ZOJ 3811 / 2014 牡丹江赛区网络赛 C. Untrusted Patrol

题目: LINK

给定一个无向图,n个点,  m条边,k个特殊点(有传感器),只有当第一次到达特殊点的时候才会发出信号,给出发出信号的序列,问是否存在这样的路径使得每个点至少遍历一次,而且特殊点第一次到达的顺序和和题目输入一样。
 (1 <= N <= 100000), M (1 <= M <= 200000) 
先特判 如果询问时输入的L<k, 那么直接No, 因为l<k肯定有传感器的点没有到达,不满足每个点都遍历一次。
先把第一个特殊点入队,遍历所有的可以到达的点(中途不经过其他特殊点),标记为可以到达。 之后把第一个点标记为普通点。
之后判断第二个点是否可以从第一个点到达(是否被标记),如果不可以则No,否则标记第二个点为普通点,遍历从第二个特殊点出发的可以到达的点(同样中途不经过剩余特殊点).
.......
依次处理完所有点即可.
如果前面的一个特殊点可以到达某个点,那么 他后面的特殊点一定也可以到达这些点,因为他可以回到前面的特殊点再走过去.

#include <vector>
#include <queue>
#include <string>
#include <cstdio>
#include <cstring>
using namespace std;

const int NN = 100005;
const int MM = 200010;

int N, M, K, L, q[NN];
bool sen[NN], vis[NN];
vector<int> e[NN];

bool sol() {
    memset(vis, 0, sizeof(vis)); 
    vis[q[0]] = 1;
    for (int i = 0; i < L; i++) {
        if (!vis[q[i]])  return 0; //i-th点无法到达
        sen[q[i]] = 0;//标记为普通点
        queue<int> que;
        que.push(q[i]);
        while (!que.empty()) {
            int x = que.front();
            que.pop();
            for (int i = 0; i < (int)e[x].size(); i++) {
                int y = e[x][i];
                if (!vis[y]) {
                    vis[y] = 1;
                    if (!sen[y]) {
                        que.push(y);
                    }
                }
            }
        }
    }
    for (int i = 1; i <= N; i++) 
        if (!vis[i]) {
            return 0;
    }
    return 1;
}

int main() {
    int T; 
    scanf("%d", &T); 
    while (T--) {
        scanf("%d%d%d", &N, &M, &K); 
        memset(sen, 0, sizeof(sen));
        for (int i = 0; i < K; i++) {
            int x;
            scanf("%d", &x); 
        }
        for (int i = 0; i < NN; i++) e[i].clear();
        for (int i = 0; i < M; i++) {
            int u, v;
            scanf("%d%d", &u, &v); 
            e[u].push_back(v);
            e[v].push_back(u);
        }
        scanf("%d", &L); 
        for (int i = 0; i < L; i++) {
            scanf("%d", &q[i]); 
            sen[q[i]] = 1;
        }
        if(L < K) {
            printf("No\n"); continue; 
        }
        if (sol())  printf("Yes\n");
        else  printf("No\n");
    }
    return 0; 
}


内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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