A.Bear and Friendship Condition(完全图判定)
•题意
给你一个包含 n 个点,m 条边的无向图,判断是否存在三点 x,y,z,满足:
x与y , y与z 有边,但是 x与z 无边;
如果存在,输出 "NO",反之,输出 "YES";
•题解
整个图可划分成若干个联通子图,判断这若干个连通子图是否为完全图即可;
如果存在某个联通子图为非完全图,那么,肯定会找但满足上述条件的 x,y,z,输出 "NO";
反之,输出 "YES";
•Code1
求解图是否为完全图,我在模拟赛的时候,用出度判断的;
对于包含 x 个节点的完全图,共有 $frac{x(x-1)}{2}$ 条边,每条边都表示 2度,所以共有 $xcdot (x-1)$度;
那么,我可以用 DFS 在 O(x) 的时间复杂度内求出每个点的出度(或入度),这 x 个点的出度和应该等于 $xcdot (x-1)$;
如果等于,则表明这个图为完全图,反之,为非完全图;
•Code2
另一种求解完全图的方法,特别简洁,by mxl(偷偷看她代码 tql);
不过,需要用 $vector$ 存图;
假设 a,b,c,d 构成一个完全图,那么,$vector$ 中存储的信息如下:
$egin{aligned} &vector_a:b,c,d \ &vector_b:a,c,d \ &vector_c:a,b,d \ &vector_d:a,b,c end{aligned}$;
此时,你可发现不了什么,但是,如果 $vector_i$ 中额外加入其自身 i 呢?
$egin{aligned} &vector_a:a,b,c,d \ &vector_b:a,b,c,d \ &vector_c:a,b,c,d \ &vector_d:a,b,c,d end{aligned}$;
这是,你会发现,对于完全图中的所有点,其指向的其他节点的信息完全相同;
所以,判断某图是否为完全图时,只需要判断在同一个图中的所有节点,$vector$ 中是否保存相同的信息即可;
这样是不是每个节点都需将 $vector$ 中的信息遍历一遍,那这样岂不太耗时了 ;
其实,只需判断处于同一个图中的 $a,b,c,d$ 点 $vector$ 中:
(1)size() 是否相同
(2)存在 $vector$ 中的最小的节点是否相同
即可;
D.Bear and Company(带有技巧的DP)
•题意
给你一个串 S,定义在串上的一个操作:可以交换相邻两个字符的位置;
求通过若干次操作后,使得串 S 中不包含 "VK" 子串所需的最小操作次数;
•题解
因为题干要求是不包含 "VK" 子串,所以,可以将 S 中的所有字符串分为三类:
V , K , 其他;
那么,考虑一点,最终答案中,所有 V 字符,他们之间的相对顺序是不会发生改变的;
同样,K 和 其他字符也一样;
假设经过 cnt 次操作后,串 S 满足条件,如果这 cnt 次操作中包含 V 与 V 的交换,那么,将这种交换取消也是满足条件的,且操作次数更少;
同理 K 和 其他字符;
那这样的话,关注点就在 V,K,其他 这三类字符间的相对位置的改变;
那么,提前预处理出 V , K , 其他 这三种字符出现的位置,并存在 $vector$ 中;
for(int i=1;i <= n;++i)///s 范围 [1,n] { if(s[i] == 'V') v[1].push_back(i); else if(s[i] == 'K') v[2].push_back(i); else v[3].push_back(i); }定义 $dp_{i,j,k,0}$ 表示用 前 i 个 'V' 与 前 j 个 'K' 和前 k 个 其他字符 所形成的满足条件的最小操作次数,且不以 'V' 作为结尾;
$dp_{i,j,k,1}$ 表示用 前 i 个 'V' 与 前 j 个 'K' 和前 k 个 其他字符 所形成的满足条件的最小操作次数,且以 'V' 作为结尾;
每次都选择往结尾加入某个字符,并更新相应的 $dp$ 值;
最终答案就是 $min(dp[v_1 .size()][v_2 .size()][v_3 .size()][0],dp[v_1 .size()][v_2 .size()][v_3 .size()][1])$;
•Code