codeforces1345E Quantifier Question拓扑排序+dfs好题

本文详细解析了 Codeforces 平台上的 1345E Quantifier Question 题目,通过建立有向图并运用拓扑排序判断环路,提出了寻找全称量词数量最大化的量词序列的算法。文章提供了完整的 C++ 代码实现,展示了如何利用正反向深度优先搜索确定每个变量的量词类型。

codeforces1345E Quantifier Question

题意

有n个数可以在实数范围内取,给定m个大小关系,求一个修饰x1到xn的量词序列使得这些关系都为真,注意量词必须是按x1到xn的序列给出,不能换顺序,因为换顺序可能真假性会变。可以看我的另一小篇博客https://blog.youkuaiyun.com/sidnee/article/details/106004559
给定n,m和m个大小关系。
输出全称量词数量最大的量词序列。无解就-1.

思路

很好想到建立又有向图,有环就不行。可以通过拓扑排序判环。因为拓扑排序破不开环。
如果无环,显然都是存在量词一定行,但是要全称量词最多。
然后发现一个好性质:
每条链只有编号最小的可以是全称量词,其他都必须是存在量词。因为哈斯图上大小可比的两者序号大的必然是存在量词(因为序号小的先填量词)。

做法

先判环。
无环,只要正反向dfs看看每个点同链上的最小点是谁,如果是自己就能全称量词,比自己小就不行。

代码

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<vector>
using namespace std;
const int NN=200100;
int vis1[NN],vis2[NN];
vector<int> con1[NN],con2[NN];
int min1[NN],min2[NN];
int ind[NN];
void dfs1(int cur){
	if(vis1[cur])return;
	min1[cur]=cur;
	vis1[cur]=1;
	int sz=con1[cur].size();
	for(int i=0;i<sz;i++){
		int nex=con1[cur][i];
		dfs1(nex);
		min1[cur]=min(min1[cur],min1[nex]);
	}
}
void dfs2(int cur){
	if(vis2[cur])return;
	min2[cur]=cur;
	vis2[cur]=1;
	int sz=con2[cur].size();
	for(int i=0;i<sz;i++){
		int nex=con2[cur][i];
		dfs2(nex);
		min2[cur]=min(min2[cur],min2[nex]);
	}
}
int head,tail;
int q[NN];
void bfs(){
	while(head<=tail){
		int cur=q[head];
		int sz=con1[cur].size();
		for(int i=0;i<sz;i++){
			int nex=con1[cur][i];
			ind[nex]--;
			if(ind[nex]==0)q[++tail]=nex;
		}
		head++;
	}
}
int main(){
	int n,m;
	scanf("%d%d",&n,&m);
	int x,y;
	for(int i=1;i<=n;i++)min1[i]=min2[i]=i;
	for(int i=1;i<=m;i++){
		scanf("%d%d",&x,&y);
		con1[x].push_back(y);
		con2[y].push_back(x);
		ind[y]++;
	}
	head=1,tail=0;
	for(int i=1;i<=n;i++){
		if(ind[i]==0){
			q[++tail]=i;
		}
	}
	bfs();
	if(tail<n){
		printf("-1\n");
		return 0;
	}
	for(int i=1;i<=n;i++){
		if(!vis1[i]){
			dfs1(i);
		}
	}
	for(int i=1;i<=n;i++){
		if(!vis2[i]){
			dfs2(i);
		}
	}
	int ans=0;
	for(int i=1;i<=n;i++){
		if(min(min1[i],min2[i])==i)ans++;
	}
	printf("%d\n",ans);
	for(int i=1;i<=n;i++){
		if(min(min1[i],min2[i])==i)printf("A");
		else printf("E");
	}printf("\n");
	return 0;
}
### 目描述 在Codeforces上的Parking Party目通常是一个具有特定场景的算法问。一般来说,目场景会设定在一个停车场,有若干个停车位和车辆。每辆车有其目标停车位,车辆需要按照一定规则移动到目标停车位,可能会涉及到车辆移动的代价、移动的规则(比如只能前后移动等)等条件。目标是要计算出所有车辆都到达目标停车位的最小代价或者判断是否能够全部到达目标停车位等。不过具体的目描述还需要到Codeforces目页面去查看准确信息。 ### 解思路 - **数据结构选择**:可以使用数组来表示停车场的状态,每个元素代表一个停车位的占用情况。例如,使用 0 表示空位,使用不同的正整数表示不同的车辆。 - **模拟移动过程**:对于每辆车,尝试找到从其当前位置到目标位置的最短路径。可以使用广度优先搜索(BFS)来实现,因为 BFS 可以保证找到的路径是最短的。 - **贪心策略**:在某些情况下,可以使用贪心算法。比如优先处理距离目标位置最近的车辆,或者优先处理移动代价最小的车辆。 ### 代码实现(Python示例,假设简单场景) ```python # 假设停车场是一维数组,每个元素表示停车位 # 车辆编号从 1 开始,0 表示空位 # 模拟停车场状态 parking = [0, 1, 0, 2, 0] target_positions = [2, 4] # 车辆 1 目标位置是 2,车辆 2 目标位置是 4 # 简单的模拟移动函数 def move_vehicle(parking, vehicle, target): current = parking.index(vehicle) steps = 0 while current != target: if current < target: parking[current], parking[current + 1] = parking[current + 1], parking[current] current += 1 else: parking[current], parking[current - 1] = parking[current - 1], parking[current] current -= 1 steps += 1 return steps total_steps = 0 for i in range(len(target_positions)): vehicle = i + 1 target = target_positions[i] steps = move_vehicle(parking, vehicle, target) total_steps += steps print("Total steps:", total_steps) ```
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