3.9Floyd
floyd算法 —— 模板题 AcWing 854. Floyd求最短路
时间复杂度是 O(n3)O(n3), nn 表示点数
初始化： for (int i = 1; i <= n; i ++ ) for (int j = 1; j <= n; j ++ ) if (i == j) d[i][j] = 0; else d[i][j] = INF; // 算法结束后，d[a][b]表示a到b的最短距离 void floyd() { for (int k = 1; k <= n; k ++ ) for (int i = 1; i <= n; i ++ ) for (int j = 1; j <= n; j ++ ) d[i][j] = min(d[i][j], d[i][k] + d[k][j]); }
3.9.1 854. Floyd求最短路
给定一个 n 个点 m 条边的有向图，图中可能存在重边和自环，边权可能为负数。
再给定 k 个询问，每个询问包含两个整数 x 和 y，表示查询从点 x 到点 y 的最短距离，如果路径不存在，则输出 impossible。
数据保证图中不存在负权回路。
输入格式
第一行包含三个整数 n,m,k。
接下来 m 行，每行包含三个整数 x,y,z，表示存在一条从点 x 到点 y 的有向边，边长为 z。
接下来 k 行，每行包含两个整数 x,y，表示询问点 x 到点 y 的最短距离。
输出格式
共 k 行，每行输出一个整数，表示询问的结果，若询问两点间不存在路径，则输出 impossible。
数据范围
1≤n≤200,
1≤k≤n2
1≤m≤20000,
图中涉及边长绝对值均不超过 10000。
输入样例：
3 3 2
1 2 1
2 3 2
1 3 1
2 1
1 3
输出样例：
impossible
1
#include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N=210,M=20010,INF=1e9; int n,m,k; int d[N][N]; void Floy() { for(int k=1;k<=n;k++) for(int i=1;i<=n;i++) for(int j=1;j<=n;j++) d[i][j]=min(d[i][j],d[i][k]+d[k][j]); } int main() { cin>>n>>m>>k; fill(d[0],d[0]+N*N,INF); for(int i=1;i<=n;i++) { d[i][i]=0; } for(int i=1;i<=m;i++) { int x,y,w; cin>>x>>y>>w; d[x][y]=min(d[x][y],w); } Floy(); while(k--) { int x,y; cin>>x>>y; if(d[x][y]>INF/2) cout<<"impossible"<<endl; else cout<<d[x][y]<<endl; } return 0; }
3.10Prim
朴素版prim算法 —— 模板题 AcWing 858. Prim算法求最小生成树
时间复杂度是 O(n2+m)O(n2+m), nn 表示点数，mm 表示边数
int n; // n表示点数 int g[N][N]; // 邻接矩阵，存储所有边 int dist[N]; // 存储其他点到当前最小生成树的距离 bool st[N]; // 存储每个点是否已经在生成树中 // 如果图不连通，则返回INF(值是0x3f3f3f3f), 否则返回最小生成树的树边权重之和 int prim() { memset(dist, 0x3f, sizeof dist); int res = 0; for (int i = 0; i < n; i ++ ) { int t = -1; for (int j = 1; j <= n; j ++ ) if (!st[j] && (t == -1 || dist[t] > dist[j])) t = j; if (i && dist[t] == INF) return INF; if (i) res += dist[t]; st[t] = true; for (int j = 1; j <= n; j ++ ) dist[j] = min(dist[j], g[t][j]); } return res; }
3.10.1 858. Prim算法求最小生成树
给定一个 n 个点 m 条边的无向图，图中可能存在重边和自环，边权可能为负数。
求最小生成树的树边权重之和，如果最小生成树不存在则输出 impossible。
给定一张边带权的无向图 G=(V,E)，其中 V 表示图中点的集合，E 表示图中边的集合，n=|V|，m=|E|。
由 V 中的全部 n 个顶点和 E 中 n−1 条边构成的无向连通子图被称为 G 的一棵生成树，其中边的权值之和最小的生成树被称为无向图 G 的最小生成树。
输入格式
第一行包含两个整数 n 和 m。
接下来 m 行，每行包含三个整数 u,v,w，表示点 u 和点 v 之间存在一条权值为 w 的边。
输出格式
共一行，若存在最小生成树，则输出一个整数，表示最小生成树的树边权重之和，如果最小生成树不存在则输出 impossible。
数据范围
1≤n≤500,
1≤m≤105,
图中涉及边的边权的绝对值均不超过 10000。
输入样例：
4 5
1 2 1
1 3 2
1 4 3
2 3 2
3 4 4
输出样例：
6
