Codeforces 884C Bertown Subway dfs判环

本文介绍了一个Codeforces平台上的编程题——884C的解题思路及实现代码。通过深度优先搜索(DFS)算法来判断环形结构,并计算合并最大两个环所能产生的组合数量。

Codeforces 884C dfs判环

题意大概是 给出station i可到达的station pi,最多更改两个可达station,然后判断最多有多少种情况emmm就是起点终点不同的……(x,y),(y,x)是按两种算

根据题意,必然都是环(i->i也算),那么对于每一个环(含m个点),可产生m*m种,而(a+b)2>a2+b2

因此,只要将最大的两个环合并,就可以得到结果

对于判环emmmm我知道的大概就dfs和并查集了……感觉……好像dfs更好写一些,遍历的时候顺便就计数了……

这里用dfs判环(从一个节点开始遍历,遍历到的节点标记vis[]为true,顺便记录一下节点个数,直至遍历到它本身)

biubiu贴

#include<iostream>
#include<stdio.h>
#include<vector>
#include<algorithm>
#include<string.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int N = 1e5+5;
int n, p[N];
vector<ll>v; 
bool vis[N];
int main()
{
    memset(vis, 0, sizeof(vis));
    scanf("%d", &n);
    for (int i = 1; i <= n; i++)
        scanf("%d", p + i);
    for (int i = 1; i <= n; i++)
    {
        ll cnt = 1;
        if (vis[i])continue;
        vis[i] = 1;
        int x = p[i];
        while (x != i)
        {
            vis[x] = 1;
            x = p[x];
            cnt++;
        }
        v.push_back(cnt);
    }
    if (v.size() >= 2)
    {
        sort(v.begin(), v.end());
        ll ans = v[v.size() - 1] + v[v.size() - 2];
        ans = ans *ans;
        for (int i=0;i<v.size()-2;i++)
        {
            ans += v[i] * v[i];
        }
        printf("%lld\n", ans);
    }
    else
    {
        printf("%lld\n", v[0] * v[0]);
    }
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Egoist-/p/7768683.html

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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