bailian 1308 Is it a tree

本文介绍了一种使用广度优先搜索(BFS)来判断给定有向图是否构成一棵树的方法。通过构建节点之间的映射关系,并利用入度为0的节点作为起点进行遍历,最终确定图中是否存在环及所有节点是否被正确访问。

题目链接

题目中并没有保证节点编号是1~n连续的,所以可以用map做一个映射。
如何判断一个有向图是树呢?
树有很多等价定义,如何方便判断呢?
可以利用bfs,进行判断:先找到一个入度为0的点,从这个点开始bfs,如果找不到说明存在环,但是需要注意的是,如果顶点个数为0,按照题意也是树。这种情况,可以最后排除。一般情况下,节点数为1,且没有自环,也应该是树,但这一题是通过边给出图的,也就是说,不会出现孤立点,所以不会出现这种情况。

为了判断是否存在环,可以使用vis数组,标记节点是否被访问过,如果在bfs过程中,再次访问已经被访问的节点,说明有环。

bfs结束后,如果还有节点未被访问,说明在最开始,有多个节点入度为0.

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
#include<string>
#include<vector>
#include<stack>
#include<queue>
#include<set>
#include<map>
#include<algorithm>
using namespace std;
typedef long long  ll;
const int maxn=1010;
vector<int> hou[maxn];
int n,vis[maxn],ind[maxn];
map<int,int> Map;
queue<int> que;
int main(){
    int u,v;
    int flag=1;
    int ok=1,kase=0;
    while(flag){
        n=0;
        Map.clear();
        for(int i=1;i<maxn;++i) hou[i].clear(); 
        memset(vis,0,sizeof(vis));
        memset(ind,0,sizeof(ind));
        while(scanf("%d%d",&u,&v)==2){
            if(u==0&&v==0) break;
            if(u<0&&v<0){flag=0; break;}
            if(!Map.count(u)) Map[u]=(++n);
            if(!Map.count(v)) Map[v]=(++n);
            u=Map[u]; v=Map[v];
            hou[u].push_back(v);
            ++ind[v];
        }

        if(flag){
            ok=1;
            int u=0;
            while(que.size()) que.pop();
            for(int i=1;i<=n;++i) if(ind[i]==0){u=i; break;}
            if(u==0) 
                ok=0;
            que.push(u); vis[u]=1;
            while(que.size()){
                int v=que.front() ; que.pop(); 
                for(int i=0;i<hou[v].size();++i){
                    int w=hou[v][i];
                    if(vis[w]) {
                        ok=0; break;
                        }
                    vis[w]=1; que.push(w);
                }
            }
            for(int i=1;i<=n;++i) 
                if(!vis[i]) 
                    ok=0;
            if(n==0) ok=1;  //空树
            if(ok) printf("Case %d is a tree.\n",++kase);
            else printf("Case %d is not a tree.\n",++kase);
        }
    }
    return 0;
}
内容概要:本文详细介绍了一个基于JavaVue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定JavaVue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方的例子。 简单的平方问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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