poj 3687 Labeling Balls

本文介绍了一种基于逆拓扑排序的算法,该算法用于解决一类特定问题:给定一系列小球及其相对重量关系,如何确定每个小球的实际重量,以确保编号较小的小球其重量尽可能轻。通过反向构建图并进行逆拓扑排序,从重到轻地确定每个小球的重量。

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// 题意:有n个球, 重量分别为1-n, 给出一组(a,b)对,表示编号为a的小球比b小球要轻,小球的编号是1-n 
// 依次输出编号从1到n的球的重量, 要求编号小的球(即靠前的小球)的重量要尽量轻.
// 反向建图,有向边heavy->light,逆拓扑排序,从重到轻逐一确定

#include <iostream> //逆拓扑排序,从重到轻逐一确定
using namespace std;
int topo[201][201],in[201],w[201];
int main()
{
int cases,n,m;
cin>>cases;
while(cases--)
{
cin>>n>>m;
memset(topo,0,sizeof(topo));
memset(in,0,sizeof(in));
int heavy,light;
while(m--)
{
cin>>light>>heavy; //下标从1开始
if(!topo[heavy][light]) //有可能重边
{
topo[heavy][light]=1;
in[light]++; //有向边heavy->light,in[i]表示比编号i的小球更重的小球的个数
}
}
int weight=n,i;
while(weight>0)
{
for(i=n;i>=1;i--) //从 n 到 1 逆序,目的是优先选择编号大的小球,让它尽量重
{
if(in[i]==0)
break;
}
if(i==0) //说明有环
break;

in[i]=-1; //标记已经确定下来重量了
w[i]=weight--;
//in[i]==0,i>0 表示没有其他元素比它更重,即目前它是最重的,
//而循环变量i值是从大到小,因为题目要求靠前面的元素尽量轻,所以靠后面的元素要尽量重

for(int j=1;j<=n;++j)
{
if(topo[i][j]==1) //i->j,i比j重
in[j]--; //比元素[j]重的元素少了1个
}
}
if(weight>0)
cout<<"-1"<<endl; //说明没有囊括所有小球,即存在环
else
{
for(i=1;i<=n;i++)
cout<<w[i]<<" ";
cout<<endl;
}
}
return 0;
}

/*
为什么要逆序进行拓扑排序?

1
5 4
5 1
4 2
1 3
2 3

如果是按正向进行拓扑排序,即每次从入度为0的节点中找出编号最小的进行拓扑,上面的示例结果将为: 4 2 5 1 3
但这样不能完全保证编号小的小球尽量排在前面,正确的结果应该是: 2 4 5 3 1
所以要反向建图拓扑排序

*/

转载于:https://www.cnblogs.com/mjc467621163/archive/2011/07/18/2109337.html

内容概要:本文深入解析了扣子COZE AI编程及其详细应用代码案例,旨在帮助读者理解新一代低门槛智能体开发范式。文章从五个维度展开:关键概念、核心技巧、典型应用场景、详细代码案例分析以及未来发展趋势。首先介绍了扣子COZE的核心概念,如Bot、Workflow、Plugin、Memory和Knowledge。接着分享了意图识别、函数调用链、动态Prompt、渐进式发布及监控可观测等核心技巧。然后列举了企业内部智能客服、电商导购助手、教育领域AI助教和金融行业合规质检等应用场景。最后,通过构建“会议纪要智能助手”的详细代码案例,展示了从需求描述、技术方案、Workflow节点拆解到调试与上线的全过程,并展望了多智能体协作、本地私有部署、Agent2Agent协议、边缘计算插件和实时RAG等未来发展方向。; 适合人群:对AI编程感兴趣的开发者,尤其是希望快速落地AI产品的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何使用扣子COZE构建生产级智能体;②掌握智能体实例、自动化流程、扩展能力和知识库的使用方法;③通过实际案例理解如何实现会议纪要智能助手的功能,包括触发器设置、下载节点、LLM节点Prompt设计、Code节点处理和邮件节点配置。; 阅读建议:本文不仅提供了理论知识,还包含了详细的代码案例,建议读者结合实际业务需求进行实践,逐步掌握扣子COZE的各项功能,并关注其未来的发展趋势。
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