图论第四天,感觉图论+ACM每道题做的都挺麻烦的,需要花很多时间,题目花样还是挺多的,需要思考每道题怎么去搜索,如果知道思路之后做起来还是比较轻松的。
110. 字符串接龙

思路新颖,题目简单的一道题,因为每次只能变一个字符,所以judge函数就是查找只有一个字符不同的两个字符串,组成可以行走的路径。然后才是利用bfs进行遍历,每走一步,将当前的字符在visited中的表示转为True,以免走回头路。所以就是为什么bfs的判断条件是if visit[i]==False and judge(strlist[i],str):只有没走过+只差1的才可以走,然后将当前字符串以及该字符串所走的步数进行记录,有点像之前的二叉树高度计算,以后序遍历初步的将每个节点的高度往上进行传递,这个也是将每个字符串的步骤进行传递。当当前的str和endstr相等的时候,结束递归并输出当前的步数,如果没有的话则输出0。
python
def judge(s1,s2):
count=0
for i in range(len(s1)):
if s1[i]!=s2[i]:
count+=1
return count==1
if __name__=='__main__':
n=int(input())
beginstr,endstr=map(str,input().split())
if beginstr==endstr:
print(0)
exit()
strlist=[]
for i in range(n):
strlist.append(input())
# use bfs
visit=[False for i in range(n)]
queue=[[beginstr,1]]
while queue:
str,step=queue.pop(0)
if judge(str,endstr):
print(step+1)
exit()
for i in range(n):
if visit[i]==False and judge(strlist[i],str):
visit[i]=True
queue.append([strlist[i],step+1])
print(0)
105. 有向图的完全联通
题目确实是多种多样的,但是BFS的思路变化都挺小,主要思路还是创捷队列,然后进行弹出,将弹出的元素进行操作,比如这道题中就是加入到path中。 BFS 从节点1开始遍历图,通过维护que 扩展节点,将所有能到达的节点加入。最后判断是否包含了1到n的所有节点。如果相等,说明图是连通的,从起点能访问所有节点。
python
import collections
path = set()
def bfs(root, graph):
global path
que = collections.deque([root])
while que:
cur = que.popleft()
path.add(cur)
for nei in graph[cur]:
que.append(nei)
graph[cur] = []
return
def main():
N, K = map(int, input().strip().split())
graph = collections.defaultdict(list)
for _ in range(K):
src, dest = map(int, input().strip().split())
graph[src].append(dest)
bfs(1, graph)
if path == {i for i in range(1, N + 1)}:
return 1
return -1
if __name__ == "__main__":
print(main())