UVa 10305 - Ordering Tasks 拓扑排序题解

本文介绍了Topological Sort的基本概念和实现方法,包括思想、建图、遍历过程及代码实现,适合初学者理解该算法。

Topological Sort题解。本题是简单的入门题目。

Topological Sort的思想很简单,就是按没有入度的点,先输出,然后删除这个点的出度。然后输出下一组没有入度的点。

如何实现也是很简单的:

这里使用邻接表,建图的时候反过来建图,建立一个入度邻接表。

然后使用一个vis数组,记录访问过的节点,也可以根据这个信息知道哪些是已经输出的点,这个时候这些点的入度可以不算为当前入度了。


#include <stdio.h>
#include <vector>
using std::vector;

const int MAX_N = 101;
vector<int> gra[MAX_N];
bool vis[MAX_N];
int N, M;

void init()
{
	for (int i = 0; i <= N; i++)
	{
		gra[i].clear();
		vis[i] = false;
	}
}

bool getNonPredence(int u)
{
	if (gra[u].empty()) return true;
	for (int i = 0; i < (int)gra[u].size(); i++)
	{
		if (!vis[gra[u][i]]) return false;
	}
	return true;
}

void topological()
{
	int count = 0;
	while (count < N)
	{
		for (int i = 1; i <= N; i++)
		{
			if (!vis[i] && getNonPredence(i))
			{
				printf("%d ", i);
				count++;
				vis[i] = true;
			}
		}
	}
}

int main()
{
	int u, v;
	while (scanf("%d %d", &N, &M) && (N || M))
	{
		init();
		for (int i = 0; i < M; i++)
		{
			scanf("%d %d", &u, &v);
			gra[v].push_back(u);	//逆向建图:入射邻接表
		}
		topological();
		putchar('\n');
	}
	return 0;
}




内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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