洛谷P1113 杂务 (拓扑排序求最长路)

本文介绍了一种基于拓扑排序求解有向无环图中最长路径的方法。通过使用队列来保存入度为0的节点,并更新相关节点的入度及距离,最终找出图中的最长路径。

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题目链接

拓扑排序:首先将图中入度为 0 的点压入队列中,每次从队列中 pop 出一个点并将该点所连接的点入度都减一,若入度减到 0 则压入队列,直到队列为空,那么将每一次 pop 出的点记录下来就是该图的拓扑排序。如果要求字典序最小将队列改为优先队列即可。

求最长路:动态规划 设当前队列中 pop 出的点为 u ,与 u 连接的点 v ,那么 dis[v] = max(dis[v], dis[u] + edges[u][v]) 。则记录 dis 中最大值就是最长路。

代码:

#include <cstdio>
#include <cmath>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <string>
#include <queue>
#include <stack>
#include <vector>
#include <map>
#include <set>
#include <bitset>
using namespace std;

typedef long long ll;
#define int ll
#define INF 0x3f3f3f3f3f3f3f3f
#define MAXM 1000000 + 10
#define MAXN 100000 + 10
const ll mod = 1e9 + 7;
#define P pair<int, int>
#define fir first
#define sec second

int n;
vector<int> G[MAXN];
int num[MAXN], in[MAXN];
int dis[MAXN];
int ans;

signed main()
{
    cin >> n;
    for(int i = 1; i <= n; i ++) {
        int pre; cin >> num[i] >> num[i];
        while(cin >> pre, pre) {
            G[pre].push_back(i);
            in[i] ++;
        }
    }

    queue<int> Q;
    for(int i = 1; i <= n; i ++) {
        if(!in[i]) {
            Q.push(i);
            dis[i] = num[i];
        }
    }
    while(!Q.empty()) {
        int now = Q.front();
        Q.pop();
        for(int i = 0; i < G[now].size(); i ++) {
            in[G[now][i]] --;
            if(!in[G[now][i]]) Q.push(G[now][i]);
            dis[G[now][i]] = max(dis[G[now][i]], dis[now] + num[G[now][i]]);
            ans = max(ans, dis[G[now][i]]);
        }
    }
    cout << ans << endl;
}

/*

The WAM is F**KING interesting .

*/

 

### 关于洛谷 P2078 的解析 目前提供的引用中并未直接提及洛谷 P2078 的相关内容。然而,可以通过分析其他类似问题的解法来推测该题目的潜在解决方案。 #### 基础概念回顾 快速排序是一种分治算法,其核心思想在于通过选取一个基准值将数组划分为两部分,并分别对这两部分递归执行相同的操作[^1]。这种策略通常适用于需要高效排序的数据结构问题。 对于涉及图论的问题,如洛谷 P1113 杂务,采用拓扑排序的方法能够有效解决问题。具体而言,设置 `len` 数组记录各节点所需时间,并借助队列实现层次遍历以计算最早完成时刻[^2]。 针对字符串解析类题目(例如洛谷 P1597),合理运用标准库函数 `scanf()` 可简化复杂逻辑判断过程。通过检测返回值决定读取状态并存储对应变量值至预定义数组之中[^3][^4]。 而某些组合优化场景下,则需综合考虑多种因素权衡利弊。比如,在安排序列时应优先满足条件较少者先行安置从而减少后续冲突可能性[^5]。 尽管上述案例覆盖范围广泛但仍缺乏针对特定编号为2078之练习的具体指导方针。以下是基于常规模式构建的一般性建议: #### 推测性的解答框架 假设此任务属于动态规划范畴,则可尝试如下方法: - 定义状态转移方程; - 初始化边界条件; - 自底向上迭代解最优子结构性质直至全局最佳方案显现出来为止。 如果它更倾向于模拟操作型挑战的话,那么务必注意细节处理诸如输入验证、异常捕捉等方面以免因微小疏漏而导致错误结果输出。 最后给出一段伪代码示意如何着手编写此类程序片段(假定目标是最长公共子序列LCS): ```python def lcs_length(X, Y): m = len(X) n = len(Y) # 创建二维表用于保存中间结果 C = [[None]*(n + 1) for i in range(m + 1)] for i in range(m + 1): for j in range(n + 1): if i == 0 or j == 0 : C[i][j] = 0 elif X[i-1] == Y[j-1]: C[i][j] = C[i-1][j-1]+1 else: C[i][j] = max(C[i-1][j], C[i][j-1]) return C[m][n] X="AGGTAB" Y="GXTXAYB" print("Length of LCS is ",lcs_length(X,Y)) ```
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