本文作者:Zhang, Xuheng
本文分类:编程学习笔记 浏览:1578
阅读时间:10879字, 约12-18分钟
文章中包含的模板都集中在这里
第一部分 图的遍历
$1.$ 什么是图
由一些顶点和边组成的图形即为图。
上图中,边有 $1-2,2-5,2-3$ 等。
$2.$ 有向图和无向图
简单来说,如果有两个顶点 $a,b$。
那么无向图有 $a-b,b-a$ 两条。
而有向图只有 $a-b$ 或 $b-a$ 一条。
$3.$ 深度优先搜索遍历图与广度优先搜索遍历图
深度优先搜索:$Depth-first$ $search$ 即 $dfs$。
广度优先搜索:$Breadth-first$ $search$ 即 $bfs$。
示意图:
$dfs$ 概念:
从一个顶点开始,沿着一条路一直走到底,如果发现不能到达目标解,那就返回到上一个节点,然后从另一条路开始走到底,这种尽量往深处走的概念即是深度优先的概念。
$bfs$ 概念:
广度优先搜索算法是一种盲目搜寻法,目的是系统地展开并检查图中的所有节点,以找寻结果。换句话说,它并不考虑结果的可能位置,彻底地搜索整张图,直到找到结果为止。$bfs$ 并不使用经验法则算法。
接下来,我们可以用 $dfs$ 和 $bfs$ 来遍历图。
上方图中已经生动形象地介绍了 $dfs$ 和 $bfs$ 主要思路。
$dfs$ 实现方法是递归, $bfs$ 则是队列。
$dfs$ 遍历:
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define N 10005
int n,m;
int a[N][N],e[N][N],book[N] = {0};
int sum = 0;
void dfs(int cur) {
printf("%d ",cur);
sum++;
if (sum == n) return;
for (int i=1; i<=n; i++) {
if (e[cur][i] == 1 && book[i] == 0) {
book[i] = 1;
dfs(i);
}
}
return;
}
int main() {
scanf("%d%d",&n,&m);
for (int i=1; i<=n; i++) {
for (int j=1; j<=n; j++) {
if (i == j) e[i][j] = 0;
else e[i][j] = 999999999;
}
}
for (int i=1; i<=m; i++) {
int a,b;
scanf("%d%d",&a,&b);
e[a][b] = 1;
e[b][a] = 1;
}
book[1] = 1;
dfs(1);
return 0;
}
$bfs$ 遍历:
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main() {
int n,m,a,b,cur,book[105] = {0},e[105][105];
int que[100005],head,tail;
scanf("%d%d",&n,&m);
for (int i=1; i<=n; i++) {
for (int j=1; j<=n; j++) {
if (i == j) e[i][j] = 0;
else e[i][j] = 99999999;
}
}
for (int i=1; i<=m; i++) {
scanf("%d%d",&a,&b);
e[a][b] = 1;
e[b][a] = 1;
}
head = 1;
tail = 1;
que[tail] = 1;
tail++;
book[1] = 1;
while(head < tail && tail <= n) {
cur = que[head];
for (int i=1; i<=n; i++) {
if (e[cur][i] == 1 && book[i] == 0) {
que[tail] = i;
tail++;
book[i] = 1;
}
if (tail > n) break;
}
head++;
}
for (int i=1; i<tail; i++) printf("%d ",que[i]);
return 0;
}
$4.$ 练习
- 给定一个有向图,每两个点之间有一个长度。求从第一个点到最后一个点的最小长度。
样例:
input:
5 8
1 2 2
1 5 10
2 3 3
2 5 7
3 1 4
3 4 4
4 5 5
5 3 3
output:
9
$Code:$
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int minn = 999999999;
int book[105] = {0};
int e[105][105];
int n,m;
int a,b,c;
void dfs(int cur,int dis) {
if (dis > minn) return;
if (cur == n) {
if (dis < minn) minn = dis;
return;
}
for (int j=1; j<=n; j++) {
if (e[cur][j] != 999999999 && book[j] == 0) {
book[j] = 1;
dfs(j,dis + e[cur][j]);
book[j] = 0;
}
}
return;
}
int main() {
scanf("%d%d",&n,&m);
for (int i=1; i<=n; i++) {
for (int j=1; j<=n; j++) {
if (i == j) e[i][j] = 0;
else e[i][j] = 999999999;
}
}
for (int i=1; i<=m; i++) {
scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);
e[a][b] = c;
}
book[1] = 1;
dfs(1,0);
printf("%d\n",minn);
return 0;
}
- 给定一个无向图,再给定起始顶点和终点顶点。求从起始点到终点最少需要走过多少条边。
