10305 - Ordering Tasks(****)拓扑排序

最新推荐文章于 2023-03-23 12:45:57 发布
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文章标签： 数据结构与算法
本文介绍如何使用深度优先搜索算法解决拓扑排序问题，通过实例代码演示了从输入到输出的完整过程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

/* 简单拓扑排序问题 深度优先，数组st作为存储 */ #include <cstdio> #include <cstring> const int nMax=105; int n,m; int G[nMax][nMax],visit[nMax],st[nMax]; int top; void dfs(int u) { visit[u]=1; for(int v=1;v<=n;v++) { if(G[u][v] && !visit[v]) dfs(v); } st[--top]=u; } int main() { //freopen("data.in","r",stdin); while(scanf("%d %d",&n,&m)==2) { if(n==0 && m==0) break; memset(G,0,sizeof(G)); memset(visit,0,sizeof(visit)); for(int i=0;i<m;i++) { int a,b; scanf("%d %d",&a,&b); G[a][b]=1; } top=n; for(int i=1;i<=n;i++) { if(!visit[i]) dfs(i); } for(int i=0;i<n;i++) { printf("%d ",st[i]); } printf("\n"); } return 0; }

iteye_9214
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Ordering Tasks （排序任务）
shiuxin的博客
07-27 758
这一题的意思是完成某项工作的前提是先完成另一项工作，给出部分先后顺序，判断出全部工作完成的顺序，可能会有多个答案，输出一个即可。 例如 有5个工作 有4个部分顺序，1在2的前面，2在3的前面，1在3的前面，1在5的前面。 可知1、2、3的先后顺序不变，1、5的先后顺序不变，中间可以插其他的元素， 而4可以放在任意位置。 这一题就是一个拓扑排序，将前面带有限定元素的标记起来，每有...
【代码超详解】UVA 10305 Ordering Tasks 任务排序（拓扑排序）
COFACTOR
07-25 576
一、题目描述 John 有一些任务要做，但是部分任务要求必须完成之前的某些任务才能进行。 输入有若干测试样例，每个样例第一行是两个整数 n 和 m ，其中 1 ≤ n ≤ 100，m 。n 代表任务数量，每个任务编号从 1 开始一直到 n 。接下来 m 行描述任务的先后关系。每行两个数 i 和 j 用一空格分隔，表示任务 j 必须在任务 i 之后完成。 当 m = n = 0 时输入结束。 对每个...
UVaOJ10305---Ordering Tasks
c随遇er安的专栏
04-15 525
10305 - Ordering Tasks Time limit: 3.000 seconds   John has n tasks to do. Unfortunately, the tasks are not independent and the execution of one task is only possible if other tasks have already
Uva 10305 - Ordering Tasks 拓扑排序基础水题 队列和dfs实现
runfeel
07-12 247
今天刚学的拓扑排序，大概搞懂后发现这题是赤裸裸的水题。 于是按自己想法敲了一遍，用queue做的，也就是Kahn算法，复杂度o(V+E)，调完交上去，WA了。。。 于是检查了一遍又交了一发，还是WA。。。 我还以为是用queue的问题，改成stack也WA，然后干脆放弃STL，手敲了队列，还是WA了。。。 我抓狂了。 感觉没什么问题的，卡了我一个多小时。最后用样例0 1测试，发现是在输入...
UVa 10305 - Ordering Tasks【拓扑排序】
Mr丶Gao
06-17 656
Ordering Tasks John has n tasks to do. Unfortunately, the tasks are not independent and the execution of one task is only possible if other tasks have already been executed. Input The in
Ordering Tasks（拓扑排序+dfs）
weixin_34228617的博客
01-04 165
Ordering Tasks John has n tasks to do. Unfortunately, the tasks are not independent and the execution of one task isonly possible if other tasks have already been executed.InputThe input will consist...
