51nod 1076 2条不相交的路径

本文深入探讨了Tarjan算法的实现原理与应用场景,通过一个具体的模板代码示例,详细解释了如何使用Tarjan算法来解决图论中的割边识别问题,并介绍了如何进一步利用DFS进行连通性分析。

江老板说tarjan模板题,然后就抄了板子,其实并不懂为什么。。。。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

const int N=26000;
const int M=50050;
int e[M][2],cut[M],g[N],v[M<<1],nxt[M<<1],ed;
int f[N],dfn[N],low[N],num,cnt,from[N];
void add(int x,int y)
{
	v[++ed]=y;
	nxt[ed]=g[x];
	g[x]=ed;
}

void tarjan(int x)
{
	dfn[x]=low[x]=++num;
	for(int i=g[x];i;i=nxt[i])
	{
		if(!dfn[v[i]])
		{
			f[v[i]]=i>>1;
			tarjan(v[i]);
			if(low[x]>low[v[i]])
				low[x]=low[v[i]];
		}
		else if(f[x]!=(i>>1)&&low[x]>dfn[v[i]])
			low[x]=dfn[v[i]];
	}
	if(f[x]&&low[x]==dfn[x])
		cut[f[x]]=1;
}

void dfs(int x,int y)
{
	from[x]=y;
	for(int i=g[x];i;i=nxt[i])
	{
		if(!from[v[i]]&&!cut[i>>1])
			dfs(v[i],y);
	}
} 

int main()
{
	int n,m,i,x,y,q;
	while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF)
	{
		memset(cut,0,sizeof(cut));
		memset(g,0,sizeof(g));
		memset(v,0,sizeof(v));
		memset(nxt,0,sizeof(nxt));
		memset(f,0,sizeof(f));
		memset(dfn,0,sizeof(dfn));
		memset(low,0,sizeof(low));
		memset(from,0,sizeof(from));
		num=cnt=0;
		for(ed=i=1;i<=m;i++)
		{
			scanf("%d%d",&x,&y);
			e[i][0]=x;
			e[i][1]=y;
			add(x,y);
			add(y,x);
		}
		for(i=1;i<=n;i++)
		{
			if(!dfn[i])
				tarjan(i);
		} 
		for(i=1;i<=n;i++)
		{
			if(!from[i])
				dfs(i,++cnt);
		}
		scanf("%d",&q);
		while(q--)
		{
			scanf("%d%d",&x,&y);
			if(from[x]==from[y])
				printf("Yes\n");
			else
				printf("No\n");
		}
	}
}


题目 51nod 3478 涉及一个矩阵问题,要求通过最少的操作次数,使得矩阵中至少有 `RowCount` 行和 `ColumnCount` 列是回文的。解决这个问题的关键在于如何高效地枚举所有可能的行和列组合,并计算每种组合所需的操作次数。 ### 解法思路 1. **预处理每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数**: - 对于每一行,计算将其变为回文所需的最少操作次数。这可以通过比较每对对称位置的值是否相同来完成。 - 对于每一列,计算将其变为回文所需的最少操作次数,方法同上。 2. **枚举所有可能的行和列组合**: - 由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此可以枚举所有可能的行组合和列组合。 - 对于每一种组合,计算其所需的最少操作次数,并取最小值。 3. **计算操作次数**: - 对于每一种组合,需要计算哪些行和列需要修改,并且注意行和列的交叉点可能会重复计算,因此需要去重。 ### 代码实现 以下是一个可能的实现方式,使用了枚举和位运算来处理组合问题: ```python def min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count): import itertools N = len(matrix) M = len(matrix[0]) # Precompute the cost to make each row a palindrome row_cost = [] for i in range(N): cost = 0 for j in range(M // 2): if matrix[i][j] != matrix[i][M - 1 - j]: cost += 1 row_cost.append(cost) # Precompute the cost to make each column a palindrome col_cost = [] for j in range(M): cost = 0 for i in range(N // 2): if matrix[i][j] != matrix[N - 1 - i][j]: cost += 1 col_cost.append(cost) min_total_cost = float('inf') # Enumerate all combinations of rows and columns rows = list(range(N)) cols = list(range(M)) from itertools import combinations for row_comb in combinations(rows, row_count): for col_comb in combinations(cols, col_count): # Calculate the cost for this combination cost = 0 # Add row costs for r in row_comb: cost += row_cost[r] # Add column costs for c in col_comb: cost += col_cost[c] # Subtract the overlapping cells for r in row_comb: for c in col_comb: # Check if this cell is part of the palindrome calculation if r < N // 2 and c < M // 2: if matrix[r][c] != matrix[r][M - 1 - c] and matrix[N - 1 - r][c] != matrix[N - 1 - r][M - 1 - c]: cost -= 1 min_total_cost = min(min_total_cost, cost) return min_total_cost # Example usage matrix = [ [0, 1, 0], [1, 0, 1], [0, 1, 0] ] row_count = 2 col_count = 2 result = min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count) print(result) ``` ### 代码说明 - **预处理成本**:首先计算每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数。 - **枚举组合**:使用 `itertools.combinations` 枚举所有可能的行和列组合。 - **计算成本**:对于每一种组合,计算其成本,并考虑行和列交叉点的重复计算问题。 ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此枚举所有组合的时间复杂度为 $ O(N^{RowCount} \times M^{ColCount}) $,这在实际中是可接受的。 - **空间复杂度**:主要是存储预处理的成本,空间复杂度为 $ O(N + M) $。 ### 相关问题 1. 如何优化矩阵中行和列的枚举组合以减少计算时间? 2. 在计算行和列的交叉点时,如何更高效地处理重复计算的问题? 3. 如果矩阵的大小增加到更大的范围,如何调整算法以保持效率? 4. 如何处理矩阵中行和列的回文件不同时的情况? 5. 如何扩展算法以支持更多的操作类型,例如翻转某个区域的值?
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