样例:
input:
5 7 1 5
1 2
1 3
2 3
2 4
3 4
3 5
4 5
output:
2
$Code:$
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
struct note {
int x;
int s;
};
int main() {
struct note que[2505];
int e[55][55] = {0};
int book[55] = {0};
int head,tail;
int n,m,a,b,cur,start,end,flag = 0;
scanf("%d%d%d%d",&n,&m,&start,&end);
for (int i=1; i<=n; i++) {
for (int j=1; j<=n; j++) {
if (i == j) e[i][j] = 0;
else e[i][j] = 999999999;
}
}
for (int i=1; i<=m; i++) {
scanf("%d%d",&a,&b);
e[a][b] = 1;
e[b][a] = 1;
}
head = 1; tail = 1;
que[tail].x = start;
que[tail].s = 0;
tail++;
book[start] = 1;
while(head < tail) {
cur = que[head].x;
for (int j=1; j<=n; j++) {
if (e[cur][j] != 999999999 && book[j] == 0) {
que[tail].x = j;
que[tail].s = que[head].s + 1;
tail++;
book[j] = 1;
}
if (que[tail - 1].x == end) {
flag = 1;
break;
}
}
if (flag == 1) break;
head++;
}
printf("%d\n",que[tail - 1].s);
return 0;
}
第二部分 最短路径
$1.$ $dfs$ $\&$ $bfs$
在上一部分已经讲解过。
- $dfs:$
给定一个有向图,每两个点之间有一个长度。求从第一个点到最后一个点的最小长度。
- $bfs:$
给定一个无向图,再给定起始顶点和终点顶点。求从起始点到终点最少需要走过多少条边。
$2.$ $Floyd - Warshall$
此算法简称 $Floyd$。
它是用来求任意两个结点之间的最短路的。
复杂度比较高,但是常数小,容易实现。一般来说,时间复杂度为 $O(n^3)$,空间复杂度为 $O(n^2)$。
适用于任何图,不管有向无向,边权正负,但是最短路必须存在。
求两个点之间的最短路径,这个问题也被称为 “多源最短路径” 问题。
$Floyd$ 的思想就是用 $1-n$ 这几个点来作为中转点,然后反复更新最短路径。
核心部分:
for (int k=1; k<=n; k++) {
for (int i=1; i<=n; i++) {
for (int j=1; j<=n; j++) {
e[i][j] = min(e[i][j],e[i][k] + e[k][j]);
}
}
}
完整代码:
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int e[105][105],n,m,t1,t2,t3;
const int INF = 999999999;
int start,endd;
int main() {
scanf("%d%d%d%d",&n,&m,&start,&endd);
for (int i=1; i<=n; i++) {
for (int j=1; j<=n; j++) {
if (i == j) e[i][j] = 0;
else e[i][j] = INF;
}
}
for (int i=1; i<=m; i++) {
scanf("%d%d%d",&t1,&t2,&t3);
e[t1][t2] = t3;
}
for (int k=1; k<=n; k++) {
for (int i=1; i<=n; i++) {
for (int j=1; j<=n; j++) {
e[i][j] = min(e[i][j],e[i][k] + e[k][j]);
}
}
}
/*
for (int i=1; i<=n; i++) {
for (int j=1; j<=n; j++) printf("%d ",e[i][j]);
printf("\n");
}
*/
printf("%d\n",e[start][endd]);
return 0;
}
测试数据:
input:
4 8 2 4
1 2 2
1 3 6
1 4 4
2 3 3
3 1 7
3 4 1
4 1 5
4 3 12
output:
4
$3.$ $Dijkstra$
本节写的是一个点(源点)到其余各个顶点的最短路径,也叫做 “单源最短路径”。
例如,一个图中有 $6$ 个顶点,那么 $Dijkstra$ 可以得出 $1$ 号顶点到 $2,3,4,5,6$ 号顶点的最短路径。
这种算法只适用于非负权图,但是时间复杂度非常优秀。
主要思想是,将结点分成两个集合:已确定最短路长度的,未确定的。
一开始第一个集合里只有 $S$。
然后重复这些操作:
- 对那些刚刚被加入第一个集合的结点的所有出边执行松弛操作。
-
从第二个集合中,选取一个最短路长度最小的结点,移到第一个集合中。
直到第二个集合为空,算法结束。
暴力时间复杂度:$O(n^2+m)=O(n^2)$。
#include <bits/stdc++.h>
#define MAXN 0x7fffffff
using namespace std;
int dist[5005],n,m,edge[5005][5005],minn,idx,s;
bool vis[5005];
void dijkstra() {
for(int j=1; j<n; j++) {
minn = MAXN;
for(int i=1; i<=n; i++) {
if(!vis[i] && dist[i] < minn) {
minn = dist[i];
