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图论
一、图的存储:
1、邻接矩阵:
假设有n个节点,建立一个n×n的矩阵,第i号节点能到达第j号节点就将[i][j]标记为1(有权值标记为权值),
样例如下图:
/无向图,无权值/
int a[MAXN][MAXN];//邻接矩阵
int x,y;//两座城市
for(int i=1;i<=n;i++)
{
for(int j=1;j<=n;j++)
{
scanf("%d%d",&x,&y);//能到达,互相标记为1
a[x][y]=1;
a[y][x]=1;
}
}
/无向图,有权值/
int a[MAXN][MAXN];//邻接矩阵
int x,y,w;//两座城市,路径长度
for(int i=1;i<=n;i++)
{
for(int j=1;j<=n;j++)
{
scanf("%d%d%d",&x,&y,&w);//能到达,互相标记为权值w
a[x][y]=w;
a[y][x]=w;
}
}
/有向图,无权值/
int a[MAXN][MAXN];//邻接矩阵
int x,y;//两座城市
for(int i=1;i<=n;i++)
{
for(int j=1;j<=n;j++)
{
scanf("%d%d",&x,&y);//能到达,仅仅是x到y标记为1
a[x][y]=1;
}
}
/有向图,有权值/
int a[MAXN][MAXN];//邻接矩阵
int x,y,w;//两座城市,路径长度
for(int i=1;i<=n;i++)
{
for(int j=1;j<=n;j++)
{
scanf("%d%d%d",&x,&y,&w);//能到达,仅仅是x到y标记为权值w
a[x][y]=w;
}
}
邻接矩阵很方便,但是在n过大或者为稀疏图时,就会很损耗时空,不建议使用!
2.邻接表:
邻接表是一个二维容器,第一维描述某个点,第二维描述这个点所对应的边集们。
邻接表由表头point,链点构成,如下图是一个简单无向图构成的邻接表:
我们可以用指针来创建链表,当然,这是很复杂也很麻烦的事情,下面来介绍一种用数组模拟链表的方法:
//有向图邻接表存储
const int N=1005;
const int M=10050;
int point[N]={0};//i节点所对应链表起始位置(表头)
int to[M]={0};
int next[M]={0};//i节点下一个所指的节点
int cc=0;//计数器(表示第几条边)
void AddEdge(int x,int y)//节点x到y
{
cc++;
to[cc]=y;
next[cc]=point[x];
point[x]=cc;
}
void find(int x)
{
int now=point[x];
while(now)
{
printf("%d\n",to[now]);
now=next[now];
}
}
int main()
{
}
具体的过程我也不是很懂怎么描述,反正如果要加强记忆的话可以用我所给的例子模拟一下point[],to[],next[],然后再调用函数find(x)来输出x这个节点能到的点,大概就能YY到数组是怎么存储邻接表的了。
还是不理解的话,推一个blog,这里面说的和我这里给出的思路很相似:http://developer.51cto.com/art/201404/435072.htm
二、树的遍历:
1.BFS:运用队列,一开始队列中有一个点, 将一个点出队,将它的子结点全都入队。
算法会在遍历完一棵树中每一层的每个结点之后,才会转到下一层继续,在这一基础上,队列将会对算法起到很大的帮助:
//广度优先搜索
void BreadthFirstSearch(BitNode root)
{
queue
nodeQueue.push(root);//将根节点压入队列
while (!nodeQueue.empty())//队列不为空,继续压入队列
{
BitNode *node = nodeQueue.front();
nodeQueue.pop();//弹出根节点
if (node->left)//左儿子不为空
{
nodeQueue.push(node->left);//压入队列
}
if (node->right)//右儿子不为空
{
nodeQueue.push(node->right);//压入队列
}
}
}
、
2.DFS:运用栈,递归到一个点时,依次递归它的子结点。
还可以利用堆栈的先进后出的特点,现将右子树压栈,再将左子树压栈,这样左子树就位于栈顶,可以保证结点的左子树先与右子树被遍历:
//深度优先搜索
//利用栈,现将右子树压栈再将左子树压栈
void DepthFirstSearch(BitNode root)
{
stack
nodeStack.push(root);//将根节点压栈
while (!nodeStack.empty())//栈不为空,继续压栈
