hdu-1083 Courses (二分图)

本文介绍了一道经典的二分图匹配问题——HDU 1083 Courses,通过匈牙利算法解决学生选课问题,确保每位学生选择不同课程且所有课程都有人选。代码实现清晰,适合初学者学习。

原题链接

hdu-1083 Courses

题意

一共有N个学生跟P门课程,一个学生可以任意选一
门或多门课,问是否达成:
1.每个学生选的都是不同的课(即不能有两个学生选同一门课)
2.每门课都有一个代表(即P门课都被成功选过)
输入为:
P N(课程数跟学生数)
接着有P行,格式为Count studenti studenti+1 ……studentcount
(Count表示对课程1感兴趣的学生数,接着有Count个学生)
如第一行3 1 2 3表示学生1跟学生2跟学生3对课程1感兴趣
输出为:
若能满足上面两个要求这输出”YES”,否则为”NO”

思路

二分图匹配问题,匈牙利算法模板题。

#include <iostream>
#include <cstring>
using namespace std;

const int maxn=500;

int mat[maxn][maxn]; //存储二分图
int link[maxn]; //记录匹配
bool vis[maxn];  
int nx,ny; //两个集合的元素个数

bool dfs(int u) //从课程u出发
{ 
	for(int i = 1; i <= ny; i ++) //遍历每个学生
	{
		if(mat[u][i] && !vis[i]) //如果右边相连且学生没有被记录过
		{
			vis[i] = 1;
			if(link[i] == -1 || dfs(link[i])) //寻找交错链
			{
				link[i] = u; 
				return true;
			}
		}
	}
	return false;
}

int hungary()
{
	int ans = 0;
	memset(link, -1, sizeof(link));//初始化,无匹配
	for(int i = 1; i <= nx; i ++)
	{
		memset(vis, 0, sizeof(vis));
		if(dfs(i))
			ans ++;
	}
	return ans;
}

int main()
{
	int t, i, j, x, n;
	cin >> t;
	while(t --)
	{
		memset(mat, 0, sizeof(mat));
		cin >> nx >> ny; //nx为课程集合,ny为学生集合
		for(i = 1; i <= nx; i++)
		{
			cin >> n;
			for(j = 1; j <= n; j ++)
			{
				cin >> x;
				mat[i][x] = 1; //学生x对课程i感兴趣,置1
			}
		}
		int ans = hungary();//最大匹配数量
		if(ans != nx)
			cout << "NO" << endl;
		else
			cout << "YES" <<endl; 
	}
	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'Case #{cas}: {round(ans)}') cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
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