hdu 3478 Catch(染色 dfs 或 bfs )

探讨如何通过判定连通性和二分图属性解决小偷逃脱问题,确保小偷无法在同一时间点遍历所有地点。
Problem Description
A thief is running away!
We can consider the city where he locates as an undirected graph in which nodes stand for crosses and edges stand for streets. The crosses are labeled from 0 to N–1. 
The tricky thief starts his escaping from cross S. Each moment he moves to an adjacent cross. More exactly, assume he is at cross u at the moment t. He may appear at cross v at moment t + 1 if and only if there is a street between cross u and cross v. Notice that he may not stay at the same cross in two consecutive moment.
The cops want to know if there’s some moment at which it’s possible for the thief to appear at any cross in the city.

 

 
Input
The input contains multiple test cases:
In the first line of the input there’s an integer T which is the number of test cases. Then the description of T test cases will be given. 
For any test case, the first line contains three integers N (≤ 100 000), M (≤ 500 000), and S. N is the number of crosses. M is the number of streets and S is the index of the cross where the thief starts his escaping.
For the next M lines, there will be 2 integers u and v in each line (0 ≤ u, v < N). It means there’s an undirected street between cross u and cross v.

 

Output
For each test case, output one line to tell if there’s a moment that it’s possible for the thief to appear at any cross. Look at the sample output for output format.

 

 

 

Sample Input
2
3 3 0
0 1
0 2
1 2
2 1 0
0 1

 

 

 

Sample Output
Case 1: YES 
Case 2: NO

 


Hint
For the first case, just look at the table below. (YES means the thief may appear at the cross at that moment)

 


For the second input, at any moment, there’s at least one cross that the thief can’t reach.

 

 

 

Source

 

转自别人的解释:

如果出现遍历图中的某个点都是在奇数时刻或者偶数时刻,那么小偷的藏点就是根据时间判定在某些的奇数点和偶数点了。

如果图出现奇数的环,即:有一个环由奇数个点组成,那么环中的某个点在奇数和偶数时刻都能到达(可以画图试试)。其实奇数环导致小偷藏点无规律的最大原因是:

在遍历最后奇数环的两个(必定是两个)未遍历点的时候他们是同奇(偶)的,然而还有一条边直接相连。导致在下一时刻,那两个点又可以同时变成偶(奇)。如果在回溯遍历的话,就会出现整张图在奇数时刻或者偶数时刻都能到达。 

无向图G为二部图的充分必要条件是:
G至少有两个顶点,且其所有回路的长度均为偶数。

如果我们把图中奇数时刻能够到达的点归到X集合,偶数能到点归到Y集合,那么如果图中出现相同集合的点有 
边相连,那么就不满足二分图的性质,即可输出YES,如果原图可二分图话,答案就是NO了。

然后就是经典的二分图判定。

 

 

 ///

题意:一个小偷从初始点逃到他相邻的点,从某个点到另外若干个相邻的点的时间是相同的,

也就是同个时间点,问你在同个时间点小偷能否遍历全部点,能的话输出YES,否则输出NO

 

解法:DFS判断连通性+DFS染色判断是否为二分图。

如果是个二分图那么它的奇数步和偶数步是属于各自独立的集合,

如果奇数步能够遍历到偶数步,这个意思就是此小偷可以在某个时间点遍历整个图的点。

画个奇数点的环,从某个点出发一点存在一条边,同时改变改点的奇偶性。

///

 

 

总之,只要判断连通性和二分图即可

 

bfs实现染色:

