武道の世界でカイゴウとして知られる無名の大学生
原作者: ジャッキー・リー
電子メール: [email protected]
完成時期：2022.12.10
最終編集日：2022.12.11
目次
アルゴリズム 6.10-6.11 最短パス
レベル 1: アルゴリズム 6.10 ダイクストラ最短経路
ミッションの詳細
このレベルのタスク: 最短パスのダイクストラ アルゴリズムを作成し、隣接行列を使用してグラフを表現します。
関連情報
このタスクを完了するには、次のことを習得する必要があります。 1. 隣接行列の作成方法 2. ダイクストラの書き方。
プログラミング要件
プロンプトに従い、右側のエディターにコードを追加して、2 つの頂点に対応する最短パスを出力します。
入出力命令
入力命令: 最初の行は頂点の数 n とエッジの数 e. 2 行目は n 個の頂点シンボルです. 次の行 e は e 個のエッジです. 各行の最初の 2 文字は無向グラフのエッジを表します, 3 番目はエッジの重みを表します。最後の行の 2 つの頂点は開始点と終了点を表します。
出力の説明: 頂点間の最短パス
試験指導
プラットフォームは、作成したコードをテストします。
テスト入力:
6 10
abcdef
腹部6
AC5
広告1
CD5
BD5
3になる
デ6
EF6
DF4
cf2
AF
テスト出力:
a-->d
c-->f
b-->e
d-->f
b-->d
a-->d-->f
参照コード
//算法6.8 普里姆算法
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <map>
#include <cmath>
#include <cstring>
#define IOS std::ios::sync_with_stdio(false)
//#define YES cout << "1"
//#define NO cout << "0"
#define MaxInt 0x3f
#define MVNum 100
#define OK 1
#define ERROR -1
const int N = 1003;
using namespace std;
typedef long long LL;
typedef char VerTexType;
typedef int ArcType;
int *D=new int[MVNum]; //用于记录最短路的长度
bool *S=new bool[MVNum]; //标记顶点是否进入S集合
int *Path=new int[MVNum]; //用于记录最短路顶点的前驱
//------------图的邻接矩阵-----------------
typedef struct{
VerTexType vexs[MVNum]; //顶点表
ArcType arcs[MVNum][MVNum]; //邻接矩阵
int vexnum,arcnum; //图的当前点数和边数
}AMGraph;
int LocateVex(AMGraph G , VerTexType v){
//确定点v在G中的位置
for(int i = 0; i < G.vexnum; ++i)
if(G.vexs[i] == v)
return i;
return -1;
}//LocateVex
void CreateUDN(AMGraph &G){
//采用邻接矩阵表示法，创建无向网G
int i , j , k;
cin >> G.vexnum >> G.arcnum; //输入总顶点数，总边数
for(i = 0; i < G.vexnum; ++i)
cin >> G.vexs[i]; //依次输入点的信息
for(i = 0; i < G.vexnum; ++i) //初始化邻接矩阵，边的权值均置为极大值MaxInt
for(j = 0; j < G.vexnum; ++j)
G.arcs[i][j] = MaxInt;
for(k = 0; k < G.arcnum;++k)
{ //构造邻接矩阵
VerTexType v1 , v2;
ArcType w;
cin >> v1 >> v2 >> w; //输入一条边依附的顶点及权值
i = LocateVex(G, v1); j = LocateVex(G, v2); //确定v1和v2在G中的位置，即顶点数组的下标
G.arcs[i][j] = w; //边<v1, v2>的权值置为w
G.arcs[j][i] = G.arcs[i][j]; //置<v1, v2>的对称边<v2, v1>的权值为w
}//for
}//CreateUDN
void ShortestPath_DIJ(AMGraph G, int v0){
//用Dijkstra算法求有向网G的v0顶点到其余顶点的最短路径
/*************************Begin***********************/
int v,w,minn;
int n=G.vexnum;
for( v=0;v<n;v++)
{
S[v]=false;
D[v]=G.arcs[v0][v];
if(D[v]<MaxInt) Path[v]=v0;
else Path[v]=-1;
}
S[v0]=true; D[v0]=0;
for(int i=1;i<n;i++)
{
