HDU-#4857 逃生(拓扑排序)

本文介绍了一道关于逆拓扑排序的编程题,通过反向建立优先级关系并使用优先队列实现最大值优先的逆拓扑排序,解决了字典序最小的排队序列问题。

题目大意:给定N个人数的M组优先级关系,求编号小的尽量靠前的排队序列。

解题思路:一读题知道是拓扑排序,直接就拍了,后边一直WA。搜了一下原来输出队列的时候不是按照字典序来,晕死,对那一句话理解了半天都没想通,正向字典序遍历判断是满足条件的。后来举了特例,才知道是有问题的。看了一下可以后往前排列,每次排列最大的编号,这样再逆序输出就可以了。这个题主要就是这里了,要逆拓扑排序,还有就是数据量较大用矩阵存不下来,要用vector,不过还有一种邻接表的写法,后边再试试看了。详见code。

题目来源:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4857

code:

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <queue>
#include <vector>
using namespace std;

const int MAXN = 30000+10;
vector<int> map[MAXN];
int indeg[MAXN],topo[MAXN];
int T,n,m,u,v,cnt;

struct cmp{  //比较函数,最大值优先
    bool operator()(const int &a,const int &b){return a<b;}
};

void toposort(){
    priority_queue<int,vector<int>,cmp> q;
    for(int i=1;i<=n;i++) //将没有出度的点存入队列
        if(indeg[i]==0)
            q.push(i);
    while(!q.empty()){
        int x=q.top();
        q.pop();
        topo[++cnt]=x;  //逆序记录
        for(int i=0;i<map[x].size();i++){
            indeg[map[x][i]]--; //将关联关系--
            if(indeg[map[x][i]]==0) //如果该点没有出度,放入队列
                q.push(map[x][i]);
        }
    }
}

int main(){
    scanf("%d",&T);
    while(T--){
        scanf("%d%d",&n,&m);
        for(int i=1;i<=n;i++) //初始化vector
            map[i].clear();
        memset(indeg,0,sizeof(indeg));
        for(int i=1;i<=m;i++){
            scanf("%d%d",&u,&v);
            map[v].push_back(u); //反向存放,使值大的优先
            indeg[u]++;
        }
        cnt=0;
        toposort();
        for(int i=cnt;i>1;i--) //方向输出
            printf("%d ",topo[i]);
        printf("%d\n",topo[1]);
    }
    return 0;
}


### 关于HDU - 6609 的题目解析 由于当前未提供具体关于 HDU - 6609 题目的详细描述,以下是基于一般算法竞赛题型可能涉及的内容进行推测和解答。 #### 可能的题目背景 假设该题目属于动态规划类问题(类似于多重背包问题),其核心在于优化资源分配或路径选择。此类问题通常会给出一组物品及其属性(如重量、价值等)以及约束条件(如容量限制)。目标是最优地选取某些物品使得满足特定的目标函数[^2]。 #### 动态转移方程设计 如果此题确实是一个变种的背包问题,则可以采用如下状态定义方法: 设 `dp[i][j]` 表示前 i 种物品,在某种条件下达到 j 值时的最大收益或者最小代价。对于每一种新加入考虑范围内的物体 k ,更新规则可能是这样的形式: ```python for i in range(n): for s in range(V, w[k]-1, -1): dp[s] = max(dp[s], dp[s-w[k]] + v[k]) ``` 这里需要注意边界情况处理以及初始化设置合理值来保证计算准确性。 另外还有一种可能性就是它涉及到组合数学方面知识或者是图论最短路等相关知识点。如果是后者的话那么就需要构建相应的邻接表表示图形结构并通过Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall等经典算法求解两点间距离等问题了[^4]。 最后按照输出格式要求打印结果字符串"Case #X: Y"[^3]。 #### 示例代码片段 下面展示了一个简单的伪代码框架用于解决上述提到类型的DP问题: ```python def solve(): t=int(input()) res=[] cas=1 while(t>0): n,k=list(map(int,input().split())) # Initialize your data structures here ans=find_min_unhappiness() # Implement function find_min_unhappiness() res.append(f&#39;Case #{cas}: {round(ans)}&#39;) cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
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