HDU 4324:Triangle LOVE( 拓扑排序 )

本文介绍了一种特殊有向图的算法问题,旨在判断图中是否存在由三人形成的“Triangle Love”。通过构造拓扑排序的方式,文章提供了一种有效判断方法,并附带完整的代码实现。

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Triangle LOVE



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Total Submission(s): 2271    Accepted Submission(s): 946


Problem Description
Recently, scientists find that there is love between any of two people. For example, between A and B, if A don’t love B, then B must love A, vice versa. And there is no possibility that two people love each other, what a crazy world!
Now, scientists want to know whether or not there is a “Triangle Love” among N people. “Triangle Love” means that among any three people (A,B and C) , A loves B, B loves C and C loves A.
  Your problem is writing a program to read the relationship among N people firstly, and return whether or not there is a “Triangle Love”.
 

Input
The first line contains a single integer t (1 <= t <= 15), the number of test cases.
For each case, the first line contains one integer N (0 < N <= 2000).
In the next N lines contain the adjacency matrix A of the relationship (without spaces). A i,j = 1 means i-th people loves j-th people, otherwise A i,j = 0.
It is guaranteed that the given relationship is a tournament, that is, A i,i= 0, A i,j ≠ A j,i(1<=i, j<=n,i≠j).
 

Output
For each case, output the case number as shown and then print “Yes”, if there is a “Triangle Love” among these N people, otherwise print “No”.
Take the sample output for more details.
 

Sample Input
  
2 5 00100 10000 01001 11101 11000 5 01111 00000 01000 01100 01110
 

Sample Output
  
Case #1: Yes Case #2: No
 
题意:给你一个特殊的有向图,该有向图的任意两个节点u与v之间有且仅有一条单向边,现在问你该有向图是否存在由3个节点构成的环.

该图本质是拓扑排序题.如果该图可以拓扑排序,那么不存在3节点的环,否则存在3节点的环.



#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
#include<algorithm>
#include<vector>

using namespace std;

const int M = 2000 + 5;
int n;
int in[M];
char str[M];
int t;
vector<int> map[M];

bool toposort()
{
    int sum = 0;
    queue<int>Q;
    for(int i=0; i<n; i++)
        if( !in[i] )
        Q.push( i );
    while( !Q.empty() )
    {
        int u = Q.front();
        Q.pop();
        sum++;
        for(int i=0; i<map[u].size(); i++)
        {
            int m = map[u][i];
            if( --in[m] == 0 )
                Q.push( m );
        }
    }
    if( sum==n )
        return true;
    else
        return false;
}

int main()
{
    scanf( "%d", &t );
    int cas;
    for( cas=1; cas<=t; cas++ )
    {
        scanf( "%d", &n );
        memset( in, 0, sizeof( in ) );
        for( int i=0; i<n; i++ )
        {
            map[i].clear();
            scanf( "%s", str );
            for( int j=0; j<n; j++ )
            //for(int j=0; j<strlen(str); j++)  
            //这么写会超时,复杂度会增加
            {
                if( str[j]=='1' )
                   {
                       map[i].push_back( j );
                       in[ j ]++;
                   }
            }
        }
         printf("Case #%d: %s\n", cas, toposort()?"No":"Yes");
    }

    return 0;
}







内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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