minn=MaxInt;
for( w=0;w<n;w++)
if(!S[w])
if(D[w]<minn)
v = w, minn = D[w];
if(minn<MaxInt)
{
S[v]=true;
for( w=0;w<n;w++)
if(!S[w]&&(minn+G.arcs[v][w]<D[w]))
D[w] = minn + G.arcs[v][w], Path[w] = v;
}
else break;
}
}//ShortestPath_DIJ
void DisplayPath(AMGraph G , int begin ,int temp ){
//显示最短路
if(Path[temp] != -1){
DisplayPath(G , begin ,Path[temp]);
cout << G.vexs[Path[temp]] << "-->";
}
}//DisplayPath
int main()
{
AMGraph G;
int num_start , num_destination;
VerTexType start , destination;
CreateUDN(G);
cin >> start >> destination;
num_start = LocateVex(G , start);
num_destination = LocateVex(G , destination);
ShortestPath_DIJ(G , num_start);
DisplayPath(G , num_start , num_destination);
cout << G.vexs[num_destination]<<endl;
return 0;
}//main
レベル 2: アルゴリズム 6.11 フロイド
ミッションの詳細
このレベルのタスク: 最短パスの Floy アルゴリズムを作成し、隣接行列を使用してグラフを表現します。
関連情報
このタスクを完了するには、次のことを習得する必要があります。 1. 隣接行列の作成方法 2. Floyd の作成方法。
プログラミング要件
プロンプトに従い、右側のエディターにコードを追加して、2 つの頂点に対応する最短パスを出力します。
入出力命令
入力命令: 最初の行は頂点の数 n とエッジの数 e. 2 行目は n 個の頂点シンボルです. 次の行 e は e 個のエッジです. 各行の最初の 2 文字は無向グラフのエッジを表します, 3 番目はエッジの重みを表します。最後の行の 2 つの頂点は開始点と終了点を表します。
出力の説明: 頂点間の最短パス
試験指導
プラットフォームは、作成したコードをテストします。
テスト入力:
6 10
abcdef
腹部6
AC5
広告1
CD5
BD5
3になる
デ6
EF6
DF4
cf2
AF
テスト出力:
a-->d-->f
最短パスの長さは次のとおりです。
5
参照コード
//算法6.8 普里姆算法
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <map>
#include <cmath>
#include <cstring>
#define IOS std::ios::sync_with_stdio(false)
//#define YES cout << "1"
//#define NO cout << "0"
#define MaxInt 0x3f
#define MVNum 100
#define OK 1
#define ERROR -1
const int N = 1003;
using namespace std;
typedef long long LL;
typedef char VerTexType;
typedef int ArcType;
int Path[MVNum][MVNum]; //最短路径上顶点vj的前一顶点的序号
int D[MVNum][MVNum]; //记录顶点vi和vj之间的最短路径长度
//------------图的邻接矩阵---------------
typedef struct{
VerTexType vexs[MVNum]; //顶点表
ArcType arcs[MVNum][MVNum]; //邻接矩阵
int vexnum,arcnum; //图的当前点数和边数
}AMGraph;
int LocateVex(AMGraph G , VerTexType v){
//确定点v在G中的位置
for(int i = 0; i < G.vexnum; ++i)
if(G.vexs[i] == v)
return i;
return -1;
}//LocateVex
void CreateUDN(AMGraph &G){
//采用邻接矩阵表示法，创建有向网G
int i , j , k;
cin >> G.vexnum >> G.arcnum; //输入总顶点数，总边数
for(i = 0; i < G.vexnum; ++i)
cin >> G.vexs[i]; //依次输入点的信息
for(i = 0; i < G.vexnum; ++i) //初始化邻接矩阵，边的权值均置为极大值MaxInt
for(j = 0; j < G.vexnum; ++j)
if(j != i) G.arcs[i][j] = MaxInt;
else G.arcs[i][j] = 0;
