博客作业06--图

1.学习总结(2分)

1.1图的思维导图

1.2 图结构学习体会

深度遍历算法

  • 深度遍历是一种递归的应用,用递归来实现

广度遍历算法

  • 广度遍历类似于二叉树的层次遍历,用队列来实现

Prim和Kruscal算法

  • 这两种算法都是用来求最小生成树的,Prim适用于邻接矩阵储存和较密的图,Kruscal算法适用于邻接表储存和较稀疏的图

Dijkstra算法

  • Dijkstra算法是用来求最短路径的,适用于求邻接矩阵储存,不适用于求权值有负数的图

拓扑排序算法

  • 拓扑排序可以用栈也可以用队列,通过在结构体新加一个变量表示入度来实现。

2.PTA实验作业(4分)

2.1 题目1:图着色问题

2.2 设计思路(伪代码或流程图)

      输入顶点数a与边数v,颜色数e
      置flag的初值为0
      建图
     深度遍历
     输入待检查的颜色分配方案的个数n
     while(n-- ){
            for j=1 to 顶点数{
             输入颜色的分配方案,统计所用颜色总数sum
              }
         若统计的颜色总数sum!=题干的颜色数     
              flag=1
      }
         将颜色按深度遍历
          for i=0 to 顶点数{
                for j=0 to 顶点数{
                  若有相邻的颜色相同
                     flag=1
               }
             flag=1停止循环
      }
   如果flag=1 输出no 否则 输出yes

2.3 代码截图(注意,截图、截图、截图。代码不要粘贴博客上。不用用···语法去渲染)

2.4 PTA提交列表说明。

  • 一开始创建函数那边忘记申请空间导致段错误
  • 第二次因为深度遍历那边的循环变量错了又是段错误

2.1 题目2: 排座位

2.2 设计思路(伪代码或流程图)

  定义变量result存放结果,count辅助判断结果
   输入M,N,count;
   创建图
   for 0到count{
        输入k1,k2;
       如果g.relation[k1][k2]==1      
             输出"No problem";
        else if(g.relation[k1][k2]==-1){
    	广度遍历找有没有共同的朋友 即 result=BFS(g,k1,k2);
    	如果(result==0)    
              输出 "No way";
    	否则输出 "OK but...";
}
    else if(g.relation[k1][k2]==0)        输出"OK";
}

2.3 代码截图(注意,截图、截图、截图。代码不要粘贴博客上。不用用···语法去渲染)

2.4 PTA提交列表说明。

  • 最大N的那个测试点过不去
  • 一开始我以为是g.relation[k1][k2]的值错了,但是修改这个原本为-1的值以后就会导致所有答案错误,所以我现在也没有找出来问题在哪

2.1 题目3:六度空间

2.2 设计思路(伪代码或流程图)

2.3 代码截图(注意,截图、截图、截图。代码不要粘贴博客上。不用用···语法去渲染)

2.4 PTA提交列表说明。

  • 一开始用深度遍历,但是最后一个测试点没有正确,我也不知道为什么
  • 后来改用广度遍历,最后一个测试点就运行超时了,大概是因为用了memset函数。后面加上了 flag[i] = 1;将flag置回初值就不会运行超时了

3.截图本周题目集的PTA最后排名(3分)

3.1 PTA排名(截图带自己名字的排名)

3.2 我的总分:192

4. 阅读代码(必做,1分)

pta 7-4题公路村村通,在别人的博客里看到的写法

#include<cstdio>  
#include<iostream>  
#include<algorithm>  
using namespace std;  
#define N 1005  
int f[N];  
/*树的母节点,例如节点1的母节点f[1]=2,那么2就是节点1的母节点*/  
struct edge  
{  
    int l,r,dis;  
    bool friend operator < (edge a,edge b)  
/*操作符重载,记得这种sort排序结构体数组的格式,因为没有深入学习*/  
    {  
        return a.dis<b.dis;  
    }  
}e[N<<2];  
int sanda(int a)  
/*sanda=search and adjust——搜索母节点并且调整母节点*/  
/*这个函数就是用来告诉你母节点是谁,在那之前,母节点会被调整为最顶层的母节点——节点a的母节点是自己, 
即a=f[a]——这个最终的母节点的值相当于不同森林的编号*/  
{  
    if(a==f[a]) return f[a];  
/*找到了最终的母节点*/  
    else  
    {  
        f[a]=sanda(f[a]);  
/*我的母节点的母节点的母节点的母节点……是我的母节点,在找到原始点后, 
最终效果相当于直接把原始点当做自己的直接母节点,当然在那之前,它原来的母节点已经先行完成这一操作了*/  
/*不用担心操作在中间进行而导致不能一次性更新完全,反正下一次用到它, 
它还是要先完成找到最终的母节点才能进行操作的,而只要它之前有母节点,就能顺藤摸瓜*/  
        return f[a];  
    }  
}  
int main()  
{  
    int n,m,cnt=0,sum=0;  
      
    cin>>n>>m;  
    int i,j,k;  
    for(i=1;i<=m;i++)  
    {  
        cin>>e[i].l>>e[i].r>>e[i].dis;  
    }  
    for(i=1;i<=n;i++)  
    f[i]=i;
    sort(e,e+m);  
    for(i=1;i<=m;i++)  
    {  
        if(cnt==n-1) break;  
        int fa=sanda(e[i].l);  
        int fb=sanda(e[i].r);  
        if(fa==fb) continue;  
        //如果节点fa和fb在同一棵森林里面,就继续  
        sum+=e[i].dis;  
        f[fa]=f[fb];  
        cnt++;  
    }  
    if(cnt==n-1) cout<<sum;  
    else cout<<-1;  
    return 0;     
}   

  • 这题本来是Prime算法的简单应用,求出最小生成树即可,但是这个做法加了一个sanda函数来搜索母节点并且调整母节点,感觉这样的做法也很巧妙
posted @ 2018-06-17 21:51  晗光凡影  阅读(166)  评论(0编辑  收藏  举报