag != k)
        {
            printf("No\n");
  	} 
        else
        {
            check();
        }
    }
    return 0;
}
### 地图着色问题的算法与解决方案 地图着色问题可以通过回溯法来解决,其核心思想是将地抽象为一个平面,其中每个区域对应一个顶点相邻两个区域通过一条边相连[^1]。目标是使用尽可能少的颜色为中的每个顶点着色,确保相邻顶点的颜色同。 #### 回溯法的应用 回溯法是一种系统化的试探方法,适用于求解复杂的组合问题。在地图着色问题中,回溯法通过递归尝试为每个顶点分配一种颜色,并检查是否满足约束条件(即相邻顶点颜色同)。如果当前分配的颜色导致冲突,则撤销该选择并尝试其他颜色[^2]。 以下是基于回溯法的地图着色问题解决方案的伪代码实现: ```python def is_safe(v, graph, color, c): # 检查当前顶点v的颜色c是否相邻顶点的颜色冲突 for i in range(len(graph)): if graph[v][i] == 1 and color[i] == c: return False return True def graph_coloring_util(graph, m, color, v): # 如果所有顶点都已着色,则返回True if v == len(graph): return True # 尝试为顶点v分配每种可能的颜色 for c in range(1, m + 1): if is_safe(v, graph, color, c): color[v] = c # 递归为下一个顶点着色 if graph_coloring_util(graph, m, color, v + 1): return True # 撤销当前顶点的颜色选择 color[v] = 0 return False def graph_coloring(graph, m): # 初始化颜色数组 color = [0] * len(graph) if not graph_coloring_util(graph, m, color, 0): return "No solution exists" return color ``` #### 算法复杂度分析 上述算法的时间复杂度为 \(O(m^V)\),其中 \(m\) 是可用的颜色数,\(V\)中的顶点数。这是因为对于每个顶点,算法尝试 \(m\) 种颜色的可能性,并且需要对所有顶点进行递归处理[^3]。 #### 示例应用 假设有一个无向,其邻接矩阵表示如下: ```python graph = [ [0, 1, 1, 1], [1, 0, 1, 0], [1, 1, 0, 1], [1, 0, 1, 0] ] m = 3 # 可用颜色数 ``` 调用 `graph_coloring(graph, m)` 函数可以得到一个有效的着色方案。 #### 最优解与NP完全性 地图着色问题的优化版本旨在找到最小的颜色数 \(K\),使得可以被正确着色。然而,这是一个NP-完全问题,意味着在多项式时间内找到最优解通常是可行的。因此,实际应用中通常采用启发式或近似算法来获得可接受的解[^3]。
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