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摘要: 题意: 给出一个N。接下来有一个N * N的邻接矩阵A,第 i 行 第 j 列代表点 i 和 j 相距A[i][j].求连同所有点的最短路径,求最小生成树即可。 思路: 用P算法,直接用邻接矩阵来存放数据就好了。 阅读全文
posted @ 2016-04-02 17:34 vrsashly 阅读(190) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 题意: 第一行给一个N,代表这里有N- 1 个村庄,接下来有 N- 1 行,每行开头输入一个大写字母 C 代表第 i 个村庄的编号,随后有一个数字 m 代表 C 这个村庄和 m 个村庄相连,随后再给出 m 组数据,每组输入由一个大写字母 F 和 数字 w 组成,代表 C 和 F 之间的距离为 W;当 阅读全文
posted @ 2016-04-02 17:27 vrsashly 阅读(177) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 思路: 比较典型的求最小生成树,利用K算法或者P算法,如果在输入时两个村庄的修建状态为 已修建,那么我这里的做法是让他们之间的权值为 0,即修建费用为 0;然后套用算法就好了。 代码P算法: 代码K算法: 阅读全文
posted @ 2016-04-02 17:15 vrsashly 阅读(179) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 思路: 题目给的是每个小岛的坐标,俩个岛之间的距离等于俩个岛之间的欧几里得距离,然后套用P算法或者K算法就好了。用K算法或者P算法都可以,但是这道题显然需要计算出来每俩个岛之间的距离,这样就有接近V^2/2条边,输入稠密图,所以用P算法会更好点。注意的是题目中说两个岛之间的距离不能大于1000米也不 阅读全文
posted @ 2016-04-02 10:49 vrsashly 阅读(225) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 思路: 比较典型的最小生成树的题目了、、在这里用求最小生成树的经典算法K(Kruskal)算法和P(Prim)算法。我的 K 算法用的是结构体来存图,P 算法用的是邻接矩阵来存图,K算法的复杂度是O(ElogE),比较适用于稀疏图,P算法的复杂的是O(V ^ 2),适合用稠密图。 以下是C++的K算 阅读全文
posted @ 2016-04-02 10:30 vrsashly 阅读(215) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 题意: 有N种药剂编号 1 ~ N,然后有M种反应关系,这里有一个试管,开始时危险系数为 1,每当放入的药剂和瓶子里面的药剂发生反应时危险系数会乘以2,否则就不变,给出N个药剂和M种反应关系,求最大的危险系数。 思路: 我们假设 1 ~ N 有 M 种反应关系 ,若果有反应关系的我们可以把他们看成是 阅读全文
posted @ 2015-11-08 15:34 vrsashly 阅读(478) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 题意: 这里有N个数编号1 ~N,开始每个数各自在一个集合里面,然后有三种命令: 1 P Q :把 P 所在的集合和 Q 所在的集合合并,如果已经在一个集合里面了就忽视 2 P Q : 把 P 这个元素从它所在的集合里面拿出来放到 Q 里面,,如果已经在一个集合里面了就忽视 3 P :询问 P 所在 阅读全文
posted @ 2015-11-08 15:14 vrsashly 阅读(166) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 题意:对于n个数X[0]~X[n-1],但你不知道它们的值,通过逐步提供给你的信息,你的任务是根据这些信息回答问题,有三种信息如下: I p v : Xp = v; Xp 的值为v I p q v : Xp ^ Xq = v; Xp 异或Xq的值为v Q k X1 X2 X3 ..... Xk : 阅读全文
posted @ 2015-11-08 11:26 vrsashly 阅读(372) 评论(1) 推荐(1) 编辑
摘要: 题意: 有 n 个节点,初始时每个节点的父节点都不存在,你的任务是执行一次 I 操作 和 E 操作,含义如下: I u v : 把节点 u 的父节点设为 v ,距离为| u - v | 除以 1000 的余数。 E u : 询问u 到根节点的距离。 解题思路: 因为题目只查询节点到根节点的距离,所以 阅读全文
posted @ 2015-11-08 11:23 vrsashly 阅读(244) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 题意: 有一些简单化合物,每个化合物都由两种元素组成的,你是一个装箱工人、从实验员那里按照顺序把一些简单化合物装到车上,但这里存在安全隐患:如果车上存在K个简单化合物,正好包含K种元素,那么他们就会组成一个容易爆炸的混合物,为了安全起见,每当你拿到一个化合物时,如果它已经和已装车的化合物形成了易爆混 阅读全文
posted @ 2015-11-08 10:35 vrsashly 阅读(275) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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