POJ 3713 Transferring Sylla(图的三联通,tarjan算法

本文提供了一种解决 POJ 3713 问题的方法,通过使用 Tarjan 算法来判断图是否为双连通图,并确保在删除任意一个点后图仍然保持连通。文章包含详细的 C++ 代码实现。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

http://www.hankcs.com/program/algorithm/poj-3713-transferring-sylla.html

思路和解答可以参考上面这一篇文章,很详细。这个题一开始tle了若干发,结果把临接矩阵换成临接表a了。。。。。。本来图论题有时候就会出现卡常熟的情况,如果不是需要删边删点什么的临接矩阵还是慎用。。。。。。。

#include<iostream>
#include<string>
#include<cstring>
#include<iomanip>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<vector>
#include<cmath>
#include<set>
#include<cctype>
#include<memory>
#include<cstdlib>
#include<map>
#include<list>
#include<queue>
#include<stack>
#include<climits>
#include<complex>
#include<utility>
#include<functional>
using namespace std;

#define INF 0x7fffffff
#define RE cerr<<"REdebuge"<<endl;
#define M7 1000000007
#define M9 1000000009
#define set0(a) memset((a),0,sizeof (a))
#define pb push_back
#define ifor(s,n) for(long long i=(s);i<(n);i++)
#define rep(rep_val) for(int REP_i=0;REP_i<(rep_val);REP_i++)
#define eps 1e-7

typedef long long ll;
typedef pair<int, int> Poi;

const int maxv=505;
int tarjan_clo=0;
vector<int> G[maxv];
int pos[maxv];////时间戳标注的该点的位置
int low[maxv];/////从该点能回到的位置最小的节点
bool cut[maxv];
bool fd=0;
bool mark[maxv];
int n,m;
int tarjan_dfs(int u,int fa){
	if(fd) return INF;
	int child=0;
	int lowu=pos[u]=++tarjan_clo;
	for(int i=0;i<G[u].size();i++){
		int &v=G[u][i];
		if(!pos[v]&&pos[v]!=-1){
			child++;
			int lowv=tarjan_dfs(v,u);
			lowu=min(lowu,lowv);
			if(lowv>=pos[u])
				cut[u]=1;
		}
		else if(pos[v]<pos[u]&&pos[v]!=-1&&pos[v]!=0&&v!=fa){
			lowu=min(lowu,pos[v]);
			}
	}
	if(fa<0&&child==1) cut[u]=0;
	if(cut[u]) fd=1;
	return low[u]=lowu;
}
void dfs0(int u){
	mark[u]=1;
	for(int i=0;i<G[u].size();i++){
		if(!mark[G[u][i]]){
		dfs0(G[u][i]);
		}
	}
	return;
}
bool is_connected(){
	set0(mark);
	dfs0(0);
	bool f=1;
	for(int j=0;j<n;j++) if(mark[j]==0) f=0;
	return f;
}
bool solve(){
	for(int rm=0;rm<n;rm++){
		set0(pos);
		set0(low);
		set0(cut);
		pos[rm]=-1;
		int s=rm==0?1:0;
		tarjan_clo=0;
		fd=0;
		tarjan_dfs(s,-1);
		if(fd)
			return false;
	}
	return true;
}
int main(){
   	//	freopen("in","r",stdin);
 	while(cin>>n>>m,n){
 		ifor(0,maxv) G[i].clear();
 		rep(m){
 			int a,b;
 			scanf("%d%d",&a,&b);
 			G[a].pb(b);G[b].pb(a);
  		}
  		if(!is_connected()){
  			puts("NO");
  			continue;
  		}
  		if(solve())
  			puts("YES");
  		else 
  			puts("NO");
  	}
	return 0;
}


内容概要:论文提出了一种基于空间调制的能量高效分子信方案(SM-MC),将传输符号分为空间符号和浓度符号。空间符号过激活单个发射纳米机器人的索引来传输信息,浓度符号则采用传统的浓度移位键控(CSK)调制。相比现有的MIMO分子信方案,SM-MC避免了链路间干扰,降低了检测复杂度并提高了性能。论文分析了SM-MC及其特例SSK-MC的符号错误率(SER),并过仿真验证了其性能优于传统的MIMO-MC和SISO-MC方案。此外,论文还探讨了分子信领域的挑战、优势及相关研究工作,强调了空间维度作为新的信息自由度的重要性,并提出了未来的研究方向和技术挑战。 适合人群:具备一定信理论基础,特别是对纳米信和分子信感兴趣的科研人员、研究生和工程师。 使用场景及目标:①理解分子信中空间调制的工作原理及其优势;②掌握SM-MC系统的具体实现细节,包括发射、接收、检测算法及性能分析;③对比不同分子信方案(如MIMO-MC、SISO-MC、SSK-MC)的性能差异;④探索分子信在纳米网络中的应用前景。 其他说明:论文不仅提供了详细的理论分析和仿真验证,还给出了具体的代码实现,帮助读者更好地理解和复现实验结果。此外,论文还讨论了分子信领域的标准化进展,以及未来可能的研究方向,如混合调制方案、自适应调制技术和纳米机器协作协议等。
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