团体程序设计天梯赛-练习集 L3-003 社交集群 并查集 解题报告

本文介绍了一个社交网络集群分析的问题,通过用户兴趣爱好的匹配来形成不同的社交集群。文章提供了一段C++代码实现,该实现利用并查集算法来确定用户间的连接关系,并统计集群规模。

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L3-003. 社交集群

时间限制
1000 ms
内存限制
65536 kB
代码长度限制
8000 B
判题程序
Standard
作者
陈越

在社交网络平台注册时,用户通常会输入自己的兴趣爱好,以便找到和自己兴趣相投的朋友。有部分兴趣相同的人们就形成了“社交集群”。现请你编写程序,找出所有的集群。

输入格式:

输入的第一行给出正整数N(<=1000),即社交网络中的用户总数(则用户从1到N编号)。随后N行,每行按下列格式列出每个人的兴趣爱好:

Ki: hi[1] hi[2] ... hi[Ki]

其中Ki(>0)是第i个人的兴趣的数量,hi[j]是第i个人的第j项兴趣的编号,编号范围为[1, 1000]内的整数。

输出格式:

首先在第一行输出整个网络中集群的数量,然后在第二行按非递增的顺序输出每个集群中用户的数量。数字间以1个空格分隔,行首尾不得有多余空格。

输入样例:
8
3: 2 7 10
1: 4
2: 5 3
1: 4
1: 3
1: 4
4: 6 8 1 5
1: 4
输出样例:
3
4 3 1

代码:

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <queue>
using namespace std;
#define MAXN 1010
int c[MAXN], f[MAXN];

int find(int x)
{
    return x == f[x] ? x : f[x] = find(f[x]);
}

void merge(int x, int y)
{
    x = find(x);
    y = find(y);
    if(x != y) f[x] = y;
}

int main()
{
    int n, v, t, tt;
    scanf("%d", &n);
    for(int i = 0; i < 1010; i++) f[i] = i;
    for(int i = 0; i < n; i++)
    {
        scanf("%d: ", &t);
        scanf("%d", &tt);
        c[i] = tt;
        for(int j = 1; j < t; j++)
        {
            scanf("%d", &v);
            merge(tt, v);
        }
    }
    int num[1010] = {0}, cnt = 0;
    for(int i = 0; i < n; i++)
        num[find(c[i])] ++;
    for(int i = 0; i < 1010; i++)
        if(num[i]) cnt++;
    sort(num, num + 1010, greater<int>());
    printf("%d\n", cnt);
    printf("%d", num[0]);
    for(int i = 1; i < cnt; i++)
        printf(" %d", num[i]);
    printf("\n");
    return 0;
}




### PTA 团体程序设计天梯赛 L3 练习题目及解析 #### 题目概述 L3级别的题目通常涉及较为复杂的算法和数据结构应用,难度较高。这些题目不仅考察编程能力,还测试选手对于特定算法的理解程度以及解决实际问题的能力。 #### 示例题目分析 ##### 千手观音 [^1] **背景描述** 在一个二维平面上有N个点,每个点代表一个可以被机器人手臂触及的位置。给定M条线段连接某些点对之间的路径,每条路径都有一定的长度。目标是从起点出发到达终点,在这个过程中尽可能多地触碰不同的点,并返回能够触碰到的最大不同点数。 **输入格式** - 第一行两个整数 N 和 M (2 ≤ N ≤ 50; 1 ≤ M ≤ 200),表示总共有多少个节点以及有多少条边; - 接下来 M 行,每行三个正整数 u,v,w 描述一条无向加权边(u != v),其中 w 是这条边的权重; **输出格式** 仅有一行包含一个整数 K ,即最多能访问到的不同顶点数目(不包括起始位置)。 **解法思路** 这个问题可以通过动态规划来处理。定义 dp[i][j] 表示当前处于第 i 步并且最后一步停留在 j 这个结点上所能获得的最大分数。通过遍历所有可能的状态转移方程更新dp数组中的值直到找到最优解为止。 ```python def max_touch_points(N, edges): from collections import defaultdict graph = defaultdict(list) for edge in edges: u, v, _ = edge graph[u].append(v) graph[v].append(u) # 初始化DP表格 dp = [[0]*(N+1) for _ in range(N)] def dfs(current_node, visited_nodes): if all(visited_nodes): return sum([int(not node) for node in visited_nodes]) best_score = 0 for neighbor in graph[current_node]: new_visited = list(visited_nodes) if not new_visited[neighbor]: new_visited[neighbor] = True score_with_neighbor = dfs(neighbor, tuple(new_visited)) + int(not any(new_visited)) best_score = max(best_score, score_with_neighbor) return best_score start_state = [False] * (N + 1) result = dfs(1, tuple(start_state)) return result - 1 # 减去起始位置本身 ``` ##### 关于深度优先搜索和逆序对的问题 **背景描述** 给出一组序列,要求计算该序列中存在的全部逆序对数量。所谓“逆序对”,指的是如果存在一对索引(i,j)(i<j),使得a[i]>a[j],那么这对元素就构成了一个逆序对。 **输入格式** 单组测试样例的第一行为一个整数n(n≤10^5),表示待测序列的长度;第二行为n个由空格分隔开来的整数ai(ai∈[-1e9,+1e9]),它们共同构成了一串完整的待检测序列。 **输出格式** 输出文件应只含有一行,内有一个整数m,它代表着所求得的结果——也就是整个序列里存在的逆序对总数。 **解法思路** 利用归并排序的思想可以在O(nlogn)时间内解决问题。当我们将左半部分与右半部分合并时,只要左边某个元素大于右边任意一个小于它的元素,则说明这两个之间形成了若干个新的逆序对。因此我们只需要统计这样的情况即可得到最终答案。 ```cpp #include <iostream> using namespace std; long long merge(int* A, int l, int m, int r){ int n1=m-l+1; int n2=r-m; int L[n1], R[n2]; for(int i=0;i<n1;++i)L[i]=A[l+i]; for(int j=0;j<n2;++j)R[j]=A[m+j+1]; int i=0,j=0,k=l,inversions=0; while(i<n1 && j<n2){ if(L[i]<=R[j]){ A[k++]=L[i++]; }else{ inversions+=n1-i; A[k++]=R[j++]; } } while(i<n1){A[k++]=L[i++];} while(j<n2){A[k++]=R[j++];} return inversions; } long long countInversions(int*A,int l,int r){ if(l>=r)return 0; int mid=(l+r)/2; long long cnt=countInversions(A,l,mid)+countInversions(A,mid+1,r); cnt+=merge(A,l,mid,r); return cnt; } int main(){ int n,*arr; cin>>n; arr=new int[n]; for(int i=0;i<n;++i)cin>>arr[i]; cout<<countInversions(arr,0,n-1)<<endl; delete[] arr; return 0; } ```
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