PAT 1021 Deepest Root DFS

本文探讨了如何在给定的图中找到使得树深度最大的根节点,即所谓的“最深根”。通过深度优先搜索(DFS)算法,首先确定图的连通性,然后计算以每个节点作为根时的树深度,最终输出深度最大的节点。同时,文章提供了完整的代码实现,展示了算法的具体应用。

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1021 Deepest Root (25 分)
A graph which is connected and acyclic can be considered a tree. The height of the tree depends on the selected root. Now you are supposed to find the root that results in a highest tree. Such a root is called the deepest root.

Input Specification:

Each input file contains one test case. For each case, the first line contains a positive integer N (≤10​410​^4104) which is the number of nodes, and hence the nodes are numbered from 1 to N. Then N−1 lines follow, each describes an edge by given the two adjacent nodes’ numbers.

Output Specification:

For each test case, print each of the deepest roots in a line. If such a root is not unique, print them in increasing order of their numbers. In case that the given graph is not a tree, print Error: K components where K is the number of connected components in the graph.

Sample Input 1:

5
1 2
1 3
1 4
2 5

Sample Output 1:

3
4
5

Sample Input 2:

5
1 3
1 4
2 5
3 4

Sample Output 2:

Error: 2 components

题意:给出一个有N个节点,N-1条边的图,若该图满足树结构,则输出使得树深度最大的根节点,若不满足,则输出联通域个数。

解题过程:

  1. 如果给出的图不满足树结构则要求输出联通域个数,所以首先应该使用dfs求出图的连通域个数,若只有一个联通域则可断定该图满足树结构,此处不用再判断图中是否含有环,因为本题只有N-1条边,如果一个图中只有一个联通域,且含有环则图中的边的个数应大于等于N。
  2. 如果1中判断满足树结构,则用dfs求出以每个节点为根节点时树的深度,最后输出深度最大的点的标号即可

代码:

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

const int maxn = 10004; 
vector<vector<int> > G(maxn);
int mark[maxn];
int parent[maxn];
int visited[maxn];
int N;
void dfs1(int u)
{
	mark[u] = 1;
	for(int j = 0;j < G[u].size(); j++)
	{   
		if(mark[G[u][j]] == 0)
			dfs1(G[u][j]);	
	} 
}

int dfs2(int u)
{
	mark[u] = 1;
	int ans =  1;
	for(int i = 0;i < G[u].size(); i++)
	{
		if(mark[G[u][i]] == 0)
			ans = max(ans,1+dfs2(G[u][i]));
	}
	return ans;
}

int getComponents()
{
	memset(mark,0,sizeof(mark));
	int ans = 0;
	for(int i = 1;i <= N; i++)
	{
		if(mark[i] == 0)
		{
			dfs1(i);
			ans++;
		}
	}
	return ans;
}

int main(int argc, char const *argv[])
{
	int u,v;
	cin >> N;
	for(int i = 0;i < N-1; i++)
	{
		cin >> u >> v;
		G[u].push_back(v);
		G[v].push_back(u);
	}
	
	int parts = getComponents();
	if(parts != 1)                       //如果含有多个联通域
		cout << "Error: " << parts << " components" << endl;
	else
	{
		int depth[N+1],max_depth = -1;  // 分别用于记录以i为根节点的深度  最大深度 
		for(int i = 1;i <= N; i++) 
		{
			memset(mark,0,sizeof(mark));
			depth[i] = dfs2(i);
			if(max_depth < depth[i])
				max_depth = depth[i];
		}
		for(int i = 1;i <= N; i++)
		{
			if(depth[i] == max_depth)
				cout << i << endl;
		}
	}
		
	return 0;
}
内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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