bzoj4405

本文深入探讨了一种基于图论的算法实现,通过将问题抽象为图的形式,利用节点和边的关系来解决复杂的问题。该算法首先将每个框拆分为三个点,并通过连接球和点来构建图结构,然后运用深度优先搜索和并查集等技术,判断是否存在小于等于1的两点相连的情况,最终得出问题的答案。文章详细介绍了算法的具体步骤和实现细节。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

将每个框拆成三个点。

球向三个点连边,框内连两个边(都连和连两个效果是一样的)。

若拆点后有两点连了则说明小于等于1,贡献为1,减去每个球的贡献就是答案。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n, m, tl, hed[5005], mp[5005], cnt, f[5005], jb[5005], pre[5005], ttt, ee;
int inx, vis[5005];
struct node {
	int v, nxt;
}e[500005];
void add(int u, int v) {
	e[++tl].v = v;
	e[tl].nxt = hed[u];
	hed[u] = tl;
} 
int fth(int x) {
	return f[x] == x ? x : f[x] = fth(f[x]);
}
queue<int>que;
int lca(int x, int y) {
	++inx;
	for(;;swap(x, y)) {
		if(!x) continue;
		x = fth(x);
		if(vis[x] == inx) return x;
		vis[x] = inx;
		x = pre[mp[x]];
	}
}
void unit(int u, int v, int t) {
	int z;
	while(fth(u) != t) {
		pre[u] = v;
		z = mp[u];
		if(jb[z] == 2) {
			jb[z] = 1;
			que.push(z);
		} 
		if(fth(u) == u) f[u] = t;
		if(fth(z) == z) f[z] = t;
		v = z;
		u = pre[v];
	}
}
bool find(int s) {
	int i, j;
	for(i = 1; i <= m * 3 + n; ++i) {
		f[i] = i;
		jb[i] = -1;
	}
	while(!que.empty()) que.pop();
	que.push(s);
	jb[s] = 1;
	int u, v, x1, x2, t, las, now;
	while(!que.empty()) {
		u = que.front();
		que.pop();
		for(i = hed[u]; ~i; i = e[i].nxt) {
			v = e[i].v;
			if(jb[v] < 0) {
				jb[v] = 2;
				pre[v] = u;
				if(!mp[v]) {
					now = v;
					for(; now; now = las) {
						las = mp[t = pre[now]];
						mp[now] = t;
						mp[t] = now;
					}
					return 1;
				}
				else {
					jb[mp[v]] = 1;
					que.push(mp[v]);
				}
			}
			else if(jb[v] == 1 && fth(u) != fth(v)){
				t = lca(u, v);
				unit(u, v, t);
				unit(v, u, t);
			}
		}
	}
	return 0;
} 
int main() {
	cin >> ttt;
	int i, u, v;
	while(ttt--) {
		cin >> n >> m >> ee; 
		tl = 0; cnt = 0; inx = 0;
		memset(hed, -1, sizeof(hed));
		memset(mp, 0, sizeof(mp));
		memset(pre, 0, sizeof(pre));
		memset(vis, 0, sizeof(vis));
		for(i = 1; i <= ee; ++i) {
			cin >> u >> v;
			add(3 * m + u, 3 * (v - 1) + 1);
			add(3 * (v - 1) + 1, 3 * m + u);
			add(3 * m + u, 3 * (v - 1) + 2);
			add(3 * (v - 1) + 2, 3 * m + u);
			add(3 * m + u, 3 * (v - 1) + 3);
			add(3 * (v - 1) + 3, 3 * m + u);
		}
		for(i = 1; i <= m; ++i) {
			add(3 * (i - 1) + 1, 3 * (i - 1) + 2);
			add(3 * (i - 1) + 2, 3 * (i - 1) + 1);
		}
		for(i = 3 * m + 1; i <= 3 * m + n; ++i) {
			if(mp[i]) continue;
			if(find(i))++cnt;
		}
		for(i = 1; i <= 3 * m; ++i ) {
			if(mp[i]) continue;
			if(find(i))++cnt;
		}
		cout << cnt - n << endl;
	//	for(i = 1; i <= 3 * m + n; ++i ) cout << mp[i] << " "; cout << endl;
	//	for(i = 1; i <= n; ++i) cout << (mp[m * 3 + i] - 1) / 3 + 1 << " ";
	//	cout << endl;
	}
	return 0;
}

 

内容概要:本文《2025年全球AI Coding市场洞察研究报告》由亿欧智库发布,深入分析了AI编程工具的市场现状和发展趋势。报告指出,AI编程工具在2024年进入爆发式增长阶段,成为软件开发领域的重要趋势。AI编程工具不仅简化了代码生成、调试到项目构建等环节,还推动编程方式从人工编码向“人机协同”模式转变。报告详细评估了主流AI编程工具的表现,探讨了其商业模式、市场潜力及未来发展方向。特别提到AI Agent技术的发展,使得AI编程工具从辅助型向自主型跃迁,提升了任务执行的智能化和全面性。报告还分析了AI编程工具在不同行业和用户群体中的应用,强调了其在提高开发效率、减少重复工作和错误修复方面的显著效果。最后,报告预测2025年AI编程工具将在精准化和垂直化上进一步深化,推动软件开发行业进入“人机共融”的新阶段。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是对AI编程工具有兴趣的研发人员、企业开发团队及非技术人员。 使用场景及目标:①了解AI编程工具的市场现状和发展趋势;②评估主流AI编程工具的性能和应用场景;③探索AI编程工具在不同行业中的具体应用,如互联网、金融、游戏等;④掌握AI编程工具的商业模式和盈利空间,为企业决策提供参考。 其他说明:报告基于亿欧智库的专业研究和市场调研,提供了详尽的数据支持和前瞻性洞察。报告不仅适用于技术从业者,也适合企业管理者和政策制定者,帮助他们在技术和商业决策中更好地理解AI编程工具的价值和潜力。
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