博客
关于我
2020年7月第3题 PAT甲级真题 Safari Park (25分)
阅读量:831 次
发布时间:2019-03-25

本文共 1392 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

好的,接下来是步骤清晰、逻辑严谨的解决方案:

首先读取输入数据,建立邻接关系,然后依次处理每个分布方案。对每个方案,首先检查动物种类数量是否正确,接着检查邻居是否有相同的动物种类。符合条件则输出Yes,否则根据情况输出No或其他错误信息。

具体实现如下:

  • 读取输入数据。
  • 建立邻接关系的邻接列表。
  • 对每个分布方案:a. 读取动物种类数组。b. 检查动物种类总数是否等于K。c. 检查是否有邻居区域的动物种类相同。d. 输出结果。
  • 以下是完整的代码实现,使用C++编写:

    #include 
    #include
    #include
    #include
    using namespace std;const int MAXN = 505;vector
    > Adj(MAXN);int main() { int n, m, k; cin >> n >> m >> k; // 初始化邻接列表 for (int i = 0; i < m; ++i) { int u, v; cin >> u >> v; Adj[u].push_back(v); Adj[v].push_back(u); } int q = 0; while (true) { q = cin >> q; // 读取M的值 if (q <= 0) break; vector
    v(n + 1, 0); set
    s; // 读取每个区域的动物种类 for (int j = 1; j <= n; ++j) { int x; cin >> x; v[j] = x; s.insert(x); } // 检查动物种类的数量是否正确 if (s.size() != k) { if (s.size() > k) { cout << "Error: Too many species.\n"; } else { cout << "Error: Too few species.\n"; } // 跳过后续检查 continue; } // 检查邻接区域是否有相同的动物 bool valid = true; for (int i = 1; i <= n; ++i) { vector
    neighbors = Adj[i]; for (int j = 0; j < neighbors.size(); ++j) { int neighbor = neighbors[j]; if (v[i] == v[neighbor]) { valid = false; break; } } if (!valid) break; } if (valid) { cout << "Yes\n"; } else { cout << "No\n"; } } return 0;}

    这个解决方案通过邻接列表存储图结构,快速检查邻接区域的动物种类是否相同,确保在合理的时间内完成任务。

    转载地址:http://qkjuk.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8重磅升级,新增旋转目标检测,又该学习了!
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV轮廓检测提取图像前景
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用Python和OpenCV实现火焰检测(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用PyTorch进行小样本学习的图像分类
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLO11实现区域内目标跟踪
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLOv8做目标检测、实例分割和图像分类(包含实例操作代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用单相机对已知物体进行3D位置估计
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 初学者指南 -- 什么是迁移学习?
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 十分钟掌握Pytorch搭建神经网络的流程
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于GAN的零缺陷样本产品表面缺陷检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV和深度学习预测年龄和性别
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV实现模糊检测 / 自动对焦
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于Python和OpenCV将图像转为ASCII艺术效果
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch语义分割实现洪水识别(数据集 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO11的车体部件检测与分割
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8 + BotSORT实现球员和足球检测与跟踪 (步骤 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8的停车对齐检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于机器视觉的磁瓦表面缺陷检测方案
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于深度学习的轮胎缺陷检测系统
    查看>>