codeforces 14D Two Paths dfs

本文介绍了解决 CodeForces 14D 问题的方法,该问题要求找出图中两条不相交路径的最大长度乘积。通过枚举每条边并删除它,使用 DFS 找出剩余图中两个顶点出发的两条最长路径。

http://codeforces.com/problemset/problem/14/D
题意:
找出两条路径的长度乘积最大,要保证这两条路径没有公共的点,如果找不到就输出0。
思路:
枚举每一条边,删掉这条边,对于这两个点进行dfs,从每个点开始走找出两条最长的路,path就是这两条路之和。两个点的path相乘判断能不能更新答案。
要小心的就是要从每个点找出两条路,不能直接找下去。这里调试了好久才发现。。

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <vector>
using namespace std;
#define M 209
int vis[M];
vector<int> G[M];
int n;
int temp1,temp2;
int ans;
int s;
int dfs(int a,int b)
{
    int sum = 0, max1 = 0,max2 = 0;  //记录两边的和、最大的、第二大的
    for(int i = 0;i < G[a].size();i++)
    {
        if(G[a][i] != b)
        {
            sum = max(dfs(G[a][i],a),sum);  //两条边的和
            if(s > max1) //更新最大
            {
                max2 = max1;
                max1 = s;
            }
            else if(s > max2) //不能更新最大的但能更新第二大的。
            {
                max2 = s;
            }
        }
    }
    s = max1 + 1; //边的长度+1
    sum = max(sum,max1+max2);
    return sum;
}
int main()
{
    scanf("%d",&n);
    {
        for(int i = 0;i < n;i++) G[i].clear();
        ans = 0;
        for(int i = 0;i < n-1;i++)
        {
            int a,b;
            scanf("%d %d",&a,&b);
            G[a].push_back(b);
            G[b].push_back(a);
        }
        for(int i = 1;i <= n;i++)
        for(int j = 0;j < G[i].size();j++)
        {
            memset(vis,0,sizeof(vis));
            temp1 = dfs(i,G[i][j]);
            temp2 = dfs(G[i][j],i);
            ans = max(ans,temp1*temp2);
        }
        printf("%d\n",ans);
    }
    return 0;
}
/*
7
1 6
4 6
5 6
6 7
2 6
3 7
*/
### Codeforces Problem 1014D 解答与解释 当前问题并未提供关于 **Codeforces Problem 1014D** 的具体描述或相关背景信息。然而,基于常见的竞赛编程问题模式以及可能涉及的主题领域(如数据结构、算法优化等),可以推测该问题可能属于以下类别之一: #### 可能的解法方向 如果假设此问题是典型的计算几何或者论类题目,则通常会涉及到如下知识点: - 遍历(DFS 或 BFS) - 贪心策略的应用 - 动态规划的状态转移方程设计 由于未给出具体的输入输出样例和约束条件,这里无法直接针对Problem 1014D 提供精确解答。但是可以根据一般性的解决思路来探讨潜在的方法。 对于类似的复杂度较高的题目,在实现过程中需要注意边界情况处理得当,并且要充分考虑时间效率的要求[^5]。 以下是伪代码框架的一个简单例子用于说明如何构建解决方案逻辑流程: ```python def solve_problem(input_data): n, m = map(int, input().split()) # 初始化必要的变量或数组 graph = [[] for _ in range(n)] # 构建邻接表或其他形式的数据表示方法 for i in range(m): u, v = map(int, input().split()) graph[u].append(v) result = [] # 执行核心算法部分 (比如 DFS/BFS 遍历) visited = [False]*n def dfs(node): if not visited[node]: visited[node] = True for neighbor in graph[node]: dfs(neighbor) result.append(node) for node in range(n): dfs(node) return reversed(result) ``` 上述代码仅为示意用途,实际应用需依据具体题目调整细节参数设置及其功能模块定义[^6]。 #### 关键点总结 - 明确理解题意至关重要,尤其是关注特殊测试用例的设计意。 - 对于大规模数据集操作时应优先选用高效的时间空间性能表现良好的技术手段。 - 结合实例验证理论推导过程中的每一步骤是否合理有效。
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