idx = i;
}
}
vis[idx] = 1;
for(int i=1; i<=n; i++) {
if(edge[idx][i] != MAXN) {
int t = edge[idx][i] + dist[idx];
if(dist[i] > t) dist[i] = t;
}
}
}
}
int main() {
cin>>n>>m>>s;
for(int i=1; i<=n; i++) {
for(int j=1; j<=n; ++j) {
if(i!=j) edge[i][j] = MAXN;
}
}
for(int i=0; i<m; i++) {
int x,y,len;
cin>>x>>y>>len;
edge[x][y]=len;
}
for(int i=1; i<=n; i++) {
dist[i] = edge[s][i];
}
vis[s] = 1;
dijkstra();
for(int i=1; i<=n; i++) cout<<dist[i]<<" ";
return 0;
}
测试数据:
input:
4 6
1 2 2
2 3 2
2 4 1
1 3 5
3 4 3
1 4 4
output:
0 2 4 3
$4.$ $SPFA$。
推荐 @NSObject 同学写的博客。
#include <bits/stdc++.h>
#define N 2<<20
#define INF 0x7fffffff
using namespace std;
int d[N],u[N],v[N],w[N],n,m,s,c;
int main() {
cin>>n>>m>>s;
for(int i=1; i<=m; i++)cin>>u[i]>>v[i]>>w[i];
for(int i=1; i<=n; i++)d[i]=INF;
d[s]=0;
for(int k=1; k<=n-1; k++) {
c=0;
for(int i=1; i<=m; i++) {
if(d[v[i]]>d[u[i]]+w[i]) {
d[v[i]]=d[u[i]]+w[i];
c=1;
}
}
if(!c)break;
}
for(int i=1; i<=n; i++)cout<<d[i]<<' ';
return 0;
}
由于数据范围小,所以可以直接用 $Floyd$。
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n,m,s,t;
int a,b;
double f[1005][1005];
double x[1005],y[1005];
int main() {
cin>>n;
for(int i=1; i<=n; i++) {
for(int j=1; j<=n; j++) f[i][j] = 998244353;
}
for(int i=1; i<=n; i++) scanf("%lf%lf",&x[i],&y[i]);
cin>>m;
for(int i=1; i<=m; i++) {
scanf("%d%d",&a,&b);
f[a][b] = f[b][a] = sqrt((x[a] - x[b]) * (x[a] - x[b]) + (y[a]-y[b]) * (y[a] - y[b]));
}
cin>>s>>t;
for(int k=1; k<=n; k++) {
for(int i=1; i<=n; i++) {
for(int j=1; j<=n; j++) {
f[i][j] = min(f[i][j],f[i][k] + f[k][j]);
}
}
}
cout<<fixed<<setprecision(2)<<f[s][t]<<endl;
return 0;
}
第三部分 图的连通性问题
搬运一下吧。
转载:Link。
这部分不是特别重要。
第四部分 树
1. 树
上图就是一棵树。
树不包含回路。有以下特性:
- 一棵树中任意两个结点有且仅有唯一一条路径联通。
-
一棵树如果有 $n$ 个结点,则它有 $n-1$ 条边。
-
在一个树中加一条边会构成一个回路。
上图中,$0-1-2-0$ 就是一个回路。
树的结点之间的关系:
叶结点:没有子结点的结点。
主要可以概括为:
2. 二叉树
上图为一棵二叉树。
二叉树每个结点最多有两棵子树。
特殊的二叉树:
- 满二叉树
一棵深度为 $h$ 且有 $2^h-1$ 个结点的二叉树。
上图即为一棵满二叉树。
- 完全二叉树
如果一棵二叉树除了最右边位置上有一个或者几个叶结点缺少外,其他是丰满的,这种树叫做完全二叉树。
上图即为一棵完全二叉树。
3. 堆
一种很常用的优化方式。
堆排序:
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int h[105];
int n;
void swap(int x,int y) {
int t;
t = h[x];
h[x] = h[y];
h[y] = t;
return;
}
void shiftdown(int i) {
int t,flag = 0;
while(i * 2 <= n && flag == 0) {
if (h[i] > h[i*2]) t = i * 2;
else t = i;
if (i * 2 + 1 <= n) {
if (h[t] > h[i*2+1]) t = i * 2 + 1;
}
if (t != i) {
swap(t,i);
i = t;
}
else flag = 1;
}
return;
}
void creat() {
int i;
for(i=n/2; i>=1; i--) shiftdown(i);
return;
}
int deletemax() {
int t;
t = h[1];
h[1] = h[n];
n--;
shiftdown(1);
return t;
}
int main() {
int sum;
cin>>sum;
for(int i=1; i<=sum; i++) scanf("%d",&h[i]);
n = sum;
creat();
for(int i=1; i<=sum; i++) printf("%d ",deletemax());
