poj 2367 Genealogical tree(拓扑排序入门)

本文详细介绍了拓扑排序算法的基本步骤,并通过一个具体的POJ题目示例,展示如何使用C++实现拓扑排序,包括构建有向图、计算顶点入度及进行排序输出等关键环节。

拓扑排序的方法如下:

(1)从有向图中选择一个没有前驱(即入度为0)的顶点并且输出它.

(2)从网中删去该顶点,并且删去从该顶点发出的全部有向边.

(3)重复上述两步,直到剩余的网中不再存在没有前趋的顶点为止.

poj 2367 Genealogical tree

题解:

#include<iostream>
#include<cstdio>
using namespace std;
const int maxn=50000+10;
struct cc{
    int from,to;
}es[maxn];
int ru[maxn];
int first[maxn],next[maxn],dis[maxn];
bool vis[maxn];
int tot=0;
void build(int ff,int tt)
{
    es[++tot]=(cc){ff,tt};
    next[tot]=first[ff];
    first[ff]=tot;
}
int n;
void TopoSort()
{
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        if(!ru[i]&&!vis[i])
        {
            printf("%d ",i);
            vis[i]=1;
            for(int j=first[i];j;j=next[j])
            {
                int u=es[j].to;
                if(!vis[u])
                {
                    ru[u]--;
                    if(!ru[u])
                    {
                        TopoSort();
                    }
                }
            }
        }
    }
}
int main()
{
    scanf("%d",&n);
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        int x;
        while(scanf("%d",&x))
        {
            if(x==0)
            {
                break;
            }
            build(i,x);
            ru[x]++;
        }
    }
    TopoSort();
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/-feather/p/7779922.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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