PTA-7-7 六度空间

本题考查点:

  • 图的遍历方式

题目描述

“六度空间”理论又称作“六度分隔(Six Degrees of Separation)”理论。这个理论可以通俗地阐述为:“你和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过六个,也就是说,最多通过五个人你就能够认识任何一个陌生人。”如图1所示。

img
图1 六度空间示意图

“六度空间”理论虽然得到广泛的认同,并且正在得到越来越多的应用。但是数十年来,试图验证这个理论始终是许多社会学家努力追求的目标。然而由于历史的原因,这样的研究具有太大的局限性和困难。随着当代人的联络主要依赖于电话、短信、微信以及因特网上即时通信等工具,能够体现社交网络关系的一手数据已经逐渐使得“六度空间”理论的验证成为可能。

假如给你一个社交网络图,请你对每个节点计算符合“六度空间”理论的结点占结点总数的百分比。

输入格式:

输入第1行给出两个正整数,分别表示社交网络图的结点数N(1<N≤103,表示人数)、边数M(≤33×N,表示社交关系数)。随后的M行对应M条边,每行给出一对正整数,分别是该条边直接连通的两个结点的编号(节点从1到N编号)。

输出格式:

对每个结点输出与该结点距离不超过6的结点数占结点总数的百分比,精确到小数点后2位。每个结节点输出一行,格式为“结点编号:(空格)百分比%”。

输入样例:

10 9
1 2
2 3
3 4
4 5
5 6
6 7
7 8
8 9
9 10  

输出样例:

1: 70.00%
2: 80.00%
3: 90.00%
4: 100.00%
5: 100.00%
6: 100.00%
7: 100.00%
8: 90.00%
9: 80.00%
10: 70.00%

这个题其实就是考察图的遍历方式,需要在 DFS 和 BFS 中做出抉择,哪一个更好。

我一开始选择的是图的DFS,后来发现在某情况下会有问题,也就是当 如果说我们采用 DFS 的话,会有这个问题,这也是我遇到的:

DFS不对是因为没有考虑到所有长度为6的路径
比如DFS先走了一条路走到第六步到了节点B
此时你标记了B之后不再走它(这是错误的
但是B如果和起始点相连,那么它也可以走一步就到B

这就是我在一开始用 DFS 的时候最后一个测试点总是通不过的原因。

所以我们采用 BFS,而且此时我们由于需要保存层数,我们新建一个结构体,用来在 BFS 的时候保存层数即可。

struct Node
{
    int data, layer;
    Node(int _data, int _layer) : data(_data), layer(_layer) {}
};

然后我们在进行 BFS 的时候进行构造即可,而且我们很早的就进行 BFS 的停止,也就是当第一个距离为 7 的结点出现的时候,我们就可以停止了,这个时候不仅仅能够提前结束遍历而且效率更高。

完整的的代码如下:

/*
    Author: Veeupup
 */
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstdint>
#include <vector>
#include <queue>
using namespace std;

const int maxn = 1010;

int n, m;                 // 结点数(从 1~N 编号),边数
vector<int> Adj[maxn];    // 记录图
bool vis[maxn] = {false}; // 默认设置为未访问

struct Node
{
    int data, layer;
    Node(int _data, int _layer) : data(_data), layer(_layer) {}
};

int BFS(int nowVisit)
{
    int ans = 0; // 不超过 6 的结点的个数
    queue<Node> myQ;
    myQ.push(Node(nowVisit, 0));
    vis[nowVisit] = true;
    while (!myQ.empty())
    {
        Node topNode = myQ.front();
        myQ.pop();
        int nowLayer = topNode.layer;
        int nowId = topNode.data;
        if(nowLayer == 7)   
            break;
        ans++;
        for (int i = 0; i < Adj[nowId].size(); i++)
        {
            int nextId = Adj[nowId][i];
            if(vis[nextId] == false) {
                vis[nextId] = true;
                myQ.push(Node(nextId, nowLayer + 1));
            }
        }
    }
    return ans;
}

void BFSTravel()
{
    for (int i = 1; i <= n; i++)
    {
        fill(vis, vis + maxn, false);   // 设定为未访问过
        int ans = BFS(i);
        printf("%d: %.2f%%\n", i, (ans * 1.0) / n * 100);
    }
}

void DFS(int nowVisit, int depth, int &allNodes, int &sixNodes)
{
    for (int i = 0; i < Adj[nowVisit].size(); i++)
    { // 遍历所有能够到达的边
        int nextId = Adj[nowVisit][i];
        if (vis[nextId] == false)
        {
            vis[nextId] = true;
            allNodes++;
            if (depth <= 6)
            {
                sixNodes++;
            }
            DFS(nextId, depth + 1, allNodes, sixNodes);
        }
    }
}

void DFSTravel()
{
    for (int i = 1; i <= n; i++)
    {
        fill(vis, vis + maxn, false);
        int allNodes = 0, sixNodes = 1; // 记录所有能到达的点,在6点之内能到达的点
        vis[i] = true;
        DFS(i, 1, allNodes, sixNodes);
        printf("%d: %.2f%%\n", i, (sixNodes * 1.0) / n * 100);
    }
}

int main()
{
    freopen("data.txt", "r", stdin);
    scanf("%d%d", &n, &m);
    int v1, v2;
    for (int i = 0; i < m; i++)
    { // 读入图
        scanf("%d%d", &v1, &v2);
        Adj[v1].push_back(v2);
        Adj[v2].push_back(v1);
    }
    BFSTravel();
    return 0;
}

希望对大家有帮助。

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转载自www.cnblogs.com/veeupup/p/12592895.html
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