for(k = 0; k < G.arcnum; ++ k)
{ //构造邻接矩阵
VerTexType v1 , v2;
ArcType w;
cin >> v1 >> v2 >> w; //输入一条边依附的顶点及权值
i = LocateVex(G, v1); j = LocateVex(G, v2); //确定v1和v2在G中的位置，即顶点数组的下标
G.arcs[i][j] = w; //边<v1, v2>的权值置为w
}//for
}//CreateUDN
void ShortestPath_Floyed(AMGraph G)
{
//用Floyd算法求有向网G中各对顶点i和j之间的最短路径
int i, j, k;
for(i = 0; i < G.vexnum; i ++)
for(j = 0; j < G.vexnum; j ++)
{
D[i][j] = G.arcs[i][j];
if((D[i][j] < MaxInt) && (i != j)) Path[i][j] = i;
else Path[i][j] = -1;
}
for(k = 0; k < G.vexnum; k ++)
for(i = 0; i < G.vexnum; i ++)
for(j = 0; j < G.vexnum; j ++)
if(D[i][k] + D[k][j] < D[i][j])
D[i][j] = D[i][k] + D[k][j], Path[i][j] = Path[k][j];
}//ShortestPath_Floyed
void DisplayPath(AMGraph G , int begin ,int temp )
{
if(Path[begin][temp] != -1)
{
DisplayPath(G , begin ,Path[begin][temp]);
cout << G.vexs[Path[begin][temp]] << "-->";
}
}//DisplayPath
int main(){
AMGraph G;
char start , destination;
int num_start , num_destination;
CreateUDN(G);
ShortestPath_Floyed(G);
cin >> start >> destination;
num_start = LocateVex(G , start);
num_destination = LocateVex(G , destination);
DisplayPath(G , num_start , num_destination);
cout << G.vexs[num_destination] << endl;
cout << "最短路径的长度为：" << D[num_start][num_destination] << endl;
cout <<endl;
return 0;
}//mainアルゴリズム 6.12 トポロジカルソート
ミッションの詳細
このレベルのタスク: 有向グラフのトポロジカル ソート シーケンスを出力します。
プログラミング要件
プロンプトに従い、右側のエディターにコードを追加して、有向グラフのトポロジカルソートを計算して出力します。
入出力命令
入力:最初の行は、スペースで区切られた頂点nと円弧の数です。2 行目は、スペースで区切られた頂点シンボル名です。次の行は、スペースで区切られた各円弧です。ene
出力:ネットワーク内にループがない場合はトポロジカルソート順をカンマ区切りで出力、それ以外の場合は「ネットワーク内にループがありトポロジカルソートは実行できません!」を出力します。
テスト入力:
3 3
1 2 3
1 2
1 3
2 3
期待される出力:
1、2、3
参照コード
#include <iostream>
using namespace std;
#define MVNum 100 //最大顶点数
#define OK 1
#define ERROR 0
typedef char VerTexType;
//- - - - -图的邻接表存储表示- - - - -
typedef struct ArcNode{ //边结点
int adjvex; //该边所指向的顶点的位置
struct ArcNode *nextarc; //指向下一条边的指针
}ArcNode;
typedef struct VNode{
VerTexType data; //顶点信息
ArcNode *firstarc; //指向第一条依附该顶点的边的指针
}VNode, AdjList[MVNum]; //AdjList表示邻接表类型
typedef struct{
AdjList vertices; //邻接表
AdjList converse_vertices; //逆邻接表
int vexnum, arcnum; //图的当前顶点数和边数
}ALGraph;
//- - - - - - - - - - - - - - - -
//- - - - -顺序栈的定义- - - - -
typedef struct{
int *base;
int *top;
int stacksize;
}spStack;
//- - - - - - - - - - - - - - - -