Ordering Tasks(优先工作）拓补排序
Vilin的博客
12-24 883
Ordering Tasks工具 queue vector 思路主要是处理好每个点的入度的关系，当一个节点的前驱节点全部被处理的时候，表示该节点能被处理，每处理一个节点，他对应的后序节点的入度都减1#include <iostream> #include <vector> #include <string> #include <queue> #include <memory.h> using nam
Sicily 1940. Ordering Tasks
Ederick的专栏
02-09 1568
拓扑排序，但题目保证了不会形成环，故可实现全部输出；而由于答案唯一性，需要输出字典序最小的。我的策略是建立一个同步的跟踪各个节点入度数的数组，随着排序的进行不断更新，然后添加新的入度为0的节点到一个set里面，每次输出最前的，也就是最小的那个节点，以此来保证字典序最小。 Run Time: 0.44sec Run Memory: 6216KB Code length: 969Byte
算法学习 拓扑排序（TopSort）
Pengwill's Blog
04-03 4396
拓扑排序一、基本概念在一个有向无环图(Directed Acyclic Graph, DAG)中，规定< u,v > 表示一条由u指向v的的有向边。要求对所有的节点排序，使得每一条有向边 < u,v>中u都排在v的前面。 换个形象点的解释，我们在学习一门课程之前，应该需要一定的预备知识，比如在学习B课程之前我们需先学习A（后用< X,Y > 表示X课程是Y课程的预备知识，其实与上述有序偶的含义相
10305 - Ordering Tasks
海绵的博客
07-27 301
题目链接 简单的队列#include<stdio.h> #include<cstring> #include<queue> using namespace std; const int Max=101;//队列也是可以的 int Map[Max][Max]; int in_degree[Max]; int main() { int n,m; while(~scanf("%d%d",&n
10305:Ordering Tasks
Jingwang Li
08-05 221
Ordering Tasks 这题比较简单，就是拓扑排序，而且肯定是有向无环图，直接DFS即可。 注意数据读取，只要 n 和 m 有一个不为0即可。。。 不考虑是否存在环： #include&lt;bits/stdc++.h&gt; using namespace std; const int maxn = 100 + 10; int m,n,t; int visited[maxn]; ...
UVA 10305- Ordering Tasks(经典拓扑排序)
Endeavor_G的博客
12-05 331
John has n tasks to do. Unfortunately, the tasks are not independent and the execution of one task is only possible if other tasks have already been executed. Input The input will consist of several...
10305 - Ordering Tasks（拓扑排序）
AC_Arthur的专栏
02-26 846
经典的拓扑排序。注意m可以为0。 另外紫书上的代码有错误。。。它的toposort()和dfs()里的u和v都是从0开始的，显然不对。。应该是for(int u=1;u #include #include #include #include using namespace std; const int maxn = 100+9; int c[maxn],topo[maxn],t,n,m,G[m
UVA - 10305 - Ordering Tasks（拓扑排序）
在努力！
08-13 822
UVA - 10305 - Ordering Tasks（拓扑排序） Time Limit: 1 second      Memory Limit: 32 MB John has n tasks to do. Unfortunately, the tasks are not independent and the execution of one task is only possible
Ordering Tasks（拓扑排序）
子夜的博客
09-09 208
题目 在图论中，由一个有向无环图的顶点组成的序列，当且仅当满足下列条件时，称为该图的一个拓扑排序（英语：Topological sorting）。 （1）每个顶点出现且只出现一次； （2）若A在序列中排在B的前面，则在图中不存在从B到A的路径。 也可以定义为：拓扑排序是对有向无环图的顶点的一种排序，它使得如果存在一条从顶点A到顶点B的路径，那么在排序中B出现在A的后面。 基本思想： 先把入度为0 的节点找到并打印 删掉入度为0的节点，继续循环1的步骤，直至图为null。 简而言之，就是将有确定的
Ordering Tasks
旺旺的碎冰冰~的博客
03-23 315
John has n tasks to do. Unfortunately, the tasks are not independent and the execution of one task is only possible if other tasks have already been executed. Input The input will consist of several i...
