图的遍历 —— 洛谷 [深基18.例3] 查找文献

【深基18.例3】查找文献

题目描述

小 K 喜欢翻看洛谷博客获取知识。每篇文章可能会有若干个(也有可能没有)参考文献的链接指向别的博客文章。小 K 求知欲旺盛,如果他看了某篇文章,那么他一定会去看这篇文章的参考文献(如果他之前已经看过这篇参考文献的话就不用再看它了)。

假设洛谷博客里面一共有 n ( n ≤ 1 0 5 ) n(n\le10^5) n(n105) 篇文章(编号为 1 到 n n n)以及 m ( m ≤ 1 0 6 ) m(m\le10^6) m(m106) 条参考文献引用关系。目前小 K 已经打开了编号为 1 的一篇文章,请帮助小 K 设计一种方法,使小 K 可以不重复、不遗漏的看完所有他能看到的文章。

这边是已经整理好的参考文献关系图,其中,文献 X → Y 表示文章 X 有参考文献 Y。不保证编号为 1 的文章没有被其他文章引用。

请对这个图分别进行 DFS 和 BFS,并输出遍历结果。如果有很多篇文章可以参阅,请先看编号较小的那篇(因此你可能需要先排序)。

输入格式

m + 1 m+1 m+1 行,第 1 行为 2 个数, n n n m m m,分别表示一共有 n ( n ≤ 1 0 5 ) n(n\le10^5) n(n105) 篇文章(编号为 1 到 n n n)以及 m ( m ≤ 1 0 6 ) m(m\le10^6) m(m106) 条参考文献引用关系。

接下来 m m m 行,每行有两个整数 X , Y X,Y X,Y 表示文章 X 有参考文献 Y。

输出格式

共 2 行。
第一行为 DFS 遍历结果,第二行为 BFS 遍历结果。

样例 #1

样例输入 #1

8 9
1 2
1 3
1 4
2 5
2 6
3 7
4 7
4 8
7 8

样例输出 #1

1 2 5 6 3 7 8 4 
1 2 3 4 5 6 7 8

这是一道典题。DFS和BFS的概念不必多说。如果事先知道这两个概念,那么可能有难度的地方可能在于如何在有很多篇文章可以参阅时,先看编号较小的那篇,同时要做到不重不漏。不过这两者解决并不困难:前者只需要利用STL中的set容器(自动排序去重),后者利用哈希表记录是否参阅过即可。

题解如下:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
vector<int> num;
const int N = 100001;
void dfs(vector<set<int>>& reference,int node){
    for(int son : reference[node]){
        if(num[son] == 0){
            cout << son << " ";
            num[son] = 1;
            dfs(reference,son);
        }
    }
}

void bfs(vector<set<int>>& reference,int node){
    queue<int> q;
    q.push(node);
    while(!q.empty()){
        int now = q.front();
        q.pop();
        if(num[now] == 0){
            cout << now << " ";
            num[now] = 1;
            for(int son : reference[now]){
                q.push(son);
            }
        }
    }
}


int main(){
    int n,m;
    cin >> n >> m;
    vector<set<int>> reference(N);
    num = vector<int>(N,0);
    while(m--){
        int a,b;
        cin >> a >> b;
        reference[a].insert(b);
    }
    cout << 1 << " ";
    num[1] = 1;
    dfs(reference,1);
    cout << endl;
    num = vector<int>(N,0);
    bfs(reference,1);
    return 0;
}

这里用来说明节点与节点之间的关系并没有和通常一样构建node节点。reference[i]里面的元素均为i指向的元素,颇有邻接矩阵的意思。

感谢你能看到这里。

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