return 0;
}
更好的堆排序:
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int h[105];
int n;
void swap(int x,int y) {
int t;
t = h[x];
h[x] = h[y];
h[y] = t;
return;
}
void shiftdown(int i) {
int t,flag = 0;
while(i * 2 <= n && flag == 0) {
if (h[i] < h[i*2]) t = i * 2;
else t = i;
if (i * 2 + 1 <= n) {
if (h[t] < h[i*2+1]) t = i * 2 + 1;
}
if (t != i) {
swap(t,i);
i = t;
}
else flag = 1;
}
return;
}
void creat() {
int i;
for(i=n/2; i>=1; i--) shiftdown(i);
return;
}
void heapsort() {
while(n > 1) {
swap(1,n);
n--;
shiftdown(1);
}
return;
}
int main() {
int sum;
cin>>sum;
for(int i=1; i<=sum; i++) scanf("%d",&h[i]);
n = sum;
creat();
heapsort();
for(int i=1; i<=sum; i++) printf("%d ",h[i]);
return 0;
}
堆排序的时间复杂度为 $O(nlogn)$ ,和快排一样。
4. 并查集
例题:
有 $n$ 个小偷和 $m$ 条线索,每天线索给出两个数 $x$ 和 $y$。
表示 $x$ 和 $y$ 是同伙。求一共有几个团伙。
样例:
input:
10 9
1 2
3 4
5 2
4 6
2 6
8 7
9 7
1 6
2 4
output:
3
并查集经典题。
并查集本质是维护一个森林。开始时,森林的每个点都是孤立的,每个结点都是一棵树。之后通过一些条件,逐渐将这些树合并成大树。
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int f[10005] = {0},n,m,k,ans = 0;
void init() {
for(int i=1; i<=n; i++) f[i] = i;
return;
}
int getf(int v) {
if (f[v] == v) return v;
else return f[v] = getf(f[v]);
}
void merge(int v,int u) {
int t1,t2;
t1 = getf(v); t2 = getf(u);
if (t1 != t2) f[t2] = t1;
return;
}
int main() {
int x,y;
cin>>n>>m;
init();
for(int i=1; i<=m; i++) {
scanf("%d%d",&x,&y);
merge(x,y);
}
for(int i=1; i<=n; i++) {
if (f[i] == i) ans++;
}
cout<<ans<<endl;
return 0;
}
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int f[10005] = {0},n,m,k;
void init() {
for(int i=1; i<=n; i++) f[i] = i;
return;
}
int getf(int v) {
if (f[v] == v) return v;
else return f[v] = getf(f[v]);
}
void merge(int v,int u) {
int t1,t2;
t1 = getf(v); t2 = getf(u);
if (t1 != t2) f[t2] = t1;
return;
}
int main() {
int x,y,z;
cin>>n>>m;
init();
for(int i=1; i<=m; i++) {
scanf("%d%d%d",&z,&x,&y);
if (z == 1) merge(x,y);
if (z == 2) {
if (getf(x) == getf(y)) puts("Y");
else puts("N");
}
}
return 0;
}
板子题。
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int f[10005] = {0},n,m,p;
void init() {
for(int i=1; i<=n; i++) f[i] = i;
return;
}
int getf(int v) {
if (f[v] == v) return v;
else return f[v] = getf(f[v]);
}
void merge(int v,int u) {
int t1,t2;
t1 = getf(v); t2 = getf(u);
if (t1 != t2) f[t2] = t1;
return;
}
int main() {
cin>>n>>m>>p;
init();
for(int i=1; i<=m; i++) {
int x,y;
scanf("%d%d",&x,&y);
merge(x,y);
}
for(int i=1; i<=p; i++) {
int pi,pj;
scanf("%d%d",&pi,&pj);
if (getf(pi) == getf(pj)) puts("Yes");
else puts("No");
}
return 0;
}
5. 最小生成树
https://365726.blog.luogu.org/zui-xiao-sheng-cheng-shu-xue-xi-bi-ji#
- P3366 【模板】最小生成树
-
Kruskal 算法
Kruskal 算法是一种常见并且好写的最小生成树算法,由 Kruskal 发明。该算法的基本思想是从小到大加入边,是个贪心算法。