int indegree[MVNum]; //数组indegree存放个顶点的入度
spStack S;
//------------栈的相关操作----------------------
void InitStack(spStack &S){
//初始化栈
S.base = new int[MVNum];
if(!S.base)
exit(1);
S.top = S.base;
S.stacksize = MVNum;
}//InitStack
void Push(spStack &S , int i){
//进栈
if(S.top - S.base == S.stacksize)
return;
*S.top++ = i;
}//Push
void Pop(spStack &S , int &i){
//出栈
if(S.top == S.base)
return;
i = *--S.top;
}//Pop
bool StackEmpty(spStack S){
//判断栈是否为空
if(S.top == S.base)
return true;
return false;
}//StackEmpty
//-------------------------------------------------
int LocateVex(ALGraph G , VerTexType v){
//确定点v在G中的位置
for(int i = 0; i < G.vexnum; ++i)
if(G.vertices[i].data == v)
return i;
return -1;
}//LocateVex
int CreateUDG(ALGraph &G){
//创建有向图G的邻接表、逆邻接表
int i , k;
cin >> G.vexnum >> G.arcnum; //输入总顶点数，总边数
for(i = 0; i < G.vexnum; ++i){ //输入各点，构造表头结点表
cin >> G.vertices[i].data; //输入顶点值
G.converse_vertices[i].data = G.vertices[i].data;
//初始化表头结点的指针域为NULL
G.vertices[i].firstarc=NULL;
G.converse_vertices[i].firstarc=NULL;
}//for
for(k = 0; k < G.arcnum;++k){ //输入各边，构造邻接表
VerTexType v1 , v2;
int i , j;
cin >> v1 >> v2; //输入一条边依附的两个顶点
i = LocateVex(G, v1); j = LocateVex(G, v2);
//确定v1和v2在G中位置，即顶点在G.vertices中的序号
ArcNode *p1=new ArcNode; //生成一个新的边结点*p1
p1->adjvex=j; //邻接点序号为j
p1->nextarc = G.vertices[i].firstarc; G.vertices[i].firstarc=p1;
//将新结点*p1插入顶点vi的边表头部
ArcNode *p2=new ArcNode; //生成一个新的边结点*p1
p2->adjvex=i; //逆邻接点序号为i
p2->nextarc = G.converse_vertices[j].firstarc; G.converse_vertices[j].firstarc=p2;
//将新结点*p1插入顶点vi的边表头部
}//for
return OK;
}//CreateUDG
void FindInDegree(ALGraph G){
//求出各顶点的入度存入数组indegree中
/******************************Begin***********************/
for(int i=0; i<G.vexnum; i++) {
int cnt = 0;
while(G.converse_vertices[i].firstarc != NULL) {
cnt++;
G.converse_vertices[i].firstarc = G.converse_vertices[i].firstarc->nextarc;
}
indegree[i] = cnt;
}
/******************************End*************************/
}//FindInDegree
int TopologicalSort(ALGraph G , int topo[]){
//有向图G采用邻接表存储结构
//若G无回路，则生成G的一个拓扑序列topo[]并返回OK，否则ERROR
/******************************Begin***********************/
FindInDegree(G);
int i,m=0;
ArcNode *p;
InitStack(S);
for(i=0;i<G.vexnum;i++)
if(!indegree[i]) Push(S,i);
while(!StackEmpty(S)){
Pop(S,i); topo[m]=i; m++;
for(p=G.vertices[i].firstarc;p;p=p->nextarc)
{
int k=p->adjvex;