  1 #pragma comment(linker, "/STACK:1024000000,1024000000")
  2 #include<iostream>
  3 #include<cstdio>
  4 #include<cstring>
  5 #include<cmath>
  6 #include<math.h>
  7 #include<algorithm>
  8 #include<queue>
  9 #include<set>
 10 #include<bitset>
 11 #include<map>
 12 #include<vector>
 13 #include<stdlib.h>
 14 #include <stack>
 15 using namespace std;
 16 #define PI acos(-1.0)
 17 #define max(a,b) (a) > (b) ? (a) : (b)  
 18 #define min(a,b) (a) < (b) ? (a) : (b)
 19 #define ll long long
 20 #define eps 1e-10
 21 #define MOD 1000000007
 22 #define N 100006
 23 #define inf 1e12
 24 
 25 ////////////////////////////////////////////////////
 26 int fa[N];
 27 void init(){
 28     for(int i=0;i<N;i++){
 29         fa[i]=i;
 30     }
 31 }
 32 int find(int x){
 33     return fa[x]==x?x:fa[x]=find(fa[x]);
 34 }
 35 bool merge(int x,int y){
 36     int root1=find(x);
 37     int root2=find(y);
 38     if(root1==root2) return false;
 39     fa[root1]=root2;
 40     return true;
 41 }
 42 ///////////////////////////////////////////////////
 43 int n,m,s;
 44 vector<int> v[N];
 45 int color[N];
 46 bool bfs(){
 47     queue<int>q;
 48     q.push(s);
 49     color[s]=0;
 50     while(!q.empty()){
 51         int t1=q.front();
 52         q.pop();
 53     
 54         for(int i=0;i<v[t1].size();i++){
 55             int t2=v[t1][i];
 56             if(color[t2]==-1){
 57                 if(color[t1]==0){
 58                     color[t2]=1;
 59                 }
 60                 else{
 61                     color[t2]=0;
 62                 }
 63                 q.push(t2);
 64             }
 65             else{
 66                 if(color[t1]==color[t2]){
 67                     return true;
 68                 }
 69             }
 70             
 71         }
 72     }
 73     return false;
 74 }
 75 int main()
 76 {
 77     int t;
 78     int ac=0;
 79     scanf("%d",&t);
 80     while(t--){
 81         scanf("%d%d%d",&n,&m,&s);
 82         for(int i=0;i<=n;i++){
 83             v[i].clear();
 84         }
 85         init();
 86         int num=n-1;
 87         for(int i=0;i<m;i++){
 88             int x,y;
 89             scanf("%d%d",&x,&y);
 90             if(merge(x,y)){
 91                 num--;
 92             }
 93             v[x].push_back(y);
 94             v[y].push_back(x);
 95         }
 96         memset(color,-1,sizeof(color));
 97         printf("Case %d: ",++ac);
 98         if(num!=0){
 99             printf("NO\n");
100             continue;
101         }
102         
103         
104         if(bfs()){
105             printf("YES\n");
106         }
107         else{
108             printf("NO\n");
109         }
110     
111         
112     }
113     return 0;
114 }
View Code

 

dfs实现染色:

  1 #pragma comment(linker, "/STACK:1024000000,1024000000")
  2 #include<iostream>
  3 #include<cstdio>
  4 #include<cstring>
  5 #include<cmath>
  6 #include<math.h>
  7 #include<algorithm>
  8 #include<queue>
  9 #include<set>
 10 #include<bitset>
 11 #include<map>
 12 #include<vector>
 13 #include<stdlib.h>
 14 #include <stack>
 15 using namespace std;
 16 #define PI acos(-1.0)
 17 #define max(a,b) (a) > (b) ? (a) : (b)  
 18 #define min(a,b) (a) < (b) ? (a) : (b)
 19 #define ll long long
 20 #define eps 1e-10
 21 #define MOD 1000000007
 22 #define N 100006
 23 #define inf 1e12
 24 
 25 ////////////////////////////////////////////////////
 26 int fa[N];
 27 void init(){
 28     for(int i=0;i<N;i++){
 29         fa[i]=i;
 30     }
 31 }
 32 int find(int x){
 33     return fa[x]==x?x:fa[x]=find(fa[x]);
 34 }
 35 bool merge(int x,int y){
 36     int root1=find(x);
 37     int root2=find(y);
 38     if(root1==root2) return false;
 39     fa[root1]=root2;
 40     return true;
 41 }
 42 ///////////////////////////////////////////////////
 43 
 44 int n,m,s;
 45 vector<int> v[N];
 46 int color[N];
 47 bool dfs(int x,int c){
 48     color[x]=c;
 49     for(int i=0;i<v[x].size();i++){
 50         int y=v[x][i];
 51         if(color[y]==-1){
 52             color[y]=!c;
 53             dfs(y,!c);
 54         }
 55         else{
 56             if(color[y]==color[x]){
 57                 return true;
 58             }
 59         }
 60     }
 61     return false;
 62 }
 63 int main()
 64 {
 65     int ac=0;
 66     int t;
 67     scanf("%d",&t);
 68     while(t--){
 69         for(int i=0;i<N;i++){
 70             v[i].clear();
 71         }
 72         init();
 73         scanf("%d%d%d",&n,&m,&s);
 74         int num=n-1;
 75         for(int i=0;i<m;i++){
 76             int x,y;
 77             scanf("%d%d",&x,&y);
 78             if(merge(x,y)){
 79                 num--;
 80             }
 81             v[x].push_back(y);
 82             v[y].push_back(x);
 83         }
 84         
 85         printf("Case %d: ",++ac);
 86         if(num!=0){
 87             printf("NO\n");
 88             continue;
 89         }
 90         
 91         memset(color,-1,sizeof(color));
 92         if(dfs(s,0)){
 93             printf("YES\n");
 94         }
 95         else{
 96             printf("NO\n");
 97         }
 98         
 99     }
100     return 0;
101 }
View Code

 

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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