{
BitNode *node = nodeStack.top();//引用栈顶
cout << node->data << ’ ';
nodeStack.pop();//弹出根节点
if (node->right)//优先遍历右子树
{
nodeStack.push(node->right);
}
if (node->left)
{
nodeStack.push(node->left);
}
}
}
三、无根树变成有根树:
选择一个点作为根结点, 开始遍历。
遍历到一个点时, 枚举每一条连接它和另一个点的边。若另一个点不是它的父结点, 那就是它的子结点。递归到子结点。
我们可以更加形象的比喻为:抓住一个点,把它拎起来构成一棵新的树。
四、并查集:
这是我学OI这么久以来觉得性价比最高的算法(简单又实用啊!!),用来处理不相交合并和查询问题。
给大家推个超超超超级易懂的blog,保证一看就懂,这里我就不再详解了:http://blog.csdn.net/dellaserss/article/details/7724401
五、最小生成树:
1.Prim算法(适用于稠密图):
算法描述:
1).输入:一个加权连通图,其中顶点集合为V,边集合为E;
2).初始化:Vnew = {x},其中x为集合V中的任一节点(起始点),Enew = {},为空;
3).重复下列操作,直到Vnew = V:
a.在集合E中选取权值最小的边,其中u为集合Vnew中的元素,而v不在Vnew集合当中,并且v∈V(如果存在有多条满足前述条件即具有相同权值的边,则可任意选取其中之一);
b.将v加入集合Vnew中,将边加入集合Enew中;
4).输出:使用集合Vnew和Enew来描述所得到的最小生成树。
#include
const int N=1050;
const int M=10050;
struct Edge//定义图类型结构体,a到b权值为c
{
int a,b,c;
}edge[M];
int n,m;//n个点,m条边
bool black[N];//染黑这个点,表示这个点已经被选过了
int ans=0;//最小生成树权值和
int main()
{
int i,j,k;
scanf("%d%d",&n,&m);
for(i=1;i<=m;i++)
scanf("%d%d%d",&edge[i].a,&edge[i].b,&edge[i].c);
black[1]=1;//把第一个点染黑(从第一个点找起)
for(k=1;k
int mind,minz=123456789;
for(i=1;i<=m;i++)//开始!
{
if(black[edge[i].a]!=black[edge[i].b]&&edge[i].c
mind=i;//记录当前最优点
minz=edge[i].c;//记录当前最小边权
}
}
////将这最优点归入
ans+=minz;//答案加上
black[edge[mind].a]=1;//染黑两个节点
black[edge[mind].b]=1;
//
}
printf("%d\n",ans);//输出答案
return 0;
}
2.kruskal算法(适用于稀疏图):
算法描述:
克鲁斯卡尔算法从另一途径求网的最小生成树。
假设连通网N=(V,{E}),则令最小生成树的初始状态为只有n个顶点而无边的非连通图T=(V,{∮}),图中每个顶点自成一个连通分量。
在E中选择代价最小的边,若该边依附的顶点落在T中不同的连通分量上,则将此边加入到T中,否则舍去此边而选择下一条代价最小的边。
依次类推,直至T中所有顶点都在同一连通分量上为止。
#include//克鲁斯卡尔算法
#include
#include
using namespace std;
const int N=1050;
const int M=10050;
struct Edge//定义图类型结构体
{
int a,b,c;//a到b的权值为c
}edge[M];
int fa[N];//父亲数组
int n,m;//n个节点,m条边
int ans=0;//最小生成树权值和
bool cmp(Edge x,Edge y)//比较权值大小
{
return (x.c
int getf(int x)//寻找x的最原始祖先(并查集)
{
if(fa[x]!=x)
fa[x]=getf(fa[x]);
return fa[x];//返回最原始祖先
}
int main()
{
int i,j;
scanf("%d%d",&n,&m);
for(i=1;i<=m;i++)
scanf("%d%d%d",&edge[i].a,&edge[i].b,&edge[i].c);
sort(edge+1,edge+m+1,cmp);//从小到大排序边数组
for(i=1;i<=n;i++)
fa[i]=i;//初始值,每个节点的父亲就是自己
for(i=1;i<=m;i++)
{
