hdu 3394(求无向图块判断每个块中有多少个环)

题目链接:hdu 3394


题意描述:公园有n个景点,公园的管理员计划要建m条道路,并且安排一些形成回路的参观路径,如果一条道路可以被多条回路共用,那么这条边是冲突边,如果不能形成环的路则为不需要的边,现在就是求无向图中冲突边和不需要边的条数


分析:显然我们要找出无向图中所有的极大环(如果再加入点都不会形成新的环),那么比较环中边数和点数的,如果两者刚好相等,那么正好满足条件,如果边数大于点数则说明该环中包含子环,那么冲突边就是该极大环的边数(画图就好明白),不能形成环的则为不需要建的边! 那么如何求出无向图中所有的极大环呢?显然无向图的环都存在在无向图的块中,那么问题就转换为求无向图的块,然后判断块中点的个数和边个数的大小,若边数>点数则冲突边增加边数条,若点数>边数则不需要边增加边数条


代码:

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<vector>
#include<cstring>
using namespace std;
const int N=10050;

vector<int>g[N];
int dfn[N],low[N],st[N],top,index;
int block[N],res1,res2;
bool vis[N];

int Min(int a,int b)
{
	return a>b?b:a;
}
void Countblock()
{
	int i,j,u;
	memset(vis,0,sizeof(vis));
	for(i=1;i<=block[0];i++)
		vis[block[i]]=1;
	int sum=0;
	for(i=1;i<=block[0];i++)
	{
		u=block[i];
		for(j=0;j<g[u].size();j++)
			if(vis[g[u][j]])
				sum++;
	}
	sum/=2;
	if(sum<block[0])
		res1+=sum;//注意这里可以直接+1,因为所求出来的块都是没有割点的连通子图,如果不形成环,那么这个图一定是两个点一条边
	if(sum>block[0])
		res2+=sum;
}


void Cutblock(int u)
{
	dfn[u]=low[u]=index++;
	st[++top]=u; 
	for(int i=0;i<g[u].size();i++)
	{
		int v=g[u][i];
		if(dfn[v]==-1)
		{
			Cutblock(v);
			low[u]=Min(low[u],low[v]);
			if(low[v]>=dfn[u])
			{
				block[0]=0;
				while(1)
				{
				    block[++block[0]]=st[top];
					if(st[top--]==v)break;
				}
				block[++block[0]]=u;
				Countblock();
			}
		}
		else low[u]=Min(low[u],dfn[v]);
	}
}


int main ()
{
	int n,m;
	int i,x,y;
	while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF)
	{
		if(n==0&&m==0)break;
		for(i=0;i<n;i++) //将图清空
			g[i].clear();
		for(i=0;i<m;i++)
		{
			scanf("%d%d",&x,&y);
			g[x].push_back(y);
			g[y].push_back(x);
		}
		memset(dfn,-1,sizeof(dfn));
		memset(low,0,sizeof(low));
		top=0;
		res1=0;res2=0;
		index=1;
		for(i=0;i<n;i++)
			if(dfn[i]==-1)
		       Cutblock(i);
		printf("%d %d\n",res1,res2);
	}
	return 0;
}
		


HDU(Hangzhou Dianzi University)OJ 中经常涉及到几何计算的问题,其中“判断两条线段是否相交”是一个经典的算法问题。以下是关于如何判断两线段是否相交的基本思路及其实现步骤: ### 判断两条线段相交的核心思想 可以利用向量叉积以及端点位置的关系来确定两条线段是否相交。 #### 具体步骤: 1. **定义基本概念** - 假设两条线段分别为 `AB` 和 `CD`。 - 使用二维平面中的坐标表示各顶点:A(x₁,y₁), B(x₂,y₂),C(x₃,y₃) ,D(x₄,y₄)。 2. **叉积的作用** 叉积可以帮助我们了解两点相对于一条直线的位置关系。 对于三个点 P、Q、R ,我们可以用叉乘 `(Q-P)x(R-P)` 来检测 R 是否在 QP 直线的一侧还是另一侧。 如果结果为正数,则表明顺时针;如果负则逆时针;若等于0则共线。 3. **快速排斥实验** 首先做一个矩形包围盒测试——即检查两个线段所在的最小外接矩形是否有重叠区域。如果没有重叠直接判定为不相交。 4. **跨立试验 (Cross-over Test)** 确认每个线段的两端分别位于另一个线段两侧即可认为它们交叉了。这通过上述提到过的叉积运算完成。 5. **特殊情况处理** 包含但不限于如下的几种情况需要单独讨论: - 完全重合的部分; - 存在一个公共端点但并不完全穿过等边缘状况。 6. **代码框架示例(Pseudo code):** ```python def cross_product(p1,p2,p3): return (p2[0]-p1[0])*(p3[1]-p1[1])-(p2[1]-p1[1])*(p3[0]-p1[0]) def on_segment(p,q,r): if ((q[0] <= max(p[0], r[0])) and (q[0] >= min(p[0], r[0])) and (q[1] <= max(p[1], r[1])) and (q[1] >= min(p[1], r[1]))): return True; return False; def do_segments_intersect(A,B,C,D): # 计算四个方向的叉积值 o1 = cross_product(A, C, B) o2 = cross_product(A, D, B) o3 = cross_product(C, A, D) o4 = cross_product(C, B, D) # 标准情况判断 if(o1 !=o2 && o3!=o4): return True # 特殊情况逐一验证... ``` 7. 最终结合所有条件得出结论。
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