黑白染色——封锁阳光大学

所谓黑白染色,就是指用bfs或dfs依次遍历每一个点,同时进行染色,一黑一白,如果遇到已经染过色的点并且点的颜色和即将要染的颜色冲突,就说明无法进行二分,无法满足染色。大概就是这样的。

下面我们看一道例题:

 P1330 封锁阳光大学

题目描述

曹是一只爱刷街的老曹,暑假期间,他每天都欢快地在阳光大学的校园里刷街。河蟹看到欢快的曹,感到不爽。河蟹决定封锁阳光大学,不让曹刷街。

阳光大学的校园是一张由N个点构成的无向图,N个点之间由M条道路连接。每只河蟹可以对一个点进行封锁,当某个点被封锁后,与这个点相连的道路就被封锁了,曹就无法在与这些道路上刷街了。非常悲剧的一点是,河蟹是一种不和谐的生物,当两只河蟹封锁了相邻的两个点时,他们会发生冲突。

询问:最少需要多少只河蟹,可以封锁所有道路并且不发生冲突。

输入输出格式

输入格式:

 

第一行:两个整数N,M

接下来M行:每行两个整数A,B,表示点A到点B之间有道路相连。

 

输出格式:

 

仅一行:如果河蟹无法封锁所有道路,则输出“Impossible”,否则输出一个整数,表示最少需要多少只河蟹。

 

输入输出样例

输入样例#1: 
3 3
1 2
1 3
2 3
输出样例#1: 
Impossible
输入样例#2: 
3 2
1 2
2 3
输出样例#2: 
1

说明

【数据规模】

1<=N<=10000,1<=M<=100000,任意两点之间最多有一条道路。

 

很显然,这是一道裸的黑白染色题目,当然;也有别的解法,但我们这里学的是黑白染色,所以就用黑白染色写吧。

dfs遍历并染色,有冲突,输出impossible

                          没有冲突,就取黑点个数和白点个数的min

代码如下:

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<string>
#include<algorithm>
#define maxm 100000+5
#define maxn 10000+5

using namespace std;

int vis[maxn];
int n,m,head[maxn],v1=0,v2=0;
struct edge{
    int to,next,u;
}e[3*maxm];
int v[5];

int tot=0;
void add(int u,int v)
{
    e[++tot].to =v;
    e[tot].next=head[u];
    head[u]=tot;
}

void dfs(int u,int col)
{
    vis[u]=col;v[col]++;
    for(int i=head[u];i;i=e[i].next)
    {
        int to=e[i].to;
        if(!vis[to]) dfs(to,3-col);
        else if(vis[to]==col){
            printf("Impossible");
            exit(0);
           //正常退出
    
        }
    }
    
}

int x,y;

int main()
{
    
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for(int i=1;i<=m;i++)
    {
        scanf("%d%d",&x,&y);
        add(x,y);
        add(y,x);
    }
    int ans=0;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        if(!vis[i]){
            v[1]=v[2]=0;
            dfs(i,1);
            ans+=min(v[1],v[2]);
        }
    }
    //printf("%d%d\n",v[1],v[2]);
    printf("%d",ans);
    
