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POJ 2513 - Colored Sticks


问题描述

给定一些木棒,木棒两端都涂上颜色,求是否能将木棒首尾相接,连成一条直线,要求不同木棒相接的一边必须是相同颜色的。

解题思路

可以用图论欧拉路的知识来解这道题,首先可以把木棒两端看成节点,把木棒看成边,这样相同的颜色就是同一个节点。

问题便转化为:给定一个图,是否存在“一笔画”经过涂中每一点,以及经过每一边一次。

这样就是求图中是否存在欧拉路Euler-Path

回顾经典的“七桥问题”,相信很多同学马上就明白了什么是 欧拉路 了,这里不多作解释。

由图论知识可以知道,无向图存在欧拉路的充要条件为

  • ① 图是连通的;
  • ② 所有节点的度为偶数,或者有且只有两个度为奇数的节点。

其中①图的连通性用程序判断比较麻烦,先放一下。

这里先说说②关于度数的判断方法:

节点的度用颜色出现次数来统计,如样例中,蓝色blue出现三次(不管是出度还是入度),那么blue节点的度就为3,同样地,我们也可以通过输入得到其他全部节点的度,于是,我们有:

Blue=3
Red=2
Violet=1
Cyan=2
Magenta=2

用一个一维数组就能记录了,然后分别 模2,就能判断颜色节点的奇偶性。

只要奇度数的节点数的个数 ==1>=3 ,即使①图连通,欧拉路也必不存在。

但是若 奇度数的节点数的个数 ==0==2,那么我们继续进行①图的连通性证明:

证明①图的连通性,使用并查集MergeSet是非常高效的方法

基本方法:

初始化所输入的n个节点为n棵树,那么就有一个n棵树的森林,此时每棵树的有唯一的节点(根),该节点的祖先就是它本身。再通过不断地输入边,得到某两个节点(集合)之间的关系,进而合并这两个节点(集合),那么这两个集合就构成一个新的集合,集合内的所有节点都有一个共同的新祖先,就是这个集合(树)的根。

最后只要枚举任意一个节点,他们都具有相同的祖先,那么就能证明图时连通的了。

但是单纯使用并查集是会超时的,因为这样会导致每次寻找某个节点的祖先时,平均都会花费O(n/2)时间,最坏情况,当n==50W时,O(n/2)大概为25ms,那么要确定50W个节点是否有共同祖先时,总费时为 50W*25ms ,铁定超时。

因此必须使用并查集时必须压缩路径,前几次搜索某个节点k的祖先时,在不断通过父亲节点寻找祖先节点时,顺便把从k到最终祖先节点S中经过的所有节点的祖先都指向S,那么以后的搜索就能把时间降低到O(1)

由于并查集必须利用 数组的下标 与 存储的对象,使用int是比较方便的处理方法,但是题目的“颜色节点”是string,不方便用来使用并查集,即使用map也不行,虽然STL的map是基于hash的基础上,但并不高效,在本题中使用会超时。

为此可以使用Trie字典树,得到每个颜色单词对应的int编号id ,可以说利用Trie把string一一映射到int,是本题后续处理的关键所在。关于动态创建字典树的方法去百度,这里不多说,下面只用用一个图简单说明一下用Trie字典树标识第一个颜色单词blue:

这个题目涉及了多个基本数据结构和算法,综合性很强,非常有代表性,能够A到这题确实是受益良多。

知识考查点

  • 字典树
  • 欧拉路径:其中又考察了判断是否为连通图
  • 并查集 及其优化方法(路径压缩)

输出约束条件

  • POSSIBLE: 奇度数节点个数 ==0==2 且 图连通
  • IMPOSSIBLE:奇度数节点个数 ==1>=3 或 图不连通

注意创建TrieTree链表时,C++不存在NULL,要用 0 替代 NULL

AC 源码

/* TrieTree + MergeSet + EulerPath*/

//Memory Time
//77460K 2047MS 

#include<iostream>
using namespace std;  

const int large=500000;  //25W条棒子,有50W个端点

class TrieTree_Node   //字典树节点
{
    public:
        bool flag;   //标记到字典树从根到当前节点所构成的字符串是否为一个(颜色)单词
        int id;     //当前颜色(节点)的编号
        TrieTree_Node* next[27];

        TrieTree_Node()   //initial
        {
            flag=false;
            id=0;
            memset(next,0,sizeof(next));  //0 <-> NULL
        }
}root;   //字典树根节点

int color=0;  //颜色编号指针,最终为颜色总个数

int degree[large+1]={0};   //第id个节点的总度数
int ancestor[large+1];   //第id个节点祖先


/*寻找x节点的最终祖先*/

int find(int x)
{
    if(ancestor[x]!=x)
        ancestor[x]=find(ancestor[x]);   //路径压缩
    return ancestor[x];
}

/*合并a、b两个集合*/

void union_set(int a,int b)
{
    int pa=find(a);
    int pb=find(b);
    ancestor[pb]=pa;   //使a的祖先 作为 b的祖先
    return;
}

//利用字典树构造字符串s到编号int的映射

int hash(char *s)  
{
    TrieTree_Node* p=&root;  //从TrieTree的根节点出发搜索单词(单词不存在则创建)

    int len=0;
    while(s[len]!='\0')
    {
        int index=s[len++]-'a';  //把小写字母a~z映射到数字的1~26,作为字典树的每一层的索引

        if(!p->next[index])  //当索引不存在时,构建索引
            p->next[index]=new TrieTree_Node;

        p=p->next[index];
    }

    if(p->flag)  //颜色单词已存在
        return p->id;  //返回其编号
    else   //否则创建单词
    {
        p->flag=true;
        p->id=++color;
        return p->id;   //返回分配给新颜色的编号
    }
}

int main(void)  
{
    /*Initial the Merge-Set*/

    for(int k=1;k<=large;k++)   //初始化,每个节点作为一个独立集合
        ancestor[k]=k;  //对于只有一个节点x的集合,x的祖先就是它本身

    /*Input*/

    char a[11],b[11];
    while(cin>>a>>b)  
    {
        /*Creat the TrieTree*/

        int i=hash(a);
        int j=hash(b);  //得到a、b颜色的编号

        /*Get all nodes' degree*/

        degree[i]++;
        degree[j]++;   //记录a、b颜色出现的次数(总度数)

        /*Creat the Merge-Set*/

        union_set(i,j);
    }

    /*Judge the Euler-Path*/

    int s=find(1);  //若图为连通图,则s为所有节点的祖先
                        //若图为非连通图,s为所有祖先中的其中一个祖先

    int num=0;  //度数为奇数的节点个数

    for(int i=1;i<=color;i++)
    {
        if(degree[i]%2==1)
            num++;

        if(num>2)   //度数为奇数的节点数大于3,欧拉路必不存在
        {
            cout<<"Impossible"<<endl;
            return 0;
        }

        if(find(i)!=s)   //存在多个祖先,图为森林,不连通
        {
            cout<<"Impossible"<<endl;
            return 0;
        }
    }

    if(num==1) //度数为奇数的节点数等于1,欧拉路必不存在
        cout<<"Impossible"<<endl;
    else       //度数为奇数的节点数恰好等于2或不存在,存在欧拉路
        cout<<"Possible"<<endl;

    return 0;
}

相关资料


文章作者: EXP
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