黑科技——三元环计数

如果给你一个无向图,问其中有多少个三元环

暴力?一个菊花图就没了

我们考虑如果一条边(u,v)由度数大的向度数小的连边。如果度数一样,那么编号小的向编号大的连边(这个编号大的向小的连也可以)。

这时候整张图是个DAG,所以只要枚举每个点,给每个点的出点打上标记,再枚举出点的出点,如果有标记就计数,显然每个三元环只会被算到一次。

我们考虑一下时间复杂度:

\sum_{i=1}^{m}degout(u_{i})

乍一看时间复杂度不太对劲,然而,由于我们每次是由度数大的向度数小的连边,所以:

1.如果degout(u)>\sqrt{m},这样的u只会被算根号次,因为只有度数大于等于根号m的点才能连向他,而这样的点最多只有根号m个

2.degout(u)<=\sqrt{m}

综上时间复杂度为m\sqrt{m}

例题:

hdu6184

#include<bits/stdc++.h>
#define ll long long
using namespace std;
const int N=2e5+10;
struct node{
	int u,to,w;
};
node edge[N<<1];
int head[N],s[N],t[N],x[N],y[N],deg[N];
int k,n,m; 
ll ans,la[N];
void add(int x,int y,int z){
	edge[k].u=y; edge[k].to=head[x]; edge[k].w=z; head[x]=k++;
}
int main(){
	while (~scanf("%d%d",&n,&m)) {
		for (int i=1;i<=n;i++) head[i]=-1; k=0;
		ans=0;
		for (int i=1;i<=n;i++) deg[i]=0;
		for (int i=1;i<=m;i++) {
		scanf("%d%d",&x[i],&y[i]); deg[x[i]]++; deg[y[i]]++; 
		la[i]=0;
		}
		for (int i=1;i<=n;i++) s[i]=0,t[i]=0;
		for (int i=1;i<=m;i++) if (deg[x[i]]>deg[y[i]]||((deg[x[i]]==deg[y[i]])&&x[i]<y[i]))
        	add(x[i],y[i],i); else add(y[i],x[i],i);
		for (int i=1;i<=n;i++) {
			for (int j=head[i];j!=-1;j=edge[j].to){
				int u=edge[j].u; s[u]=i; t[u]=edge[j].w;
			}
			for (int j=head[i];j!=-1;j=edge[j].to){
				int u=edge[j].u;
				for (int p=head[u];p!=-1;p=edge[p].to){
					int v=edge[p].u; 
					if (s[v]==i) {
						ans+=la[edge[j].w]+la[edge[p].w]+la[t[v]];
						la[edge[j].w]++; la[edge[p].w]++; la[t[v]]++;
					}
				}
			}
		}
		printf("%lld\n",ans);
	}
}

 

### 关于 LeetCode 题目 1534 “统计好三元组”的 C++ 解题思路 #### 问题描述 给定一个长度为 `n` 的整数数组 `arr` 和三个正整数 `a`, `b`, `c`,定义一个“好三元组” `(i, j, k)` 满足以下条件: - `0 <= i < j < k < n` - `|arr[i] - arr[j]| <= a` - `|arr[j] - arr[k]| <= b` - `|arr[i] - arr[k]| <= c` 目标是计算这样的“好三元组”数量。 --- #### 方法一:暴力枚举法 最简单的解决方案是对所有的可能组合进行遍历并逐一验证是否符合条件。这种方法的时间复杂度较高,适用于数据规模较小的情况。 以下是基于此方法的 C++ 实现: ```cpp class Solution { public: int countGoodTriplets(vector<int>& arr, int a, int b, int c) { int count = 0; int n = arr.size(); for(int i = 0; i < n - 2; ++i){ for(int j = i + 1; j < n - 1; ++j){ if(abs(arr[i] - arr[j]) > a) continue; // 提前剪枝 for(int k = j + 1; k < n; ++k){ if(abs(arr[j] - arr[k]) <= b && abs(arr[i] - arr[k]) <= c){ count++; } } } } return count; } }; ``` 上述代码通过三层嵌套循分别迭代索引 `i`, `j`, `k` 并检查其对应的值是否满足约束条件[^1]。为了提高效率,在第二层循中加入了提前退出机制以减少不必要的比较次数。 --- #### 方法二:优化后的枚举算法 虽然无法完全避免 O(n³) 时间复杂度,但可以利用一些技巧进一步降低实际运行时间。例如,在每次进入第三层循之前先判断当前候选对 `(i,j)` 是否有可能构成有效的好三元组;如果不可能,则跳过该次外层循中的剩余部分。 改进版伪代码如下所示(未提供具体实现细节): ```plaintext for each valid pair (i,j): collect all possible candidates of k that satisfy the conditions with respect to both j and combined constraints from i. ``` 这种预处理方式能够显著提升性能表现尤其当输入参数较大时效果更加明显. --- #### 性能分析与总结 对于本题而言由于最大允许范围仅为100因此即使采用朴素的方法也能获得可接受的结果速度。然而随着未来可能出现更大尺寸的数据集则需考虑更高效的策略比如借助哈希表或者树状结构辅助快速查找潜在匹配项从而达到降维打击的目的即把原本立方级别的操作压缩至平方甚至线性级别完成整个过程[^4]。 ---
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