#include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N=510,INF=0x3f3f3f3f; int n,m; int g[N][N],dis[N]; bool st[N]; int prim() { fill(dis,dis+N,INF); int res=0; for(int i=0;i<n;i++) { int t=-1; for(int j=1;j<=n;j++) { if(!st[j]&&(t==-1||dis[t]>dis[j])) t=j; } if(i&&dis[t]==INF) return INF; if(i) res+=dis[t]; st[t]=true; for(int j=1;j<=n;j++) dis[j]=min(dis[j],g[t][j]); } return res; } int main() { cin>>n>>m; fill(g[0],g[0]+N*N,INF); for(int i=0;i<m;i++) { int a,b,c; cin>>a>>b>>c; g[a][b]=g[b][a]=min(g[a][b],c); } int t=prim(); if(t==INF) cout<<"impossible"<<endl; else cout<<t<<endl; return 0; }
3.11Kruskal
Kruskal算法 —— 模板题 AcWing 859. Kruskal算法求最小生成树
时间复杂度是 O(mlogm)O(mlogm), nn 表示点数，mm 表示边数
int n, m; // n是点数，m是边数 int p[N]; // 并查集的父节点数组 struct Edge // 存储边 { int a, b, w; bool operator< (const Edge &W)const { return w < W.w; } }edges[M]; int find(int x) // 并查集核心操作 { if (p[x] != x) p[x] = find(p[x]); return p[x]; } int kruskal() { sort(edges, edges + m); for (int i = 1; i <= n; i ++ ) p[i] = i; // 初始化并查集 int res = 0, cnt = 0; for (int i = 0; i < m; i ++ ) { int a = edges[i].a, b = edges[i].b, w = edges[i].w; a = find(a), b = find(b); if (a != b) // 如果两个连通块不连通，则将这两个连通块合并 { p[a] = b; res += w; cnt ++ ; } } if (cnt < n - 1) return INF; return res; }
3.11.1 859. Kruskal算法求最小生成树
给定一个 n 个点 m 条边的无向图，图中可能存在重边和自环，边权可能为负数。
求最小生成树的树边权重之和，如果最小生成树不存在则输出 impossible。
给定一张边带权的无向图 G=(V,E)，其中 V 表示图中点的集合，E 表示图中边的集合，n=|V|，m=|E|。
由 V 中的全部 n 个顶点和 E 中 n−1 条边构成的无向连通子图被称为 G 的一棵生成树，其中边的权值之和最小的生成树被称为无向图 G 的最小生成树。
输入格式
第一行包含两个整数 n 和 m。
接下来 m 行，每行包含三个整数 u,v,w，表示点 u 和点 v 之间存在一条权值为 w 的边。
输出格式
共一行，若存在最小生成树，则输出一个整数，表示最小生成树的树边权重之和，如果最小生成树不存在则输出 impossible。
数据范围
1≤n≤105,
1≤m≤2∗105,
图中涉及边的边权的绝对值均不超过 1000。
输入样例：
4 5
1 2 1
1 3 2
1 4 3
2 3 2
3 4 4
输出样例：
6
#include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N=200010; int n,m; int p[N]; struct Edge{ int a,b,w; }edges[N]; bool cmp(Edge a,Edge b) { return a.w<b.w; } int findP(int x) { if(p[x]!=x) return p[x]=findP(p[x]); return p[x]; } int main() { cin>>n>>m; for(int i=0;i<m;i++) { int a,b,w; cin>>a>>b>>w; edges[i].a=a,edges[i].b=b,edges[i].w=w; } for(int i=0;i<m;i++) { p[i]=i; } sort(edges,edges+m,cmp); int res=0,cnt=0; for(int i=0;i<m;i++) { int a=edges[i].a,b=edges[i].b,w=edges[i].w; a=findP(a),b=findP(b); if(a!=b) { p[a]=b; res+=w; cnt++; } } if(cnt!=n-1) cout<<"impossible"<<endl; else cout<<res; return 0; }
3.12染色法判定二分图
染色法判别二分图 —— 模板题 AcWing 860. 染色法判定二分图
时间复杂度是 O(n+m)O(n+m), nn 表示点数，mm 表示边数
int n; // n表示点数
int h[N], e[M], ne[M], idx; // 邻接表存储图
int color[N]; // 表示每个点的颜色，-1表示未染色，0表示白色，1表示黑色
// 参数：u表示当前节点，c表示当前点的颜色 bool dfs(int u, int c) { color[u] = c; for (int i = h[u]; i != -1; i = ne[i]) { int j = e[i]; if (color[j] == -1) { if (!dfs(j, !c)) return false; } else if (color[j] == c) return false; } return true; } bool check() { memset(color, -1, sizeof color); bool flag = true; for (int i = 1; i <= n; i ++ ) if (color[i] == -1) if (!dfs(i, 0)) { flag = false; break; } return flag; }
