水题收集者

这篇博客和上一篇博客写的是同一题，zai

这是一道关于二分图最大匹配

这道题是一道应用拓扑排序算法的题目

一道用最短路

一道搜索题，

还是一道关于数独搜索的题，用之前那个方法

这道题可以用费用流来解决，在大神kanla。

这是一道求边shuangliantong

这道题是用解决最大流问题

这道题是一道用二分图最大匹配算法ji

这道题是对有上下界网络流问题的第一次实践。zheti

这是一道最大流的题，zai

这道题有两种方法可以解决，一种是

一道二分图最佳匹配的rementi

一道最小生成树的题。       题目比较基础

一道网络赛的搜索题

一道较为复杂的搜索题。

一道搜索题，挺好的一题，可惜开始理解错题目的意思了。      题目y

这道题可以用二分图的zu

很好的一道题目，考验人的ji

一道很好的题目，看似是费用流，实际上不需要用费用流，用Floyd算法就可以了，当然在Floyd算法中要做一些处理。      开始我一直在想用费用流，可是看了答案后才明白用Floyd算法找出并消去一个负环就可以了。因为题目说“Your plan need not be optimal itself, but must be valid and better than The City Coun

一道针对二分图zui的基本应用

之前这道题用了费用流来解决，这次用了二分图最佳匹配来解决。

这是一道很值得yizuo二分图最佳匹配的题

还是一道二分图匹配的入门题，熟悉一下算法，练练手。代码（C++）：#include #include #include #define MAX 350using namespace std;//#define LOCALvector G[MAX];int ans,cx[MAX],cy[MAX];bool tag[MAX];void add_edge(i

这道题和poj 1273是一样的。之所以再做一遍是因为试用yi

入门级最大流的题

这是一道求有向图欧拉回路的问题。       首先，介绍什么是欧拉回路。遍历图中的每条边，一次且仅一次，最后回到出发的点。       其次，介绍欧拉回路存在的条件。如果一个图存在欧拉回路，第一，是连通图；第二，如果是无向图，那么要求每个点的度为偶数，如果是有向图，那么要求每个点的入度等于出度。      最后，介绍一下解题思路，主要是深度优先搜索，用一个标识数组记录哪些边走过。不过在

这是一道求次小生成树的题目。       首先，介绍一下什么是次小生成树。设T是无向连通图G的最小生成树，对于另一棵生成树T1(T1不等于T)，如果不存在T2（T2不等于T），满足T2的权值之和小于T1的条件，那么T1称为次小生成树。从权值之和的角度看，次小生成树的权值可能大于最小生成树，也可能等于最小生成树。顺便提一下，如果无向连通图G的每条边权值均不相等，那么最小生成树唯一，也就是说，最小

这是一道最小树形的题目。

这道题我用了求LCA

一道最大流问题，很基础，

这是一道树形DP的题，与之前的树形DP一样，同样对应一个图论的概念——最小支配集。       首先，介绍一下什么是最小支配集。如果V是一个图G最小支配集，那么对于图G中的任意一个点，要么属于集合V，要么与集合V中的点相关联。在图G的所有支配集中，顶点数最少的支配集称为最小支配集。如果图是树，那么解决起来比较方便，否则没有多项式时间解法。       然后，介绍一下状态转移方程。这道题有三

这是一道树形DP的题目，与之前一道树形DP一样，这个题也对应一个图论的概念——最大独立集，并且除了动态规划的方法外，同样可以用贪心做。这题我仍然只用了动态规划的方法。      首先，介绍一下什么是最大独立集。从图G的顶点集中取出若干顶点组成一个集合，使得对于图中的每条边（u，v），u和v最多只有一个属于该集合，即该集合内的点两两不相邻。在图G的所有独立集中，顶点数最多的称为最大独立集。如果图

这是一道最小生成树的题目，很适合刚学完Prim算法或Kruskal算法的人来练手。       Prim算法：首先，把图中的顶点集分成Va和Vb两个集合，Va中的点属于最小生成树，Vb中的点属于待选的点。起初，Va中只有一个点，这个点是任意选择的。两个集合间存在相互连接的边，选择其中权值最小的边，并把对应的点加入集合Va中，重复上述选择过程，直到无边可选。如果Vb中没有点，则说明图G存在最小生

这是一道动态规划的题目，具体点是一道树形DP，当然也可以用贪心写，不过我只写了动态规划的，没试过贪心。 顺便提一下，这道题其实是求一棵树的最小点覆盖。       首先，谈谈什么是树形DP，就我个人的理解来说，状态转移方程从子节点向父节点进行状态转移，那就是树形DP。       然后，定义一下最小点覆盖，这是一个图论的概念。对于图G的任意一条边（u，v），要么u属于顶点覆盖，要么v属于顶

这是一道拓扑排序的题目，由于题目这只要求判断是否存在拓扑序列，所以方法不会受到限制。       要判断是否存在拓扑序列，就是要判断有向图中是否有环，我们可以从两个角度来解决问题：1）通过图的遍历，寻找是否有环；2）常规的处理拓扑排序的方法，即通过维护一个入度数组来找拓扑序列，如果处理到最后仍然有入度不为0的节点，那么便是有环图。        如果你会拓扑排序，那么方法2就不成问题，个人

这是一道拓扑排序的题目，我们知道对于一个有向无环图的拓扑排序可能不止一种，所以这道题要求按字典序输出一个结果。      这样，在处理上需要注意一些细节。由于要保持字典序，所以每次找到新的入度为0的节点时都需要从小到大遍历保存节点入度大小的数组，此外，为了区别遍历时入度为0是否已经处理过，必须将处理过的入度为0的节点的入度做好其他标记。代码（G++）：#include #includ

这是一道费用流的题目，

这是一道求哈密尔顿回路的问题。         首先介绍一下什么是哈密尔顿回路。哈密尔顿回路是指从一个点出发，经过图中每个点一次且仅一次，最后回到出发点的一条回路。目前没有判断哈密尔顿回路的充要条件，但有一些有用充分条件或必要条件。其中此题要用到其中一条充分条件：如果图G的每个点的度之和大于等于n（n为图G的顶点数），则图G存在哈密尔顿回路。         然后介绍一下算法：