USACO Riding the fences and C implement

本文详细介绍了如何通过深度优先搜索算法求解欧拉图的路径,包括基本概念、核心思路及具体实现过程。通过实例演示,展示了如何在给定的图中寻找满足条件的欧拉路径,并输出路径的正确顺序。

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

题目大意:


求欧拉图的路径,输入的第一行是边数 ,接下来的 条边,求这些边恰好经过一次的路径,如果存在多组解输出字典序最小的一组。


欧拉路径:从图的某一个顶点出发,图中每条边走且仅走一次,最后到达某一个点。如果这样的路径存在,则称之为欧拉路径

 

 

随机选择某一顶点,如果有度是奇数的顶点, 则从该顶点开始。然后随机选择一条与之相连的边,删除。递归访问与该边相连的节点,最后将该边存入路径,倒序输出即是一条欧拉路径

 

给出的图已经是包含欧拉路径了,所以不需要检测

 

 

基本思路: DFS,从某一点出发,深度搜索,向下递归。

题目要求输出的次序为 从小到大 所有搜索时的策略 是 从小到大搜

用一个栈来保存路径

下面举一个比较简单的例子:






INPUT FORMAT

Line 1:The number of fences, F (1 <= F <= 1024)
Line 2..F+1:A pair of integers (1 <= i, j <= 500) that tell which pair of intersections this fence connects.

SAMPLE INPUT (file fence.in)

9
1 2
2 3
3 4
4 2
4 5
2 5
5 6
5 7
4 6

OUTPUT FORMAT

The output consists of F+1 lines, each containing a single integer. Print the number of the starting intersection on the first line, the next intersection's number on the next line, and so on, until the final intersection on the last line. There might be many possible answers to any given input set, but only one is ordered correctly.

SAMPLE OUTPUT (file fence.out)

1
2
3
4
2
5
4
6
5
7


/*
ID: abc18711
LANG: C
TASK: fence
*/

#include <stdio.h>

#define MaxI 501   
#define MaxF 2048

#define Max(x, y) (x > y ? x : y)
#define Min(x, y) (x < y ? x : y)

int minInter, maxInter;
int adjMatrix[MaxI][MaxI];
int degree[MaxI];
int stackPath[MaxF];
int top = 0;



void dfs(int x)
{
	int i;
	if (degree[x])
	{
		do
		{
			for (i=minInter; i<=maxInter; i++)
			{
				if(adjMatrix[x][i]) //find the smallest adj intersection
					break;
			}
			adjMatrix[x][i]--;
			adjMatrix[i][x]--;
			degree[x]--;
			degree[i]--;
			dfs(i);
		}while (degree[x]);
		stackPath[top++] = x;
	}
	else
	{
		stackPath[top++] = x;
	}
}

void search()
{
	int i;
	for (i=minInter; i<=maxInter; i++)
	{
		if (degree[i] % 2 == 1) //search from the odd intersection if exists
		{
			dfs(i);
			return;
		}
	}
	dfs(minInter);   //if there is no odd intersection
	
}

int main()
{
	FILE *fin = fopen("fence.in", "r");
	FILE *fout = fopen("fence.out", "w");
	
	int numFen;
	int i;
	int s, t; //the start intersection of a fence, the terminal intersection of a fence
        int flag = 0;
	
	fscanf(fin, "%d", &numFen);
	
	minInter = 501;
	maxInter = 0;
	for (i=0; i<numFen; i++)
	{
		fscanf(fin, "%d %d", &s, &t);
		adjMatrix[s][t] ++;
		adjMatrix[t][s] ++;
		
		degree[s] ++;
		degree[t] ++;

		if (minInter > Min(s, t))
			minInter = Min(s, t);
		if (maxInter < Max(s, t))
			maxInter = Max(s, t);
	}
        
	search();

        for(i=top-1; i>=0; i--)
		fprintf(fout, "%d\n", stackPath[i]);

	fclose(fin);
	fclose(fout);
	return 0;
}



内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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