3.12.1 860. 染色法判定二分图
给定一个 n 个点 m 条边的无向图，图中可能存在重边和自环。
请你判断这个图是否是二分图。
输入格式
第一行包含两个整数 n 和 m。
接下来 m 行，每行包含两个整数 u 和 v，表示点 u 和点 v 之间存在一条边。
输出格式
如果给定图是二分图，则输出 Yes，否则输出 No。
数据范围
1≤n,m≤105
输入样例：
4 4
1 3
1 4
2 3
2 4
输出样例：
Yes
#include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N=100010,M=200010; int n,m; int color[N]; int h[N],e[M],ne[M],idx; void add(int a,int b) { e[idx]=b,ne[idx]=h[a],h[a]=idx++; } bool dfs(int u,int c) { color[u]=c; for(int i=h[u];i!=-1;i=ne[i]) { int j=e[i]; if(!color[j]) { if(!dfs(j,3-c)) return false; } else if(color[j]==c) return false; } return true; } int main() { cin>>n>>m; fill(h,h+N,-1); for(int i=0;i<m;i++) { int a,b; cin>>a>>b; add(a,b),add(b,a); } int flag=true; for(int i=1;i<=n;i++) { if(!color[i]) { if(!dfs(i,1)) { flag=false; break; } } } if(flag) cout<<"Yes"; else cout<<"No"; return 0; }
3.13 匈牙利算法
匈牙利算法 —— 模板题 AcWing 861. 二分图的最大匹配
时间复杂度是 O(nm)O(nm), nn 表示点数，mm 表示边数
int n1, n2; // n1表示第一个集合中的点数，n2表示第二个集合中的点数
int h[N], e[M], ne[M], idx; // 邻接表存储所有边，匈牙利算法中只会用到从第一个集合指向第二个集合的边，所以这里只用存一个方向的边
int match[N]; // 存储第二个集合中的每个点当前匹配的第一个集合中的点是哪个 bool st[N]; // 表示第二个集合中的每个点是否已经被遍历过 bool find(int x) { for (int i = h[x]; i != -1; i = ne[i]) { int j = e[i]; if (!st[j]) { st[j] = true; if (match[j] == 0 || find(match[j])) { match[j] = x; return true; } } } return false; } // 求最大匹配数，依次枚举第一个集合中的每个点能否匹配第二个集合中的点 int res = 0; for (int i = 1; i <= n1; i ++ ) { memset(st, false, sizeof st); if (find(i)) res ++ ; }
3.13.1 861. 二分图的最大匹配
给定一个二分图，其中左半部包含 n1 个点（编号 1∼n1），右半部包含 n2 个点（编号 1∼n2），二分图共包含 m 条边。
数据保证任意一条边的两个端点都不可能在同一部分中。
请你求出二分图的最大匹配数。
二分图的匹配：给定一个二分图 G，在 G 的一个子图 M 中，M 的边集 {E} 中的任意两条边都不依附于同一个顶点，则称 M 是一个匹配。
二分图的最大匹配：所有匹配中包含边数最多的一组匹配被称为二分图的最大匹配，其边数即为最大匹配数。
输入格式
第一行包含三个整数 n1、 n2 和 m。
接下来 m 行，每行包含两个整数 u 和 v，表示左半部点集中的点 u 和右半部点集中的点 v 之间存在一条边。
输出格式
输出一个整数，表示二分图的最大匹配数。
数据范围
1≤n1,n2≤500,
1≤u≤n1,
1≤v≤n2,
1≤m≤105
输入样例：
2 2 4
1 1
1 2
2 1
2 2
输出样例：
2
#include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N=510,M=100010; int n1,n2,m; int h[N],e[M],ne[M],idx; int match[N]; bool st[N]; void add(int a,int b) { e[idx]=b,ne[idx]=h[a],h[a]=idx++; } bool findG(int x) { for(int i=h[x];i!=-1;i=ne[i]) { int j=e[i]; if(!st[j]) { st[j]=true; if(match[j]==0||findG(match[j])) { match[j]=x; return true; } } } return false; } int main() { cin>>n1>>n2>>m; fill(h,h+N,-1); for(int i=0;i<m;i++) { int a,b; cin>>a>>b; add(a,b); } int res=0; for(int i=1;i<=n1;i++) { fill(st,st+N,false); if(findG(i)) res++; } cout<<res; return 0; }
