博客
关于我
Jump Conveyor
阅读量:229 次
发布时间:2019-02-28

本文共 292 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

解题思路:采用思维性的搜索方式。搜索过程中遇到已标记3的点时,说明形成了一个环,将其标记为2;若搜索过程中遇到已标记2的点,则表示可以构建一个环,继续返回2;若未搜索到环,则将其标记为1。

代码解释:

  • 包含头文件,使用标准库和自定义类型。
  • 定义常量,包括无穷大值、模数、数据范围等。
  • 定义递归函数dfs,用于遍历图节点,标记访问状态。
  • 主函数solve读取输入数据并调用dfs
  • dfs中,递归处理每个节点,标记访问状态,并根据搜索结果返回值更新标记。
  • 最后统计所有标记为2的节点数量并输出结果。
  • 注:该代码用于解决图中的环问题,通过递归搜索标记节点,判断是否存在环并统计环的数量。

    转载地址:http://pkqp.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    opencv9-膨胀和腐蚀
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLO11介绍及五大任务推理演示(目标检测,图像分割,图像分类,姿态检测,带方向目标检测)
    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 | 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中KNN背景分割器
    查看>>
    OpenCV中基于已知相机方向的透视变形
    查看>>
    opencv之模糊处理
    查看>>
    opencv保存图片路径包含中文乱码解决方案
    查看>>
    opencv图像分割2-GMM
    查看>>
    OpenCV学习(13) 细化算法(1)(转)
    查看>>
    OpenCV探索
    查看>>