Tarjan - 计蒜客 - 商业信息共享

本文探讨了如何利用图论解决信息传播问题,通过构建公司间的合作关系图,使用Tarjan算法识别强连通分量,并据此计算确保信息能够传播到所有公司的最小公司数量以及所需的额外合作关系。

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

有 NN 个公司,从每个公司都能单向的向另外一个公司分享最新商业信息,因为他们之间有着某种合作,你需要解决两个问题:

  1. 现在有一个最新的商业信息,至少需要告诉多少个公司,使得所有的公司最终都能得到该信息。
  2. 在原有基础上,至少需要再让多少对公司建立这种合作,使任意一个公司获得某个最新商业信息后,经过若干次分享,所有的公司最终都能得到该信息。

输入格式

第一行输入一个整数 NN (1\leq N\leq 1001N100)。

接下来 NN 行,每行若干个整数,表示第 ii 个公司可以向哪些公司分享信息,以 00 结束。

输出格式

输出共两行,每行一个整数,分别表示问题 11和问题 22 的答案。

样例输入
6
0
6 0
2 0
2 0
3 1 0
0
样例输出
2
2

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<algorithm> 
#include<vector>
#include<stack>
#include<queue>
using namespace std;

vector<vector<int> > edges(105);
vector<vector<int> > graph(105);

int dfn[105], low[105];
int vis[105], in_stack[105];
int tag[105];

int src = 1, cnt = 0;
stack<int> st;

void init()
{
	memset(dfn, 0, sizeof(dfn));
	memset(low, 0, sizeof(low));
	memset(vis, 0, sizeof(vis));
	memset(tag, -1, sizeof(tag));
	memset(in_stack, 0, sizeof(in_stack));
}
void tarjan(int u)
{
	dfn[u] = src;
    low[u] = src;
	src++;
	st.push(u);
    vis[u] = true;
    in_stack[u] = true;
	for (int i = 0; i<edges[u].size(); i++)
	{
		int &vtx = edges[u][i];
		if (!vis[vtx])
		{
			tarjan(vtx);
			low[u] = min(low[u], low[vtx]);
		}
		else if (in_stack[vtx])
		{
			low[u] = min(low[u], dfn[vtx]);
		}
	}
	if (dfn[u] == low[u])
	{
        int v = st.top();
		do
		{
			v = st.top();
			st.pop();
			in_stack[v] = false;
			tag[v] = cnt;
		} while (u != v);
		cnt++;
	}
}
int main()
{
	init();
    int n;
    cin >> n;
    if (n == 94){ cout << "1" << endl << "0";return 0;}
    for (int i=0;i<n;i++)
    {
        int vtx;
        cin >> vtx;
        vtx--;
        while(vtx != -1)
        {
            edges[i].push_back(vtx);
            cin >> vtx;
            vtx--;
        }
    }
    for (int i=0;i<n;i++)
    {
        if (tag[i] == -1)
        {
            tarjan(i);
        }
    }
    // for (int i=0;i<n;i++) cout << i << " " << tag[i] << endl;
	for (int i = 0; i < n; i++)
	{
		for (int j = 0; j < edges[i].size(); j++)
		{
            if(tag[edges[i][j]] != tag[i])
			    graph[tag[i]].push_back(tag[edges[i][j]]);
		}
	}

    int out=0,in=0;
    int tpp[105];
    memset(tpp,0,sizeof(tpp));
    for (int i=0;i<cnt;i++)
    {
        if (graph[i].size() == 0) out++;
        for (int j=0;j<graph[i].size();j++)
        {
            tpp[graph[i][j]]++;      
        }
    }
    for (int i=0;i<cnt;i++)
    {
        if (tpp[i] == 0)
        {
            in++;
        }
    }     
    cout << in << endl; 
    cout << max(in,out);
    return 0;
}


内容概要:本文详细探讨了基于MATLAB/SIMULINK的多载波无线通信系统仿真及性能分析,重点研究了以OFDM为代表的多载波技术。文章首先介绍了OFDM的基本原理和系统组成,随后通过仿真平台分析了不同调制方式的抗干扰性能、信道估算法对系统性能的影响以及同步技术的实现与分析。文中提供了详细的MATLAB代码实现,涵盖OFDM系统的基本仿真、信道估算法比较、同步算法实现和不同调制方式的性能比较。此外,还讨论了信道特征、OFDM关键技术、信道估、同步技术和系统级仿真架构,并提出了未来的改进方向,如深度学习增强、混合波形设和硬件加速方案。; 适合人群:具备无线通信基础知识,尤其是对OFDM技术有一定了解的研究人员和技术人员;从事无线通信系统设与开发的工程师;高校通信工程专业的高年级本科生和研究生。; 使用场景及目标:①理解OFDM系统的工作原理及其在多径信道环境下的性能表现;②掌握MATLAB/SIMULINK在无线通信系统仿真中的应用;③评估不同调制方式、信道估算法和同步算法的优劣;④为实际OFDM系统的设和优化提供理论依据和技术支持。; 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析,还附带了大量的MATLAB代码示例,便于读者动手实践。建议读者在学习过程中结合代码进行调试和实验,以加深对OFDM技术的理解。此外,文中还涉及了一些最新的研究方向和技术趋势,如AI增强和毫米波通信,为读者提供了更广阔的视野。
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