蓝桥杯-分考场python

题目描述

n个人参加某项特殊考试。

为了公平,要求任何两个认识的人不能分在同一个考场。

求是少需要分几个考场才能满足条件。

输入描述

输入格式:

第一行,一个整数 n(1≤n≤100),表示参加考试的人数。

第二行,一个整数 m,表示接下来有 m行数据。

以下 m行每行的格式为:两个整数 a,b用空格分开 ( 1≤a,b≤n )表示第 a个人与第 b个人认识。

输出描述

输出一行一个整数,表示最少分几个考场。

解题思路

1. 安排考场的情况,但是没有规定每个考场的人数,所以可以从第1个考场开始,逐个加入考生,每新加入一个x,先在已有的房间中寻找是否认识,认识则换个考场,直到找到一个考场都不认识。

2.如果找不到,就新开一个考场,新来的x就坐第一个。

def dfs(x,room): #第x个人,第room考场
    global p,num
    if room>num:return # 搜索的考场数比局部最优解还要大,直接剪枝
    if x>n: # 找完所有人
        if room<num:# 更新最优解
            num=room
        return
    for j in range(1,room+1): # 试着将x分配到已有的考场
        k=0
        while p[j][k] and a[x][p[j][k]]==0:k+=1 #找到可行的座位
        if p[j][k]=&
### 关于蓝桥杯考场问题的Python实现 对于蓝桥杯中的考场问题,通常涉及的是如何合理配考生到不同的考场上,使得某些条件得到最优满足。这类问题往往可以通过图论模型来抽象化处理,具体来说可能涉及到二部匹配、网络流等问题。 #### 使用匈牙利算法解决二部图的最大匹配问题 当面对考场这样的组合优化类题目时,如果能够建立合适的二部图结构,则可以考虑采用匈牙利算法求解最大匹配问题。该方法适用于存在两组节点集合,并且每条边连接来自不同集合的一对顶点的情况,在此背景下寻找尽可能多互相独立(即无公共端点)的边组成的子集[^1]。 ```python from collections import defaultdict def hungarian(graph): n = len(graph) match = [-1] * n # 记录右边结点所对应的左边结点编号 def dfs(u, visited): for v in graph[u]: if not visited[v]: visited[v] = True if match[v] == -1 or dfs(match[v], visited): match[v] = u return True return False count = 0 for i in range(n): visited = [False]*n if dfs(i, visited): count += 1 return count ``` 这段代码实现了经典的匈牙利算法用于计算给定二部图的最大匹配数目。其中`graph`是一个邻接表形式表示的二部图,函数返回值为最大匹配的数量。需要注意的是实际应用中还需要根据具体的业务逻辑调整输入数据格式以及边界情况处理[^3]。 #### 动态规划与贪心策略的应用 除了利用图论的方法外,针对特定场景下的简化版考场问题还可以尝试运用动态规划或者贪心算法来进行近似求解。例如假设每个考场容量固定而总人数已知的情况下,通过不断选取当前剩余未安排人员最多的考场直至所有人都被妥善安置;或者是基于某种预估权重机制决定先后顺序从而达到全局较优的结果[^2]。 ```python def greedy_allocation(students, rooms Capacities): allocated_rooms = [] while students > 0: best_room_index = max((i for i in range(len(rooms)) if rooms[i]>0), key=lambda idx: capacities[idx]) assigned_students = min(capacities[best_room_index], students) students -= assigned_students capacities[best_room_index] -= assigned_students allocated_rooms.append({ 'room': best_room_index, 'students': assigned_students }) return allocated_rooms ``` 上述示例展示了简单的贪心算法思路应用于学生数量有限制条件下进行教室配的过程。这里的关键在于每次迭代都挑选出最适合当下状况的选择以期最终获得满意解答。当然实际情况可能会更加复杂,因此需要灵活变通地设计相应的算法框架。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值