`
isiqi
  • 浏览: 16502163 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 济南
社区版块
存档分类
最新评论

uva 208 - Firetruck

 
阅读更多

点击打开链接


题目意思: 有一个城市发生了火灾,现在给定一个目标节点,然后给定一序列节点间的关系,然后每一次都从节点1开始,问我们从节点1到目标节点共有几条路径,并且最后打印出这些路径。


解题思路: 分序一下复杂度,对于最多有21个节点的解空间树来说,对于这颗树的每一层就是21种情况,最坏的情况是搜索到叶子节点,那么这个时候的时间复杂度是非常大,直接回溯肯定是TLE的,那么我们想到了剪枝,我们知道能够到达目标节点的节点都肯定和目标节点有关联或间接关联,那么我们只要找出这些节点,然后在这些节点里面搜索即可


代码:

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cmath>
#include <cstring>
#include <string>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int MAXN = 22;

int n  , sum , flag;
int G[MAXN][MAXN];//邻接矩阵
int ans[MAXN][MAXN];//记录路径
int vis[MAXN];//标记数组
int mark[MAXN];//存储哪些节点和目标有关联
int tempG[MAXN][MAXN];

//预处理(只有那些和目标节点有关联或间接关联的点才去搜索,那么我们用mark数组将这些点标记为1)
inline void judge(int k){
    mark[k] = 1;
    for(int i = 1 ; i < MAXN ; i++){
        if(tempG[k][i] && mark[i] == 0){
            tempG[k][i] = 0;
            judge(i);
        }
    }
}

//输出函数
inline void output(){    
    for(int i = 0 ; i < sum ; i++){
        printf("%d" , ans[i][0]);
        for(int j  = 1 ; j < MAXN ; j++){
            if(ans[i][j])
               printf(" %d" , ans[i][j]);
        }
        printf("\n");
    }
    printf("There are %d routes from the firestation to streetcorner %d.\n" , sum , n);
}
//递归搜索
void dfs(int k){
    if(k == n){ //找到目标节点后就是存储路径,注意是要顺序的存储,因此还要处理一下走的步骤
        int t = 0;
        int tempsum = 0;
        for(int i = 1 ; i < MAXN ; i++){
            if(vis[i])
                tempsum++;
        }
        for(int j = 1 ; j <= tempsum ; j++){
           for(int i = 1 ; i < MAXN ; i++){
               if(vis[i] == j)
                 ans[flag][t++] = i; 
           }
        }
        ++sum;//路径加加
        ++flag;
        return;
    }
    else{
        for(int i = 2 ; i < MAXN ; i++){
            if(mark[i] && G[k][i] && vis[i] == 0){//如果节点和目标节点有关联
                vis[i] = vis[k] + 1;//这里是个技巧,方便找到走了几步
                dfs(i);
                vis[i] = 0;
            }
        }
    }
}
//主函数
int main(){
    int x  , y;
    int cnt = 1;
    while(~scanf("%d" , &n)){
        memset(vis , 0 , sizeof(vis));
        memset(G , 0 , sizeof(G));
        memset(ans , 0 , sizeof(ans));
        memset(mark , 0 , sizeof(mark));
        sum = 0;
        flag = 0;
        while(1){
            scanf("%d%d" , &x , &y);
            if(x == 0 && y == 0)
                break;
            G[x][y] = 1;//邻接矩阵
            G[y][x] = 1;
        }
        memcpy(tempG , G , sizeof(G));
        judge(n);//预处理传入目标节点的值
        vis[1] = 1;
        dfs(1);
        printf("CASE %d:\n" , cnt);
        output();
        cnt++;
    }
    return 0;
}


分享到:
评论

相关推荐

    Python音频数据聚类分析 课程设计

    7. 获取真实类别:根据文件夹结构获取音频数据的真实类别,例如"ambulance"、"firetruck"和"traffic"等。 8. 根据真实类别绘制散点图:绘制降维后的音频数据的散点图,使用真实类别来标识不同颜色,以便与聚类结果...

    消防车的3D模型max格式,obj格式,可用来测试程序样例

    在本案例中,"Firetruck_OBJ"表示的是消防车模型的OBJ格式版本,可以用于那些不支持3D Max格式的软件,或者在不同软件之间共享模型时使用。 测试程序时,3D模型的用途多种多样。例如,它可以用于验证渲染引擎的准确...

    A级景区数据文件json

    A级景区数据文件json

    使用Java编写的坦克大战小游戏.zip学习资料

    python 使用Java编写的坦克大战小游戏.zip学习资料

    【python毕设】p073基于Spark的温布尔登特色赛赛事数据分析预测及算法实现_flask(5).zip

    项目资源包含:可运行源码+sql文件+; python3.7+flask+spark+mysql5.7+vue 适用人群:学习不同技术领域的小白或进阶学习者;可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 项目具有较高的学习借鉴价值,也可拿来修改、二次开发。 有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主看到后会第一时间及时解答。 系统是一个很好的项目,结合了后端服务(flask)和前端用户界面(Vue.js)技术,实现了前后端分离。 后台路径地址:localhost:8080/项目名称/admin/dist/index.html 前台路径地址:localhost:8080/项目名称/front/index.html

