HDU 5631 Rikka with Graph / UVALive - 7240 Minimum Cut-Cut(删边操作,BestCoder)

本文介绍了一道关于图论中最小割问题的竞赛题目,通过对给定图进行边的删除操作来保持图的连通性,并计算所有可行的删除组合数量。文章详细阐述了解题思路及实现代码。

Rikka with Graph(进入答题)



Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others)
Total Submission(s): 1031    Accepted Submission(s): 491


Problem Description
As we know, Rikka is poor at math. Yuta is worrying about this situation, so he gives Rikka some math tasks to practice. There is one of them:

Yuta has a non-direct graph with n vertices and n+1 edges. Rikka can choose some of the edges (at least one) and delete them from the graph.

Yuta wants to know the number of the ways to choose the edges in order to make the remaining graph connected.

It is too difficult for Rikka. Can you help her?
 

Input
The first line contains a number T(T30) ——The number of the testcases.

For each testcase, the first line contains a number n(n100) .

Then n+1 lines follow. Each line contains two numbers u,v , which means there is an edge between u and v.
 

Output
For each testcase, print a single number.
 

Sample Input
  
1 3 1 2 2 3 3 1 1 3
 

Sample Output
  
9
 

Source


题意:

就是给定一个图,删除一条边或者两条边之后,仍然能够保持连通的操作有多少种。


思路:

第一次接触删边操作,自然参考了题解,但愿自己的注释没写错。


AC代码:

#include<stdio.h>
#define MYDD 1103

int n,pre[MYDD];//记录父节点
struct node { //记录边信息的结构体
	int u;//起点
	int v;//终点
	int flag;//标记是否已经使用
} dd[MYDD];

void init(int x) {
	for(int j=1; j<=x; j++)
		pre[j]=j;
}

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

void combine(int x,int y) {
	int fx=find(x);
	int fy=find(y);
	if(fx!=fy)
		pre[fx]=fy;
}

bool Delete() { //删除边的操作
	init(n);
	for(int j=0; j<=n; j++) {
		if(dd[j].flag)
			combine(dd[j].u,dd[j].v);
	}

	int sum=0;//统计树的个数,即是否连通
	for(int j=1; j<=n; j++) {
		if(pre[j]==j)//根节点等于本身就是一棵树
			sum++;
		if(sum>1) {//存在大于 1 个的树 
			return false;//不成立 
		}
	}
	return true;//成立 
}

int main() {
	int t;
	scanf("%d",&t);
	while(t--) {
		scanf("%d",&n);
		for(int j=0; j<=n; j++) {
			scanf("%d%d",&dd[j].u,&dd[j].v);
			dd[j].flag=1;
		}

		int ans=0;//记录删除边之后满足的答案 
		for(int j=0; j<=n; j++) {
			dd[j].flag=0;
			if(Delete())//删除一条边
				ans++;
			for(int k=j+1; k<=n; k++) {
				dd[k].flag=0;
				if(Delete())//删除两条边的操作
					ans++;
				dd[k].flag=1;//边的还原
			}
			dd[j].flag=1;//边的还原,为了下一次删边保证原图完整 
		}

		printf("%d\n",ans);
	}
	return 0;
}



************************************************



先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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