51nod 1076 2条不相交的路径【边双连通分量】

本文介绍了一种高效算法,用于判断无向图中是否存在两条不相交的路径。通过两次深度优先搜索(DFS),首先找出所有桥接边,然后划分边双连通分量,实现对路径交叉性的快速判断。

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

基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 40  难度:4级算法题

给出一个无向图G的顶点V和边E。进行Q次查询,查询从G的某个顶点V[s]到另一个顶点V[t],是否存在2条不相交的路径。(两条路径不经过相同的边)
(注,无向图中不存在重边,也就是说确定起点和终点,他们之间最多只有1条路)
Input
第1行:2个数M N,中间用空格分开,M是顶点的数量,N是边的数量。(2 <= M <= 25000, 1 <= N <= 50000)
第2 - N + 1行,每行2个数,中间用空格分隔,分别是N条边的起点和终点的编号。例如2 4表示起点为2,终点为4,由于是无向图,所以从4到2也是可行的路径。
第N + 2行,一个数Q,表示后面将进行Q次查询。(1 <= Q <= 50000)
第N + 3 - N + 2 + Q行,每行2个数s, t,中间用空格分隔,表示查询的起点和终点。
Output
共Q行,如果从s到t存在2条不相交的路径则输出Yes,否则输出No。
Input示例
4 4
1 2
2 3
1 3
1 4
5
1 2
2 3
3 1
2 4
1 4
Output示例
Yes
Yes
Yes
No
No

边双连通分量的求法:

先dfs一次求出所有的桥-.-将桥标记----然后再dfs一次,既可找到所以得分量-.-

定义  先深标记pre数组     所达到的最小pre的------low数组

low[v] 为  <1>  v的所有孩子 i 的low[i]   < 2 > pre[v]   < 3 >  所有的 与v相连的已遍历的 w  的 pre[w] ,其中w不为v的父节点       三者的最小值...........

如果在边  u-v  中   low[u] > low[v]  的   v为割点,u-v为桥..    


代码:

#include<cmath>
#include<cstdio>
#include<vector>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
struct node{
    int to;
    bool biao;
}op;
vector<node> V[25100];
int n,m,dfs_clock;
int low[25100],pre[25100];//pre 先深-----后面用于记录所在分量  low所到pre最小处  
void dfs(int u,int fa)
{
    low[u]=pre[u]=++dfs_clock;
    for (int i=0;i<V[u].size();i++)
    {
        int v=V[u][i].to;
        if (!pre[v])
        {
            dfs(v,u);
            low[u]=min(low[v],low[u]);
            if (pre[u]<low[v])//v为割点----u-v为桥
            {
                V[u][i].biao=true;
            }
        }
        else if (fa!=v)
        {
            low[u]=min(low[u],pre[v]);
        }
    }
}
void dfs_shu(int u,int fa,int shu)
{
    pre[u]=shu;
    for (int i=0;i<V[u].size();i++)
    {
        int v=V[u][i].to;
        if (V[u][i].biao||pre[v]) continue;
        dfs_shu(v,u,shu);
    }
}
int main()
{
    scanf("%d%d",&n,&m);
    int a,b,q;
    while (m--)
    {
        scanf("%d%d",&a,&b);
        op.biao=false;op.to=b;
        V[a].push_back(op);op.to=a;
        V[b].push_back(op);
    }
    dfs_clock=0;
    memset(pre,0,sizeof(pre));
    for (int i=1;i<=n;i++)
    {
        if (!pre[i]) dfs(i,-1);
    }
    memset(pre,0,sizeof(pre));
    for (int i=1;i<=n;i++)
    {
        if (!pre[i]) dfs_shu(i,-1,i);
    }
    scanf("%d",&q);
    while (q--)
    {
        scanf("%d%d",&a,&b);
        if (pre[a]==pre[b])
            printf("Yes\n");
        else
            printf("No\n");
    }
    return 0;
}


题目 51nod 3478 涉及一个矩阵问题,要求通过最少的操作次数,使得矩阵中至少有 `RowCount` 行和 `ColumnCount` 列是回文的。解决这个问题的关键在于如何高效地枚举所有可能的行和列组合,并计算每种组合所需的操作次数。 ### 解法思路 1. **预处理每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数**: - 对于每一行,计算将其变为回文所需的最少操作次数。这可以通过比较每对对称位置的值是否相同来完成。 - 对于每一列,计算将其变为回文所需的最少操作次数,方法同上。 2. **枚举所有可能的行和列组合**: - 由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此可以枚举所有可能的行组合和列组合。 - 对于每一种组合,计算其所需的最少操作次数,并取最小值。 3. **计算操作次数**: - 对于每一种组合,需要计算哪些行和列需要修改,并且注意行和列的交叉点可能会重复计算,因此需要去重。 ### 代码实现 以下是一个可能的实现方式,使用了枚举和位运算来处理组合问题: ```python def min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count): import itertools N = len(matrix) M = len(matrix[0]) # Precompute the cost to make each row a palindrome row_cost = [] for i in range(N): cost = 0 for j in range(M // 2): if matrix[i][j] != matrix[i][M - 1 - j]: cost += 1 row_cost.append(cost) # Precompute the cost to make each column a palindrome col_cost = [] for j in range(M): cost = 0 for i in range(N // 2): if matrix[i][j] != matrix[N - 1 - i][j]: cost += 1 col_cost.append(cost) min_total_cost = float('inf') # Enumerate all combinations of rows and columns rows = list(range(N)) cols = list(range(M)) from itertools import combinations for row_comb in combinations(rows, row_count): for col_comb in combinations(cols, col_count): # Calculate the cost for this combination cost = 0 # Add row costs for r in row_comb: cost += row_cost[r] # Add column costs for c in col_comb: cost += col_cost[c] # Subtract the overlapping cells for r in row_comb: for c in col_comb: # Check if this cell is part of the palindrome calculation if r < N // 2 and c < M // 2: if matrix[r][c] != matrix[r][M - 1 - c] and matrix[N - 1 - r][c] != matrix[N - 1 - r][M - 1 - c]: cost -= 1 min_total_cost = min(min_total_cost, cost) return min_total_cost # Example usage matrix = [ [0, 1, 0], [1, 0, 1], [0, 1, 0] ] row_count = 2 col_count = 2 result = min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count) print(result) ``` ### 代码说明 - **预处理成本**:首先计算每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数。 - **枚举组合**:使用 `itertools.combinations` 枚举所有可能的行和列组合。 - **计算成本**:对于每一种组合,计算其成本,并考虑行和列交叉点的重复计算问题。 ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此枚举所有组合的时间复杂度为 $ O(N^{RowCount} \times M^{ColCount}) $,这在实际中是可接受的。 - **空间复杂度**:主要是存储预处理的成本,空间复杂度为 $ O(N + M) $。 ### 相关问题 1. 如何优化矩阵中行和列的枚举组合以减少计算时间? 2. 在计算行和列的交叉点时,如何更高效地处理重复计算的问题? 3. 如果矩阵的大小增加到更大的范围,如何调整算法以保持效率? 4. 如何处理矩阵中行和列的回文件不同时的情况? 5. 如何扩展算法以支持更多的操作类型,例如翻转某个区域的值?
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