华为OD机试 - 城市聚集度(Java)

该博客主要讨论了华为在线测评(OD)中的一道算法题,涉及城市间道路网络和城市聚集度的概念。当从地图中移除一个城市的所有连接后,聚集度定义为剩余连通部分的最大城市数量。任务是找到聚集度最小的城市,可能存在多个解。题目提供了输入输出描述,并给出了一个Java相关的问题实例。

题目描述

一张地图上有n个城市,城市和城市之间有且只有一条道路相连:要么直接相连,要么通过其它城市中转相连(可中转一次或多次)。城市与城市之间的道路都不会成环。

当切断通往某个城市 i 的所有道路后,地图上将分为多个连通的城市群,设该城市i的聚集度为DPi(Degree of Polymerization),DPi = max(城市群1的城市个数,城市群2的城市个数,…城市群m 的城市个数)。

请找出地图上DP值最小的城市(即找到城市j,使得DPj = min(DP1,DP2 … DPn))

提示:如果有多个城市都满足条件,这些城市都要找出来(可能存在多个解)

提示:DPi的计算,可以理解为已知一棵树,删除某个节点后;生成的多个子树,求解多个子数节点数的问题。

输入描述

每个样例:第一行有一个整数N,表示有N个节点。1 <= N <= 1000。

接下来的N-1行每行有两个整数x,y,表示城市x与城市y连接。1 <= x,  y <= N

输出描述

输出城市的编号。如果有多个,按照编号升序输出。

用例

输入 5
1 2
2 3
3 4
华为od中,新学校选址问题是一个关于使用Java语言解决的问题。在解决这个问题时,我们可以通过以下步骤来完成。 首先,我们需要理解问题的要求和限制条件。新学校选址的目标是在一个给定的地图上找到一个合适的位置来建设新学校。这个位置应满足一定的条件,比如与周围的住宅区距离不宜过远,应尽可能靠近居民区。限制条件可能还包括学校面积和周边环境等。 接下来,我们需要获取地图的数据。可以通过读取一个地图文件或者从数据库中查询地图数据来获得地图的信息。地图数据的存储方式可以灵活选择,比如使用二维数组或者邻接矩阵。 然后,我们需要编写一个Java程序来实现新学校选址算法。可以使用图的遍历算法,比如深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS)来实现。算法的核心是通过递归或循环遍历地图上的每一个位置,并根据选址条件进行判断和筛选。 最后,我们需要输出选址结果。可以将选定的位置以某种方式标记在地图上,比如输出一个新的地图文件或者在图形界面中显示。同时,还可以输出选址的具体坐标和其他相关信息,以便后续的学校建设工作。 总之,通过使用Java语言,我们可以通过一个新学校选址问题来展示我们在算法设计和编程方面的能力。相信在华为od中,通过合理的数据处理和算法实现,我们可以解决这个问题并得出满意的选址结果。
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