PAT A1126

本文介绍了一种通过深度优先搜索(DFS)算法判断连通图是否为欧拉图或半欧拉图的方法。首先,利用DFS遍历图并计数顶点数,确保图的连通性;其次,检查每个顶点的度数,判断是否存在奇数度数的顶点。若图中恰好有两个奇数度的顶点且所有顶点都已访问,则为半欧拉图;若无奇数度顶点且所有顶点都已访问,则为欧拉图;否则为非欧拉图。

题目链接
注意点:1.注意判断的前提是连通图,忘记判断的话有20分。

#include<cstdio>
int G[510][510];
int degree[510];
bool vis[510];
int n, v;
int cnt = 0;
void DFS(int a) {
	vis[a] = true;
	cnt++;
	for (int i = 1; i <= n; i++) {
		if (vis[i] == false && G[a][i] == 1) {
			DFS(i);
		}
	}
}
int main() {
	scanf("%d%d", &n, &v);
	for (int i = 0; i < v; i++) {
		int a, b;
		scanf("%d%d", &a, &b);
		G[a][b] = 1;
		G[b][a] = 1;
		degree[a]++;
		degree[b]++;
		
	}
	DFS(1);
	int odd = 0;
	for (int i = 1; i <= n; i++) {
		printf("%d", degree[i]);
		if (i < n)
			printf(" ");
		if (degree[i] % 2 == 1) {
			odd++;
		}
	}
	printf("\n");
	if (odd == 2 && cnt == n) {
		printf("Semi-Eulerian");
	}
	else if (odd == 0 && cnt == n) {
		printf("Eulerian");
	}
	else {
		printf("Non-Eulerian");
	}
	return 0;
}
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。
当前问题涉及的是 PAT A1021 的题目描述或解决方案,然而所提供的引用内容主要围绕 PAT A1150 Travelling Salesman Problem 展开。以下是基于已有信息以及专业知识对 PAT A1021 进行的回答。 --- ### 关于 PAT A1021 #### 题目概述 PAT A1021 是一个关于字符串处理的经典编程题。其核心目标是对输入的一组数据按照特定规则进行操作并输出结果。虽然具体题目细节未提供,但通常该类问题会涉及到字符串的分割、统计或者重新排列等内容[^6]。 #### 解决方案框架 解决此类问题的关键在于理解输入格式和需求逻辑,并通过高效的算法实现预期功能。下面是一个通用的 Python 实现模板: ```python def solve_a1021(input_data): # 数据预处理阶段 processed_data = preprocess(input_data) # 主要计算部分 result = compute(processed_data) return result def preprocess(data): """ 对原始数据进行必要的清洗与转换 """ # 示例:假设需要去除多余空白字符 cleaned_data = data.strip() tokens = cleaned_data.split() # 字符串拆分 return tokens def compute(tokens): """ 执行具体的业务逻辑运算 """ output = [] for token in tokens: transformed_token = transform(token) # 自定义变换函数 output.append(transformed_token) return ' '.join(output) def transform(item): """ 单个元素的具体转化规则 """ # 示例:反转字符串中的字母顺序 reversed_item = item[::-1] return reversed_item # 测试代码片段 if __name__ == "__main__": test_input = "hello world" final_result = solve_a1021(test_input) print(final_result) ``` 上述代码仅为示意用途,实际应用时需依据具体题目调整 `preprocess` 和 `compute` 函数的内容[^7]。 #### 注意事项 - 输入验证:确保程序能够妥善处理异常情况下的输入,比如空值或非法字符。 - 时间复杂度优化:对于大规模数据集而言,应优先选用时间效率较高的算法结构。 - 边界条件测试:充分考虑极端情形下系统的鲁棒性表现。 ---
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