if(!(--indegree[k])) Push(S,k);
}
}
if(m<G.vexnum) return 0; else return 1;
/******************************End*************************/
}//TopologicalSort
int main(){
ALGraph G;
CreateUDG(G);
int *topo = new int [G.vexnum];
if(TopologicalSort(G , topo)){
for(int j = 0 ; j < G.vexnum; j++){
if(j != G.vexnum - 1)
cout << G.vertices[topo[j]].data << " , ";
else
cout << G.vertices[topo[j]].data << endl << endl;
}//for
}
else
cout << "网中存在环，无法进行拓扑排序！" <<endl;
return OK;
}//main6.13 クリティカルパス
ミッションの詳細
このレベルのタスク: 出力ネットワークのクリティカル パス。
プログラミング要件
プロンプトに従い、右側のエディタにコードを追加して、ネットのクリティカル パスを計算します。
入出力命令
入力:最初の行は、スペースで区切られた頂点nと円弧の数です。2 行目は、スペースで区切られた頂点シンボル名です。次の行は、スペースで区切られた各円弧とその重みです。ene
出力：ネットワーク内にループがない場合はクリティカルパスを出力、そうでない場合は「ネットワーク内にループがありトポロジカルソートができません！」を出力
テスト入力:
3 3
1 2 3
1 2 5
1 3 6
2 3 1
期待される出力:
1-->3
1-->2
2-->3
参照コード
//算法6.13 关键路径算法
#include <iostream>
using namespace std;
#define MVNum 100 //最大顶点数
#define BDNum MVNum * (MVNum - 1) //最大边数
#define OK 1
#define ERROR 0
typedef char VerTexType;
//- - - - -图的邻接表存储表示- - - - -
typedef struct ArcNode{ //边结点
int adjvex; //该边所指向的顶点的位置
int weight; //权值
struct ArcNode *nextarc; //指向下一条边的指针
}ArcNode;
typedef struct VNode{
VerTexType data; //顶点信息
ArcNode *firstarc; //指向第一条依附该顶点的边的指针
}VNode, AdjList[MVNum]; //AdjList表示邻接表类型
typedef struct{
AdjList vertices; //邻接表
AdjList converse_vertices; //逆邻接表
int vexnum, arcnum; //图的当前顶点数和边数
}ALGraph;
//- - - - - - - - - - - - - - - -
//- - - - -顺序栈的定义- - - - -
typedef struct{
int *base;
int *top;
int stacksize;
}spStack;
//- - - - - - - - - - - - - - - -
int indegree[MVNum]; //数组indegree存放个顶点的入度
int ve[BDNum]; //事件vi的最早发生时间
int vl[BDNum]; //事件vi的最迟发生时间
int topo[MVNum]; //记录拓扑序列的顶点序号
spStack S;
//----------------栈的操作--------------------
void InitStack(spStack &S){
//栈的初始化
S.base = new int[MVNum];
if(!S.base)
exit(1);
S.top = S.base;
S.stacksize = MVNum;
}//InitStack
void Push(spStack &S , int i){
//入栈
if(S.top - S.base == S.stacksize)
return;
*S.top++ = i;
}//Push
void Pop(spStack &S , int &i){
//出栈
if(S.top == S.base)
return;
i = *--S.top;
}//Pop
bool StackEmpty(spStack S){
//判断栈是否为空
if(S.top == S.base)
return true;
return false;
}//StackEmpty
//---------------------------------------
int LocateVex(ALGraph G , VerTexType v){
//确定点v在G中的位置
for(int i = 0; i < G.vexnum; ++i)
if(G.vertices[i].data == v)
return i;
