C. NP-Hard Problem

探讨了如何通过染色法解决图论中的顶点覆盖问题,确保任意边的两个节点位于不同集合中,适用于不连通图。

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Recently, Pari and Arya did some research about NP-Hard problems and they found the minimum vertex cover problem very interesting.

Suppose the graph G is given. Subset A of its vertices is called a vertex cover of this graph, if for each edge uv there is at least one endpoint of it in this set, i.e. or (or both).

Pari and Arya have won a great undirected graph as an award in a team contest. Now they have to split it in two parts, but both of them want their parts of the graph to be a vertex cover.

They have agreed to give you their graph and you need to find two disjoint subsets of its vertices A and B, such that both A and B are vertex cover or claim it’s impossible. Each vertex should be given to no more than one of the friends (or you can even keep it for yourself).

Input
The first line of the input contains two integers n and m (2 ≤ n ≤ 100 000, 1 ≤ m ≤ 100 000) — the number of vertices and the number of edges in the prize graph, respectively.

Each of the next m lines contains a pair of integers ui and vi (1  ≤  ui,  vi  ≤  n), denoting an undirected edge between ui and vi. It’s guaranteed the graph won’t contain any self-loops or multiple edges.

Output
If it’s impossible to split the graph between Pari and Arya as they expect, print “-1” (without quotes).

If there are two disjoint sets of vertices, such that both sets are vertex cover, print their descriptions. Each description must contain two lines. The first line contains a single integer k denoting the number of vertices in that vertex cover, and the second line contains k integers — the indices of vertices. Note that because of m ≥ 1, vertex cover cannot be empty.

题意:给你一副可能是不连通的图,问存不存在偶图。
偶图就是对任一一条边的两个节点必须在两个不同的集合中。
孤立节点的话就不用管了。

用染色的办法,对每一个节点的儿子,若没染色,则染色,若染色了,则比较颜色是否相同。用dfs实现~

代码:

#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#include <iostream>
#include <vector>
const int MAXN=100005;
int color[MAXN];
int co1[MAXN];
int co2[MAXN];
int tol;
using namespace std;
struct Edge
{
    int u;
    int v;
}ee[MAXN];
vector <int> edge[MAXN];
using namespace std;
void add(int u,int v)
{
    //ee[tol].u=u;
    //ee[tol].v=v;
    edge[u].push_back(v);//加边
}
bool dfs(int now)
{
    for(int i=0;i<edge[now].size();i++)
    {
        if(color[edge[now][i]]==-1)//若没被染色
        {
            color[edge[now][i]]=1-color[now];//染和当前颜色相反色
            if(!dfs(edge[now][i]))//以染色节点为父亲节点dfs
            {
                return false;
            }
        }
        else//若染色了
        {
            if(color[edge[now][i]]==color[now])//若当前颜色和相连点的颜色一样,就不行
            {
                return false;
            }
        }
    }
    return true;
}
int main (void)
{
    tol=0;
    int m,n;
    cin>>m>>n;
    memset(color,-1,sizeof(color));
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        int u,v;
        scanf("%d %d",&u,&v);
        add(u,v);
        add(v,u);
    }
    bool sign=true;
    for(int i=1;i<=m&&sign;i++)
    {
        if(color[i]==-1)
        {
            color[i]=1;
            sign&=dfs(i);
        }
    }
    if(!sign)
    {
        printf("-1\n");
    }
    else
    {
        int ans1=0;
        int ans2=0;
        for(int i=1;i<=m;i++)
        {
            if(color[i]==1)
            {
                co1[ans1++]=i;
            }
            if(color[i]==0)
            {
                co2[ans2++]=i;
            }
        }
        printf("%d\n",ans1);
        for(int i=0;i<ans1;i++)
        {
            printf("%d%c",co1[i],i==ans1-1?'\n':' ');
        }
         printf("%d\n",ans2);
        for(int i=0;i<ans2;i++)
        {
        printf("%d%c",co2[i],i==ans2-1?'\n':' ');
        }
    }
    return 0;
}
### NP-Hard 问题概述 NP-hard 问题是计算复杂性理论中的一个重要类别,这类问题至少与 NP 完全问题一样难。即使一个问题不是决策问题或者不属于 NP 类,只要它比任何已知的 NP 问题更困难,则可以被归类为 NP-hard[^1]。 对于 NP-hard 问题的一个显著特点是其难以找到精确解。具体来说,在多项式时间内求得最优解通常是不可能的任务。因此,面对这些挑战时,往往需要采取不同的策略来处理这些问题[^3]。 #### 解决 NP-Hard 问题的方法 针对 NP-hard 问题的特点,常见的解决方案包括但不限于: - **近似算法**:设计能够在合理的时间内给出接近最佳答案的结果; - **启发式方法**:利用特定领域内的经验法则快速获得可行但不一定是最优的解答; - **元启发式技术**:如遗传算法、模拟退火等高级搜索机制,可以在更大范围内探索可能的解空间; 通过上述手段之一或组合使用,可以在一定程度上缓解因问题固有的高复杂度所带来的困扰,并实现较为满意的性能表现。 ### NP 完全问题与 NP-Hard 的区别和联系 NP 完全问题是一组特殊的 NP 问题,即那些既属于 NP 又具有如下性质的问题:任何一个其他 NP 中的问题都可以在多项式时间里转化为该问题。换句话说,如果能够有效地解决某个 NP 完全问题,那么理论上就可以有效解决所有的 NP 问题[^2]。 而 NP-hard 则涵盖了更为广泛的一系列难题,不仅限于 NP 范畴之内。这意味着某些 NP-hard 问题甚至不在 NP 或者更广泛的 co-NP 类别之中。然而,所有 NP 完全问题都是 NP-hard 的子集,因为它们同样具备很高的内在难度并能作为其他 NP 问题的有效转化目标。 ```python def is_np_complete(problem): """判断给定问题是否为NP完全""" # 假设这里实现了具体的逻辑... pass def solve_with_approximation_algorithm(problem_instance): """采用近似算法解决问题实例""" approximate_solution = ... return approximate_solution ```
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