int a=edge[i].a;
int b=edge[i].b;
a=getf(a);//寻找a的最原始祖先
b=getf(b);//寻找b的最原始祖先
if(a!=b)//如果两个的最终祖先不相同(不会构成回路)
{
ans+=edge[i].c;//加入
fa[a]=b;//加入当前父亲的儿子们中(合并并查集)
}
}
printf("%d\n",ans);
return 0;
}
经典例题:繁忙的都市(Luogu 2330)
城市C是一个非常繁忙的大都市,城市中的道路十分的拥挤,于是市长决定对其中的道路进行改造。城市C的道路是这样分布的:城市中有n个交叉路口,有些交叉路口之间有道路相连,两个交叉路口之间最多有一条道路相连接。这些道路是双向的,且把所有的交叉路口直接或间接的连接起来了。每条道路都有一个分值,分值越小表示这个道路越繁忙,越需要进行改造。但是市政府的资金有限,市长希望进行改造的道路越少越好,于是他提出下面的要求:
1.改造的那些道路能够把所有的交叉路口直接或间接的连通起来。
2.在满足要求1的情况下,改造的道路尽量少。
3.在满足要求1、2的情况下,改造的那些道路中分值最大的道路分值尽量小。
任务:作为市规划局的你,应当作出最佳的决策,选择那些道路应当被修建。
这题是经典的最小瓶颈生成树问题:只用边权小于等于x的边,看看能不能构成最小生成树。
在kruskal算法中,我们已经对边从小到大排过序了,所以只要用≤x的前若干条边即可。
3.最小生成树计数问题:
题目:现在给出了一个简单无向加权图。你不满足于求出这个图的最小生成树,而希望知道这个图中有多少个不同的最小生成树。(如果两颗最小生成树中至少有一条边不同,则这两个最小生成树就是不同的)。
解法:按边权排序,先选小的,相同边权的暴力求出有几种方案,将边按照权值大小排序,将权值相同的边分到一组,统计下每组分别用了多少条边。然后对于每一组进行dfs,判断是否能够用这一组中的其他边达到相同的效果。最后把每一组的方案数相乘就是答案。
换句话说:就是不同的最小生成树方案,每种权值的边的数量是确定的,每种权值的边的作用是确定的, 排序以后先做一遍最小生成树,得出每种权值的边使用的数量x然后对于每一种权值的边搜索,得出每一种权值的边选择方案。
#include
#include
#define N 105
#define M 1005
#define MOD 31011
using namespace std;
struct node//定义图类型结构体
{
int a,b;//节点a,b
int zhi;//a到b的权值
}xu[M];
int n,m;
int fa[N];
int lian[N];
int ans=1;
int cmp(struct node x,struct node y)//从小到大排序函数
{
return (x.zhi
int getf(int x)
{
if(fa[x]!=x)
fa[x]=getf(fa[x]);
return(fa[x]);
}
int getlian(int x)
{
if(lian[x]x)
return x;
return ( getlian(lian[x]) );
}
int dfs(int now,int end,int last)
{
if(nowend)
{
if(last0)
return 1;
return 0;
}
int res=dfs(now+1,end,last);
int s=getlian(xu[now].a);
int t=getlian(xu[now].b);
if(s!=t)
{
lian[s]=t;
res+=dfs(now+1,end,last-1);
lian[s]=s;
}
return res;
}
int main()
{
int i,j,k;
int s,t;
int now;
int sum=0;
scanf("%d%d",&n,&m);
for(i=1;i<=n;i++)//初始化,每个节点的父亲就是自己
fa[i]=i;
for(i=1;i<=m;i++)
scanf("%d%d%d",&xu[i].a,&xu[i].b,&xu[i].zhi);
sort(xu+1,xu+m+1,cmp);//从小到大排序边数组
for(i=1;i<=m;)
{
for(j=1;j<=n;j++)
lian[j]=j;
k=i;
while(i<=m&&xu[i].zhixu[k].zhi)
{
xu[i].a=getf(xu[i].a);
xu[i].b=getf(xu[i].b);
i++;
}
now=sum;
for(j=k;j {
s=getf(xu[j].a);
t=getf(xu[j].b);
if(s!=t)
{
sum++;
fa[s]=t;
}
}
ans*=dfs(k,i,sum-now);
ans%=MOD;//防止溢出
}
if(sum!=n-1)
ans=0;
printf("%d\n",ans);
return 0;
}