HDU 4460 Friend Chains --BFS

本文介绍了一种算法,用于在给定的图中找出相距最远的两个点之间的距离。通过两次广度优先搜索(BFS),该算法能够高效地解决此问题。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题意:问给定的一张图中,相距最远的两个点的距离为多少。
解法:跟求树的直径差不多,从1 开始bfs,得到一个最远的点,然后再从该点bfs一遍,得到的最长距离即为答案。

代码:

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cstdlib>
#include <cmath>
#include <algorithm>
#include <string>
#include <vector>
#include <queue>
#include <map>
using namespace std;
#define N 100007

map<string,int> mp;
vector<int> G[1006];
int vis[1006],n,m,Maxdis,Maxtag;
struct node{
    int dis,u;
};

void dfs(int u)
{
    vis[u] = 1;
    for(int i=0;i<G[u].size();i++)
    {
        int v = G[u][i];
        if(!vis[v]) dfs(v);
    }
}

void bfs(int u)
{
    queue<node> que;
    memset(vis,0,sizeof(vis));
    node now;
    now.dis = 0;
    now.u = u;
    que.push(now);
    vis[u] = 1;
    while(!que.empty())
    {
        int SZ = que.size();
        while(SZ--)
        {
            node tmp = que.front();
            que.pop();
            int dis = tmp.dis;
            int u = tmp.u;
            if(dis > Maxdis)
            {
                Maxdis = dis;
                Maxtag = u;
            }
            for(int i=0;i<G[u].size();i++)
            {
                int v = G[u][i];
                if(!vis[v])
                {
                    now.u = v;
                    now.dis = dis+1;
                    vis[v] = 1;
                    que.push(now);
                }
            }
        }
    }
}

int main()
{
    int i,j;
    string S;
    while(scanf("%d",&n)!=EOF && n)
    {
        mp.clear();
        for(i=1;i<=n;i++)
        {
            cin>>S;
            mp[S] = i;
            G[i].clear();
        }
        scanf("%d",&m);
        string A,B;
        for(i=1;i<=m;i++)
        {
            cin>>A>>B;
            int a = mp[A], b = mp[B];
            G[a].push_back(b);
            G[b].push_back(a);
        }
        memset(vis,0,sizeof(vis));
        dfs(1);
        int Link = 1;
        for(i=1;i<=n;i++)
            if(!vis[i]) Link = 0;
        if(!Link)
        {
            puts("-1");
            continue;
        }
        Maxdis = 0, Maxtag = -1;
        bfs(1);
        int S = Maxtag;
        Maxdis = 0, Maxtag = -1;
        bfs(S);
        printf("%d\n",Maxdis);
    }
    return 0;
}
View Code

 

转载于:https://www.cnblogs.com/whatbeg/p/4084060.html

内容概要:本文深入探讨了金属氢化物(MH)储氢系统在燃料电池汽车中的应用,通过建立吸收/释放氢气的动态模型和热交换模型,结合实验测试分析了不同反应条件下的性能表现。研究表明,低温环境有利于氢气吸收,高温则促进氢气释放;提高氢气流速和降低储氢材料体积分数能提升系统效率。论文还详细介绍了换热系统结构、动态性能数学模型、吸放氢特性仿真分析、热交换系统优化设计、系统控制策略优化以及工程验证与误差分析。此外,通过三维动态建模、换热结构对比分析、系统级性能优化等手段,进一步验证了金属氢化物储氢系统的关键性能特征,并提出了具体的优化设计方案。 适用人群:从事氢能技术研发的科研人员、工程师及相关领域的研究生。 使用场景及目标:①为储氢罐热管理设计提供理论依据;②推动车载储氢技术的发展;③为金属氢化物储氢系统的工程应用提供量化依据;④优化储氢系统的操作参数和结构设计。 其他说明:该研究不仅通过建模仿真全面验证了论文实验结论,还提出了具体的操作参数优化建议,如吸氢阶段维持25-30°C,氢气流速0.012g/s;放氢阶段快速升温至70-75°C,水速18-20g/min。同时,文章还强调了安全考虑,如最高工作压力限制在5bar以下,温度传感器冗余设计等。未来的研究方向包括多尺度建模、新型换热结构和智能控制等方面。
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