codeforces711D Directed Rodes(dfs)

图论算法详解
本文深入探讨了一种特殊的图论问题,即每个顶点只有一个出度的图,并通过具体算法实现来寻找图中的环,最终计算出所有可能的状态数。文章详细介绍了如何使用深度优先搜索(DFS)和快速幂运算来解决这一复杂问题。
//每个顶点只有一个出度
#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<queue>
#include<cstring>
using namespace std;
const int maxn=2e5+1;
int mod=1e9+7;
int cnt;
int s[maxn];
int vis[maxn],num[maxn];
queue<int> cycle;

long long pow(long long a,long long b,long long m) //必须为long long,否则wa
{
    long long t=a%m,res=1;
    while(b)
    {
        if(b&1){
            res=res*t%m;
        }
        t=t*t%m;
        b>>=1;
    }
    return res;
}

void dfs2(int u)
{
    cnt++; //记录该环中节点的个数
    vis[u]=3;
    if(vis[s[u]]==3) return ;
    dfs2(s[u]);
}

void dfs(int u)
{
    vis[u]=2;
    if(vis[s[u]]==0){
        dfs(s[u]);
    }
    else if(vis[s[u]]==1)
    {
       vis[u]=1;
       return;
    }
    else
    {
        cnt=0;
        dfs2(u);
        cycle.push(cnt);

    }
    vis[u]=1;
}


int main()
{
        int n;
        cin>>n;
        for(int i=1;i<=n;i++)
            scanf("%d",&s[i]);
        memset(vis,0,sizeof(vis));
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {

            if(!vis[i])
            {
                dfs(i);
            }
        }
        int sum=0;
        long long ans=1;
        while(!cycle.empty())
        {
            int tmp=cycle.front();
            sum+=tmp;
            ans=(ans*(pow(2,tmp,mod)-2))%mod;
            cycle.pop();
        }
        int res=n-sum;//记录不在环中的节点个数
        ans=(ans*pow(2,res,mod))%mod;
        cout<<ans<<endl;
        return 0;

}


### Codeforces Problem 1014D 解答与解释 当前问题并未提供关于 **Codeforces Problem 1014D** 的具体描述或相关背景信息。然而,基于常见的竞赛编程问题模式以及可能涉及的主题领域(如数据结构、算法优化等),可以推测该问题可能属于以下类别之一: #### 可能的解法方向 如果假设此问题是典型的计算几何或者图论类题目,则通常会涉及到如下知识点: - 图遍历(DFS 或 BFS) - 贪心策略的应用 - 动态规划的状态转移方程设计 由于未给出具体的输入输出样例和约束条件,这里无法直接针对Problem 1014D 提供精确解答。但是可以根据一般性的解决思路来探讨潜在的方法。 对于类似的复杂度较高的题目,在实现过程中需要注意边界情况处理得当,并且要充分考虑时间效率的要求[^5]。 以下是伪代码框架的一个简单例子用于说明如何构建解决方案逻辑流程: ```python def solve_problem(input_data): n, m = map(int, input().split()) # 初始化必要的变量或数组 graph = [[] for _ in range(n)] # 构建邻接表或其他形式的数据表示方法 for i in range(m): u, v = map(int, input().split()) graph[u].append(v) result = [] # 执行核心算法部分 (比如 DFS/BFS 遍历) visited = [False]*n def dfs(node): if not visited[node]: visited[node] = True for neighbor in graph[node]: dfs(neighbor) result.append(node) for node in range(n): dfs(node) return reversed(result) ``` 上述代码仅为示意用途,实际应用需依据具体题目调整细节参数设置及其功能模块定义[^6]。 #### 关键点总结 - 明确理解题意至关重要,尤其是关注特殊测试用例的设计意图。 - 对于大规模数据集操作时应优先选用高效的时间空间性能表现良好的技术手段。 - 结合实例验证理论推导过程中的每一步骤是否合理有效。
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