洛谷P3243 [HNOI2015]菜肴制作(拓补排序)

本文介绍了一个有趣的问题解决过程,通过构建反图并利用优先队列实现逆向拓扑排序,找到了字典序最小的序列。文章详细记录了从初始想法到最终解决方案的思考路径,展示了算法设计的巧妙之处。

挺奇妙的一题
要求符合条件的字典序最小的序列
第一眼,并查集加拓排,思考两分钟果断否决
然后胡思乱想了一段时间,突然想起来NOIP2018D2T1,于是猛然惊醒,反向求最大不就行了
建完反图后脑子抽了,竟然搜到一个rd为零的点跑一次,惊天大错误样例竟然还过了,WA完后冷静思考,发现一个优先队列秒杀一切…我真是个大∗∗**帅逼

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#include<queue>
#include<stack>
using namespace std;
const int maxn = 100007;

struct node
{
	int to,next;
}edge[maxn*2];
int cnt,head[maxn];
int rd[maxn],n,m;
void add(int from,int to)
{
	edge[++cnt].to=to;
	edge[cnt].next=head[from];
	head[from]=cnt;
}

void toopsort()
{
	priority_queue<int>q;
	stack<int>st;
	for(int i=n;i>=1;i--)
		if(rd[i]==0)
			q.push(i);
			
			while(!q.empty())
			{
				int f1=q.top();
				q.pop();
				st.push(f1);
				for(int i=head[f1];i;i=edge[i].next)
					if(--rd[edge[i].to]==0)q.push(edge[i].to);
			}
	if(st.size()<n)
	{
		cout<<"Impossible!"<<endl;
		return;
	}
	while(!st.empty())
	{
		cout<<st.top()<<" ";
		st.pop();
	}
	cout<<endl;
}

int main()
{
	int D;
	scanf("%d",&D);
	while(D--)
	{
		memset(rd,0,sizeof(rd));
		memset(edge,0,sizeof(edge));
		memset(head,0,sizeof(head));
		cnt=0;
		scanf("%d%d",&n,&m);
		for(int i=1;i<=m;i++)
		{
			int x,y;
			scanf("%d%d",&x,&y);
			add(y,x);
			rd[x]++;
		}
		toopsort();
	}
}
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
根据引用\[1\]和引用\[2\]的描述,题目中的影魔拥有n个灵魂,每个灵魂有一个战斗力ki。对于任意一对灵魂对i,j (i<j),如果不存在ks (i<s<j)大于ki或者kj,则会为影魔提供p1的攻击力。另一种情况是,如果存在一个位置k,满足ki<c<kj或者kj<c<ki,则会为影魔提供p2的攻击力。其他情况下的灵魂对不会为影魔提供攻击力。 根据引用\[3\]的描述,我们可以从左到右进行枚举。对于情况1,当扫到r\[i\]时,更新l\[i\]的贡献。对于情况2.1,当扫到l\[i\]时,更新区间\[i+1,r\[i\]-1\]的贡献。对于情况2.2,当扫到r\[i\]时,更新区间\[l\[i\]+1,i-1\]的贡献。 因此,对于给定的区间\[l,r\],我们可以根据上述方法计算出区间内所有下标二元组i,j (l<=i<j<=r)的贡献之和。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [P3722 [AH2017/HNOI2017]影魔(树状数组)](https://blog.youkuaiyun.com/li_wen_zhuo/article/details/115446022)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [洛谷3722 AH2017/HNOI2017 影魔 线段树 单调栈](https://blog.youkuaiyun.com/forever_shi/article/details/119649910)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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