return -1;
}//LocateVex
int CreateUDG(ALGraph &G){
//创建有向图G的邻接表、逆邻接表
int i , k;
cin >> G.vexnum >> G.arcnum; //输入总顶点数，总边数
for(i = 0; i < G.vexnum; ++i){ //输入各点，构造表头结点表
cin >> G.vertices[i].data; //输入顶点值
G.converse_vertices[i].data = G.vertices[i].data;
//初始化表头结点的指针域为NULL
G.vertices[i].firstarc=NULL;
G.converse_vertices[i].firstarc=NULL;
}//for
for(k = 0; k < G.arcnum;++k){ //输入各边，构造邻接表
VerTexType v1 , v2;
int i , j , w;
cin >> v1 >> v2 >> w; //输入一条边依附的两个顶点
i = LocateVex(G, v1); j = LocateVex(G, v2);
//确定v1和v2在G中位置，即顶点在G.vertices中的序号
ArcNode *p1=new ArcNode; //生成一个新的边结点*p1
p1->adjvex=j; //邻接点序号为j
p1->nextarc = G.vertices[i].firstarc; G.vertices[i].firstarc=p1;
p1->weight = w;
//将新结点*p1插入顶点vi的边表头部
ArcNode *p2=new ArcNode; //生成一个新的边结点*p1
p2->adjvex=i; //逆邻接点序号为i
p2->nextarc = G.converse_vertices[j].firstarc; G.converse_vertices[j].firstarc=p2;
p2->weight = w;
//将新结点*p1插入顶点vi的边表头部
}//for
return OK;
}//CreateUDG
void FindInDegree(ALGraph G){
//求出各顶点的入度存入数组indegree中
int i , count;
for(i = 0 ; i < G.vexnum ; i++){
count = 0;
ArcNode *p = G.converse_vertices[i].firstarc;
if(p){
while(p){
p = p->nextarc;
count++;
}
}//if
indegree[i] = count;
}//for
}//FindInDegree
int TopologicalOrder(ALGraph G , int topo[]){
//有向图G采用邻接表存储结构
//若G无回路，则生成G的一个拓扑序列topo[]并返回OK，否则ERROR
int i , m;
FindInDegree(G); //求出各顶点的入度存入数组indegree中
InitStack(S); //栈S初始化为空
for(i = 0; i < G.vexnum; ++i)
if(!indegree[i]) Push(S, i); //入度为0者进栈
m = 0; //对输出顶点计数，初始为0
while(!StackEmpty(S)){ //栈S非空
Pop(S, i); //将栈顶顶点vi出栈
topo[m]=i; //将vi保存在拓扑序列数组topo中
++m; //对输出顶点计数
ArcNode *p = G.vertices[i].firstarc; //p指向vi的第一个邻接点
while(p){
int k = p->adjvex; //vk为vi的邻接点
--indegree[k]; //vi的每个邻接点的入度减1
if(indegree[k] ==0) Push(S, k); //若入度减为0，则入栈
p = p->nextarc; //p指向顶点vi下一个邻接结点
}//while
}//while
if(m < G.vexnum) return ERROR; //该有向图有回路
else return OK;
}//TopologicalOrder
int i,k,e,l,j;
int CriticalPath(ALGraph G){
//G为邻接表存储的有向网，输出G的各项关键活动
int i,k,j;
ArcNode *p;
//G为邻接表存储的有向网，输出G的各项关键活动
if (!TopologicalOrder(G, topo)) return ERROR;
//调用拓扑排序算法，使拓扑序列保存在topo中，若调用失败，则存在有向环
int n = G.vexnum; //n为顶点的个数
for (i = 0;i < n;i++) //给每个事件的最早发生时间置初值为0
ve[i] = 0;
/*按照拓扑次序求每个事件的最早发生时间*/
for (i = 0;i < n;i++) //for循环结束才能求得最早发生时间
{
k = topo[i]; //取得拓扑序列中的顶点序号k
p = G.vertices[k].firstarc; //p指向k的第一个邻接点
while (p != NULL) //依次更新k的所有邻接顶点的最早发生时间
{
j = p->adjvex; //j为邻接顶点的序号
if (ve[j] < ve[k] + p->weight) //更新顶点j的最早发生时间ve[j]
ve[j] = ve[k] + p->weight;
p = p->nextarc; //p指向k的下一个邻接顶点
}
}
for (i = 0;i < n;i++) //给每个事件的最迟发生时间置初值为ve[n-1]
vl[i] = ve[n - 1];
/*按逆拓扑次序求每个事件的最迟发生时间*/
for (i = n - 1;i >= 0;i--)
{
k = topo[i]; //取得拓扑序列中的顶点序号k
ArcNode* p = G.vertices[k].firstarc; //p指向k的第一个邻接顶点
while (p != NULL)
{ //根据k的邻接点，更新k的最迟发生时间
j = p->adjvex; //j为邻接顶点的序号
if (vl[k] > vl[j] - p->weight) //更新顶点k的最迟发生时间vl[k]
vl[k] = vl[j] - p->weight;
p = p->nextarc; //p指向下一个邻接顶点
}
}
/*判断每一活动是否为关键活动*/
for (i = 0;i < n;i++)
{ //每次循环针对vi为活动开始点的所有活动
p = G.vertices[i].firstarc; //p指向i的第一个邻接顶点
while (p != NULL)
{
j = p->adjvex; //j为i的邻接顶点的序号
e = ve[i]; //计算活动<vi,vj>的最早开始时间
l = vl[j] - p->weight; //计算活动<vi,vj>的最迟开始时间
if (e == l) //若为关键活动，输出<vi,vj>
cout<<G.vertices[i].data<<"-->"<<G.vertices[j].data<<" ";
p = p->nextarc; //p指向i的下一个邻接顶点
}
}
}//CriticalPath
int main(){
ALGraph G;
CreateUDG(G);
int *topo = new int [G.vexnum];
if(!CriticalPath(G))
cout << "网中存在环，无法进行拓扑排序！" << endl;
cout << endl;
return OK;
}//main
6.14 空間の 6 次元
ミッションの詳細
このレベルのタスク: 6 次元空間理論を検証します。
プログラミング要件
プロンプトに従って、右側のエディターにコードを追加して、頂点 0 から始まり長さが 7 を超えないパスの割合を計算します。
入出力命令
入力:最初の行は、スペースで区切られた頂点nとエッジの数です。e
接下来`$$e$$`行是每条边
出力:固定小数点の長さが 7 を超えないパスの割合 (小数点以下 6 桁を保持した 10 進数で表したもの)。
テスト入力:
10 9
0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
5 6
6 7
7 8
8 9
期待される出力:
0.800000
参照コード
#include<stdio.h>
#include<vector>
#include<queue>
#include<algorithm>
using namespace std;
vector<int> g[1003];
int n,m,num,i,visit[1003]={0};
void makeg(){ //构成临界矩阵。
int x,y;
for(i=0;i<m;i++){
scanf("%d %d",&x,&y);
g[x].push_back(y);
g[y].push_back(x);
}
}
void BFS(int x)
{ //对每个用户进行遍历。
queue<int> q;
q.push(x);
visit[x] = 1, num ++;
for(int deep = 0; deep < 7; deep ++)
{
vector<int> t; //设置一个数组来静态存储当前层次待遍历用户，若用队列存储的话，需要一个当前层次队列，以及待遍历的下一层次队列，完成后涉及到队列的交替转换，难以实现。
while(!q.empty())
{
int temp=q.front();
q.pop();
t.push_back(temp);
}
for(i = 0; i < t.size(); i ++)
{
int k = t[i];
for(int j = 0; j < g[k].size(); j ++)
{
int temp = g[k][j];
if(visit[temp]==0)
{
visit[temp]=1, num++;
q.push(temp);
}
}
}
}
}
int main(){
scanf("%d %d",&n,&m);
makeg();
num=0;
fill(visit,visit+n+1,0); //由于是1-n编号，此处要初始化到visit+n+1；
BFS(0);
printf("%f\n",double(num)/(double)n);
return 0;
}作者が言いたいことがある
ブロガーの発言が役に立ったと感じたら、「フォロー」をクリックしてサポートしてください。今後もそのような問題を更新していきます。