查询两点是否连通可以用并查集维护。
时间复杂度为 $O(mlogm)$。
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
struct edge {
int u;
int v;
int w;
}e[200005];
int n,m;
int f[5005] = {0},ans = 0,cnt = 0;
int getf(int v) {
if (f[v] == v) return v;
else return f[v] = getf(f[v]);
}
int merge(int v,int u) {
int t1,t2;
t1 = getf(v); t2 = getf(u);
if (t1 != t2) {
f[t2] = t1;
return 1;
}
return 0;
}
bool cmp(edge a,edge b) {
return a.w < b.w;
}
int main() {
cin>>n>>m;
for(int i=0; i<m; i++) scanf("%d%d%d",&e[i].u,&e[i].v,&e[i].w);
sort(e,e + m,cmp);
for(int i=0; i<n; i++) f[i] = i;
for(int i=0; i<m; i++) {
if (merge(e[i].u,e[i].v)) {
cnt++;
ans += e[i].w;
}
if (cnt == (n - 1)) break;
}
cout<<ans<<endl;
return 0;
}
- Prim 算法
Prim 算法是另一种常见并且好写的最小生成树算法。该算法的基本思想是从一个结点开始,不断加点(而不是 Kruskal 算法的加边)。
和 $dijkstra$ 算很相似。
时间复杂度为 $O(n^2)$。
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
bool b[5005] = {0};
int ans=0,dis[5005],w[5005][5005],x,y,z,n,m;
int INF = 68260499;
int main() {
cin>>n>>m;
for(int i=0; i<=n; i++) {
for(int j=i+1; j<=n; j++) w[i][j] = w[j][i] = INF;
w[i][i] = 0;
}
for(int i=1; i<=m; i++) {
scanf("%d%d%d",&x,&y,&z);
w[x][y] = w[y][x] = min(w[x][y],z);
}
for(int i=0; i<=n; i++) dis[i] = w[1][i];
dis[1] = 0;
b[1] = 1;
for(int i=1; i<n; i++) {
int k = 0;
for(int j=1; j<=n; j++) {
if(b[j] == 0 && dis[j] < dis[k]) k = j;
}
b[k] = 1;
ans += dis[k];
for(int j=1; j<=n; j++) {
if(dis[j] > w[k][j]) dis[j] = w[k][j];
}
}
cout<<ans<<endl;
return 0;
}
堆优化时间复杂度会降为 $O(mlogn)$。
对于洛谷数据,$Kruskal$ 跑得更快。
第五部分 拓扑排序
对一个有向无环图(Directed Acyclic Graph简称DAG)G进行拓扑排序,是将G中所有顶点排成一个线性序列,使得图中任意一对顶点u和v,若边<u,v>∈E(G),则u在线性序列中出现在v之前。通常,这样的线性序列称为满足拓扑次序(Topological Order)的序列,简称拓扑序列。简单的说,由某个集合上的一个偏序得到该集合上的一个全序,这个操作称之为拓扑排序。
只适用于 AOV 网,即有向无环图。
算法思想:
- 选择一个入度为 $0$ 的顶点并输出
-
然后从 AOV 网中删除此顶点及以此顶点为起点的所有关联边。
-
重复上述两步,直到不存在入度为 $0$ 的顶点为止。
-
若输出的顶点数小于 AOV 网中的顶点数,则输出“有回路信息”,否则输出的顶点序列就是一种拓扑序列。
-
从第四步可以看出,拓扑排序可以用来判断一个有向图是否有环。只有有向无环图才存在拓扑序列。
- 家谱树
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int a[105][105],c[105],r[105],ans[105];
int tot = 0,temp = 0,num = 0;
int n,m;
int j;
int main() {
cin>>n;
for(int i=1; i<=n; i++) {
do {
scanf("%d",&j);
if (j != 0) {
c[i]++; //点i出度
a[i][c[i]] = j;
r[j]++; //点i入度
}
} while(j != 0);
}
for (int i=1; i<=n; i++)
if (r[i] == 0) ans[++tot] = i; //把图中所有入度为0的点入栈
do {
temp = ans[tot];
printf("%d " ,temp);
tot--; num++;
for (int i=1; i<=c[temp]; i++) {
r[a[temp][i]]--;
if (r[a[temp][i]] == 0) //如果入度减1后变成0,则将这个后继点入栈
ans[++tot] = a[temp][i];
}
} while (num != n);
return 0;
}
关于作者Zhang, Xuheng
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- Email: hy23682@126.com
- 注册于: 2020-04-07 05:11:14
LaTeX炸了一些。。。
@Zhang, Xuheng 啊这 我们只支持katex。。。sorry