    return 0;
}    

如有错误,希望指出。

转载于:https://www.cnblogs.com/ZDHYXZ/p/8643327.html

<think>好的,我需要帮助用户解决洛谷P1330封锁阳光大学的Java实现问题。首先,我需要理解题目要求。题目大意是说,给定一个无向图,要求在覆盖所有边的情况下,选择最少的点,使得每条边恰好有一个端点被选中。这看起来像是一个二分图的最小顶点覆盖问题,或者可能需要用染色法来判断是否是二分图,然后选择较小的颜色集合。 用户提到他们想找Java的解决方案,所以我需要回忆相关的算法和步骤。首先,应该判断图是否为二分图。如果不是,说明无法满足条件,直接输出"Impossible"。如果是二分图,那么需要统计每个连通分量中的两种颜色数量,取较小的那个,最后将所有连通分量的结果相加。 接下来,我需要考虑如何用Java实现这个算法。通常,图的遍历可以用DFS或BFS。这里可能需要处理多个连通分量,所以每个连通分量都要单独处理。对于每个连通分量,进行染色,并统计两种颜色的数量。需要注意的是,图可能不连通,所以必须遍历所有未被访问的节点。 然后,处理输入输出。输入是节点数n和边数m,接着是m条边。需要建立邻接表来存储图结构。在Java中,可以使用ArrayList的数组来表示邻接表。同时,需要一个数组来记录每个节点的颜色,比如用1和2表示两种颜色,0表示未访问。 具体步骤可能包括: 1. 读取输入,构建邻接表。 2. 遍历每个未访问的节点,进行DFS/BFS染色。 3. 在染色过程中,检查是否存在冲突,即相邻节点颜色相同,说明不是二分图。 4. 统计每个连通分量的两种颜色数量,累加较小的那个。 5. 如果有任何连通分量不是二分图,输出"Impossible";否则输出总数。 需要注意的边界情况包括:图中没有边的情况,节点数为0或1的情况,以及自环边(但题目中可能不存在自环,因为每条边连接两个不同的点)。 现在,我需要将这些思路转化为Java代码。例如,DFS函数需要递归地对相邻节点染色,并检查颜色是否冲突。如果发现冲突,设置一个标志位,终止后续处理。 代码的大致结构可能如下: - 主函数读取输入,初始化邻接表和颜色数组。 - 遍历每个节点,如果未染色,则进行DFS。 - 在DFS过程中统计颜色数量,并检查冲突。 - 最终根据是否有冲突和统计结果输出答案。 还需要测试一些例子,例如示例输入: 输入: 3 3 1 2 2 3 1 3 输出应该是"Impossible",因为无法形成二分图。 另一个例子: 输入: 2 1 1 2 输出1,因为选择任一节点即可。 此外,需要考虑图的连通性,比如多个连通分量,每个都需要处理。 现在,我需要确保代码正确处理这些情况,特别是颜色初始化和统计的正确性。同时,处理输入时要注意节点编号是否从1开始,这点题目中的示例通常是这样的。 最后,编写代码时要注意效率,避免超时。使用DFS或BFS都是O(n+m)的时间复杂度,应该可以接受。</think>### 洛谷P1330 封锁阳光大学 Java实现解析 该问题要求用最少的节点覆盖所有边,每条边必须**恰好有一个端点被选中**。这个问题可以转化为二分图的**最小顶点覆盖问题**,通过染色法判断图的二分性并统计最优解。 --- #### 核心思路 1. **二分图判定**:若图不是二分图,则无法满足条件,输出`Impossible`[^3]。 2. **染色统计**:对每个连通分量进行染色(两种颜色),统计两种颜色数量,取较小值累加结果。 3. **多连通分量处理**:需遍历所有未访问节点,确保每个连通分量都被处理。 --- #### Java实现代码 ```java import java.util.*; public class Main { static List<Integer>[] graph; static int[] color; // 0:未访问, 1:颜色1, 2:颜色2 static int cnt1, cnt2; static boolean hasConflict; public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); int n = sc.nextInt(), m = sc.nextInt(); graph = new ArrayList[n + 1]; color = new int[n + 1]; for (int i = 1; i <= n; i++) graph[i] = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < m; i++) { int u = sc.nextInt(), v = sc.nextInt(); graph[u].add(v); graph[v].add(u); } int res = 0; for (int i = 1; i <= n; i++) { if (color[i] == 0) { cnt1 = 0; cnt2 = 0; hasConflict = false; dfs(i, 1); // 从颜色1开始染色 if (hasConflict) { System.out.println("Impossible"); return; } res += Math.min(cnt1, cnt2); } } System.out.println(res); } static void dfs(int u, int c) { color[u] = c; if (c == 1) cnt1++; else cnt2++; for (int v : graph[u]) { if (color[v] == 0) { dfs(v, 3 - c); // 染色为相反颜色 } else if (color[v] == c) { hasConflict = true; // 发现颜色冲突 } } } } ``` --- #### 代码解析 1. **输入处理**:构建邻接表存储图结构。 2. **染色DFS**:递归染色相邻节点,若发现相邻节点颜色相同则标记冲突。 3. **统计最优解**:对每个连通分量的两种颜色数量取较小值,累加到最终结果。 4. **冲突检测**:若存在冲突直接输出`Impossible`。 --- #### 复杂度分析 - **时间复杂度**:$O(n + m)$,每个节点和边仅访问一次。 - **空间复杂度**:$O(n + m)$,存储邻接表和颜色数组。 ---
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