欧拉回路

题目链接https://vjudge.net/contest/285333#problem/B

在无向图中,若该图为连通图且所有顶点的度都为偶数,则存在欧拉回路

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
#include<cstdio>
using namespace std;
int n,m;
int g[1010][1010]; //用二维数组来判断两个顶点之间是否存在边,若存在则为1,否则为0 
int visit[1010];//广搜时用到,若该顶点已被访问过则为1,否则为0 
int dig[1010];//用来记录顶点的度数 
bool bfs(int s)//把图的第一个顶点作为参数 
{
	queue<int> duiwu;
	memset(visit,0,sizeof(visit));
	duiwu.push(s);
	visit[s]=1;
	while(!duiwu.empty())
	{
		int temp=duiwu.front();
		for(int i=1;i<=n;i++)
		{
			if(g[temp][i]&&!visit[i])
			{
				duiwu.push(i);
				visit[i]=1;
			}
		}
		duiwu.pop();
	} 
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		if(visit[i]==0)
		{
			return false;
		}
	}
	return true;
} 
int main()
{
	while(1)
	{
		cin>>n;
		if(n==0)
		break;
		cin>>m;
		memset(g,0,sizeof(g));
		memset(dig,0,sizeof(dig));
		for(int i=1;i<=m;i++)
		{
			int x1,x2;
			cin>>x1>>x2;
			g[x1][x2]=g[x2][x1]=1;
			dig[x1]++;
			dig[x2]++;
		}
		bool flag=true;
		for(int i=1;i<=n;i++)
		{
			if(dig[i]%2==1)
			{
				flag=false; //如果存在一个顶点的度数为奇数,则不存在欧拉回路 
				break;
			}
		}
		if(flag==false)
		{
			cout<<"0"<<endl;
			continue;
		}
		if(bfs(1)) //经过广搜判断这个图是否连通 
		{
			cout<<"1"<<endl;
		}
		else
		{
			cout<<"0"<<endl;
		}
	} 
	return 0; 
} 

 

基于html+python+Apriori 算法、SVD(奇异值分解)的电影推荐算法+源码+项目文档+算法解析+数据集,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 电影推荐算法:Apriori 算法、SVD(奇异值分解)推荐算法 电影、用户可视化 电影、用户管理 数据统计 SVD 推荐 根据电影打分进行推荐 使用 svd 模型计算用户对未评分的电影打分,返回前 n 个打分最高的电影作为推荐结果 n = 30 for now 使用相似电影进行推荐 根据用户最喜欢的前 K 部电影,分别计算这 K 部电影的相似电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now 根据相似用户进行推荐 获取相似用户 K 个,分别取这 K 个用户的最喜爱电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now Redis 使用 Redis 做页面访问次数统计 缓存相似电影 在使用相似电影推荐的方式时,每次请求大概需要 6.6s(需要遍历计算与所有电影的相似度)。 将相似电影存储至 redis 中(存储 movie_id,拿到 movie_id 后还是从 mysql 中获取电影详细信息), 时间缩短至:93ms。 十部电影,每部存 top 5 similar movie 登录了 1-6 user并使用了推荐系统,redis 中新增了 50 部电影的 similar movie,也就是说,系统只为 6 为用户计算了共 60 部电影的相似度,其中就有10 部重复电影。 热点电影重复度还是比较高的
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