    C#编写的OPCClient 利用OPCDAAuto.dll

    1.执行setup64.bat注册com组件。文件是64位系统,如果是32位系统请自行修改(C:\Windows\System32) 2.程序目标框架改为.net4,否则报错。

    用Python编程实现控制台爱心形状绘制技术教程

    内容概要:本文档主要讲解了使用不同编程语言在控制台绘制爱心图形的方法,特别提供了Python语言的具体实现代码。其中包括了一个具体的函数 draw_heart() 实现,使用特定规则在控制台上输出由星号组成的心形图案,代码展示了基本的条件判断以及字符打印操作。 适合人群:对编程有兴趣的学生或者初学者,特别是想要学习控制台图形输出技巧的人。 使用场景及目标:适合作为编程入门级练习,帮助学生加深对于控制流、字符串处理及图形化输出的理解。也可以作为一个简单有趣的项目用来表达情感。 阅读建议:建议读者尝试动手运行并修改代码,改变输出图形的颜色、大小等特性,从而提高对Python基础语法的掌握程度。

    毕业设计&课设_会议厅预约管理系统:Java 毕设项目,含前后端登录.zip

    1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。

    AI's prompts

    AI's prompts

    想知道你的模型看到了什么吗?这是一个在新的 YOLO V8 模型上应用 EigenCAM 的包.zip

    EigenCAM for YOLO V8 可解释性用于在新的 YOLO V8 模型上应用 EigenCAM 的软件包。只需克隆软件包并导入模块即可开始使用。其基本结构接近Jacob Gil 的 AI 可解释性软件包,经过修改后可用于 YOLO V8 模型。使用案例它目前可用于 YOLO V8 分类和对象检测模型。将添加对其他任务的支持。您还可以发送拉取请求以为其添加更多功能。什么是 EigenCAMEigenCAM 是一种涉及计算神经网络中 2D 激活的第一个主成分的技术,不考虑类别区分,并且已被发现能产生有效的结果。图像灰度热图物体检测 分类 分割 综合物体检测 分类 分割 物体检测模型分类模型分割模型入门只需克隆此存储库或下载 yolo_cam 文件夹即可。你必须将 yolo_cam 文件夹放在与笔记本相同的位置首先导入库from yolo_cam.eigen_cam import EigenCAMfrom yolo_cam.utils.image import show_cam_on_image, scale_c

    彩蝶ARP防火墙,很好用!

    彩蝶ARP防火墙,很好用!不过只能在XP系统安装!

    pandoc-3.4-windows-x86_64.7z

    前端/后端/AI/运维/全栈工程师 常用工具 2024年最新版

    毕业设计&课设_网上购物管理系统:Java 毕设项目.zip

    该资源内项目源码是个人的课程设计、毕业设计,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到96分,放心下载使用! ## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过严格测试运行成功才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。

    【国泰君安期货-2024研报】锌:供需双弱,区间震荡.pdf

    研究报告

    【IEA-2024研报】国际能源署年世界能源就业(英).pdf

    行业研究报告、行业调查报告、研报

    Tensorrt YOLOv8 的简单实现.zip

    Tensorrt YOLOv8 的简单实现B站教学视频https://www.bilibili.com/video/BV1Pa4y1N7HS介绍基于Tensorrt加速Yolov8,本采用项目ONNX转Tensorrt方案支持Windows10和Linux支持Python/C++YOLOv8环境Tensorrt 8.4.3。Cuda 11.6 Cudnn 8.4.1onnx 1.12.0快速入门安装yolov8仓库,并下载官方模型。pip install ultralytics==8.0.5pip install onnx==1.12.0# download offical weights(".pt" file)https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n.pt使用官方命令导出ONNX模型。yolo mode=export model=yolov8n.pt format=onnx dynamic=False使用本仓库v8_transf

    对象检测端到端框架.zip

    对象检测端到端框架#Darknet# Darknet 是一个用 C 和 CUDA 编写的开源神经网络框架,速度快,安装简单,支持 CPU 和 GPU 计算。欲了解更多信息,请参阅Darknet 项目网站。如有任何疑问或问题,请使用Google Group。#关于此分叉#这个 fork 存储库除了 pjreddie 当前的 darkenet 之外,还添加了一些额外的功能。例如(1).读取视频文件,进行处理,并输出带有边界框的视频。(2). 一些实用函数,例如 image_to_Ipl,将来自 darknet 的图像转换回来自 OpenCV(C) 的 Ipl 图像格式。(3). 添加一些python脚本来标注我们自己的数据,并通过darknet将标注预处理为所需的格式。...更多内容待添加这个分支存储库说明了如何使用我们自己的数据和我们自己的类来训练定制的神经网络。该过程记录在 README.md 中。#使用我们自己的数据训练的 YOLO 演示#电视https://www.youtube.com/watch?v=t4_O5Cs7uRM#

    道路机器人识别交通灯,马路,左右转,黄线,人行道,机器人等路面导航标志识别-使用yolov8标记

    道路机器人识别交通灯,马路,左右转,黄线,人行道,机器人等路面导航标志识别-使用yolov8标记

    毕业设计&课设_虚拟商品管理系统:计算机毕设项目.zip

    该资源内项目源码是个人的课程设计、毕业设计,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到96分,放心下载使用! ## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过严格测试运行成功才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics