【AC梦工厂】广工华工联合训练1 A - Comunicating the Tibet

本文介绍了一种使用深度优先搜索(DFS)解决图染色问题的方法。给定一个图,目标是在每个节点分配一个不超过k的值,确保相邻节点的值不同。通过直接在DFS过程中进行赋值,简化了解决方案。

传送门:https://vjudge.net/contest/188332#problem/A

题目大意:

给定一个(n,m)图,需要在每个点上给一个不超过k的值,使得相邻的点的值不相同,不存在时输出-1

题解

一开始想法是先求联通分支,再topo给点赋值,但看到别人的代码后发现更简单的思路是,直接在dfs的过程中给点赋值,因为在dfs的过程中已经相当于是topo的过程了。

代码

#include <iostream>
#include <bits/stdc++.h>

using namespace std;
int s[400005];
vector<int>g[400005];
int n,m,k;
void dfs(int x,int cnt)
{
    s[x]=cnt;
    for(int i=0;i<g[x].size();i++)
    {
        if(s[g[x][i]]==-1)
            dfs(g[x][i],cnt%k+1);
    }
}
int main()
{
    fill(s,s+40005,-1);
    scanf("%d%d%d",&n,&m,&k);
    for(int i=0;i<m;i++)
    {
        int a,b;
        scanf("%d%d",&a,&b);
        g[a].push_back(b);
        g[b].push_back(a);
    }
    if(m!=0&&k==1){
        printf("-1\n");
        return 0;
    }
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        if(s[i]==-1) dfs(i,1);
        printf("%d\n",s[i]);
    }
    return 0;
}
一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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