如果只针对 **文字对答** 的英语口语练习（如AI模拟餐厅点餐对话），我们可以通过 **对话流程设计、NLP文本分析、评分算法** 来实现学习和评分功能。以下是具体实现方案： --- ## **1. 对话流程设计（餐厅点餐场景）** 设定一个 **多轮对话树**，覆盖核心交互节点，例如： ### **标准对话流程（AI引导用户完成）** 1. **Greeting（问候）** - AI: "Welcome to our restaurant! Do you have a reservation?" - 用户需回答: "Yes, under [Name]." / "No, I don't." 2. **Ordering Food（点餐）** - AI: "What would you like to order?" - 用户需包含: **菜品名称 + 定制需求**（如 "I'd like a steak, medium-rare, with mashed potatoes."） 3. **Asking Follow-ups（细节询问）** - AI随机插入问题，如: - "Would you like any drinks with that?" - "Do you prefer spicy or mild?" - 用户需合理回应（如 "I'll have a Coke, please."） 4. **Paying the Bill（结账）** - AI: "How would you like to pay?" - 用户需回答: "By credit card." / "Can I split the bill?" 5. **Ending（结束）** - AI: "Thank you! Enjoy your meal!" - 用户需礼貌回应（如 "Thanks! Goodbye."） --- ## **2. 如何判定用户“学习完成”？** ✅ **必须满足以下条件**： 1. **完成核心对话流程**（至少完成 **Greeting + Ordering + Paying**）。 2. **正确使用关键句型**（如 "I'd like...", "Can I have...?"）。 3. **词汇覆盖度**：至少使用 **5个场景词汇**（如 menu, steak, bill, tip, dessert）。 ❌ **未完成的情况**： - 用户中途退出或跳过关键步骤。 - 回答完全无关（如输入 "I love basketball"）。 --- ## **3. 评分算法（基于文本分析）** 采用 **规则 + NLP关键词匹配 + 语法检测** 计算得分（满分100分）： ### **（1）基础分（50分）** - **流程完整性**（20分）：是否完成所有核心步骤（Greeting→Ordering→Paying）。 - **关键词命中**（15分）：检测是否使用 **关键句型**（"I'd like..."）和 **词汇**（"steak", "bill"）。 - **基本语法正确**（15分）：用NLP库（如spaCy）检测明显错误（如 "I wants" → 扣分）。 ### **（2）进阶分（30分）** - **灵活应答**（10分）：能否回答AI随机插入的问题（如 "Do you need a takeout box?"）。 - **多样性**（10分）：是否使用不同表达（如 "Can I get...?" vs. "I'd like..."）。 - **礼貌用语**（10分）：检测 "please", "thank you" 等。 ### **（3）错误扣分（20分）** - **无关回答**（每次-5分）：如用户突然说 "What's the weather today?" - **严重语法错误**（每次-2分）：如 "Me want burger." - **词汇错误**（每次-1分）：如混淆 "dessert"（甜点）和 "desert"（沙漠）。 --- ## **4. 技术实现（关键代码逻辑）** ### **（1）对话流程管理** ```python # 用状态机（State Machine）管理对话流程 dialogue_states = { "greeting": {"next_states": ["ordering"]}, "ordering": {"next_states": ["follow_up", "paying"]}, "paying": {"next_states": ["end"]} } current_state = "greeting" user_must_say = ["reservation", "like to order"] # 检测关键词 ``` ### **（2）NLP文本分析（示例）** ```python import spacy nlp = spacy.load("en_core_web_sm") def analyze_text(user_input): doc = nlp(user_input) # 检测关键词 keywords = ["steak", "menu", "bill"] found_keywords = [token.text for token in doc if token.text in keywords] # 检测语法错误（如主谓一致） grammar_errors = check_grammar(doc) # 自定义规则或调用语法检查API return { "keywords": found_keywords, "grammar_errors": grammar_errors } ``` ### **（3）评分计算** ```python def calculate_score(user_responses): score = 0 # 1. 流程完整性 if all(stage in user_responses for stage in ["greeting", "ordering", "paying"]): score += 20 # 2. 关键词命中 if any("I'd like" in response for response in user_responses): score += 10 # 3. 语法检测扣分 score -= len(grammar_errors) * 2 return max(0, score) # 确保不低于0分 ``` --- ## **5. 用户反馈设计** 练习结束后，App显示： - **总分**（如 "85/100"） - **具体反馈**： - ✅ "You used polite phrases well!" - ❌ "Try practicing: 'I'd like...' instead of 'I want...'." - **错误高亮**： - "You said: 'Me want burger' → Correct: 'I'd like a burger.'" --- ## **6. 扩展优化** - **动态难度**：根据用户水平调整AI提问复杂度（如新手问简单问题，高阶用户问 "How would you like your steak cooked?"）。 - **错题本**：记录用户常犯错误，后续练习重点强化。 这样，即使没有语音，也能通过 **结构化对话 + NLP文本分析** 实现有效的口语练习和评分。使用java怎么实现
最新发布
06-25
实现一个基于文本对话的英语口语练习系统，需要综合运用多种技术手段，包括自然语言处理（NLP）、对话流程控制以及评分机制的设计。以下是详细的实现方案： ### 对话流程设计 在对话流程设计中，核心是构建一个...
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