30-graph

Storage

树是一种特殊的图，与图的存储方式相同。对于无向图中的边 ab，存储两条有向边 a→b, b→a。因此我们可以只考虑有向图的存储。

邻接矩阵：g[a][b] 存储边 a→b
邻接表：

// 对于每个点k，开一个单链表，存储k所有可以走到的点。h[k]存储这个单链表的头结点
int h[N], e[N], ne[N], idx;
 
// 添加一条边a->b
void add(int a, int b)
{
    e[idx] = b, ne[idx] = h[a], h[a] = idx ++ ;
}
 
// 初始化
idx = 0;
memset(h, -1, sizeof(h));

memset(h,-1,sizeof(h)); 是什么意思？

memset(h, -1, sizeof(h)); 这段代码使用 C++标准库函数 memset 来设置一段内存区域。具体到这个例子中，它的作用是将数组 h 中的每个字节都设置为 -1。这里的 sizeof(h) 用于确定 h 占用的总字节数，以确保整个数组都被设置。值 -1 在大多数平台上以补码形式表示为所有位都为 1。

此代码片段通常用于初始化或重置数据。使用 -1 作为填充值，特别是在 h 数组用于表示一些特殊的标记或状态时（例如，使用非负整数索引数组时，-1 可以表示某些特殊条件，如“未使用”或“无效”）。

需要注意的是，当 h 是基本类型（如 int、float 等）数组时，这种初始化方式通常没有问题。然而，如果 h 是非 POD（Plain Old Data，简单旧数据类型）类型的对象数组，使用 memset 可能会破坏对象状态或跳过构造函数调用，引入潜在的 bug。在 C++中，更推荐使用类型安全的初始化方法，例如构造函数或 std::fill 等 STL 算法。

Traverse

时间复杂度都是 $O (n + e)$ ， $n$ 表示节点数， $e$ 表示边数。不过由于实现，DFS 由栈实现，因此空间占用为 $O (n)$ ；而 BFS 由队列实现，因此空间占用是 $O (2^{n})$ 。

BFS

常用于“最短路”情形。

//邻接表
queue<int> q;
st[1] = true; // 表示1号点已经被遍历过
q.push(1);
 
while (q.size())
{
    int t = q.front();
    q.pop();
 
    for (int i = h[t]; i != -1; i = ne[i])
    {
        int j = e[i];
        if (!st[j])
        {
            st[j] = true; // 表示点j已经被遍历过
            q.push(j);
        }
    }
}
 
//邻接矩阵
void bfs() {
    d[1] = 0; // 从1号点出发，到自身的距离是0
    st[1] = true;
    q.push(1);
    while (!q.empty()) {
        int t = q.front();
        q.pop();
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            // 对于t的每个邻接点，如果没有被访问过，则更新距离，并加入队列
            if (g[t][i] == 1 && !st[i]) {
                d[i] = d[t] + 1;
                q.push(i);
                st[i] = true;
            }
        }
    }
}

844. 迷宫问题

思路：从起点开始，往前走第一步，记录下所有第一步能走到的点，然后从所第一步能走到的点开始，往前走第二步，记录下所有第二步能走到的点，重复下去，直到走到终点。输出步数即可。

实现方式：BFS

用 g 存储地图，f 存储起点到其他各个点的距离。从起点开始广度优先遍历地图。当地图遍历完，就求出了起点到各个点的距离，输出 f[n][m] 即可。
void bfs (int a, int b)：广度优遍历函数。输入的是起点坐标。
queue<PII> q;：用来存储每一步走到的点。
while (!q.empty ()) 循环：循环依次取出同一步数能走到的点，再往前走一步。
int dx[4] = {0, 1, 0, -1}, dy[4] = {-1, 0, 1, 0};：一个点往下一步走得时候，可以往上下左右四方向走。

#include <algorithm>
#include <cstring>
#include <iostream>
#include <queue>
 
using namespace std;
typedef pair<int, int> PII;
 
const int N = 110;
int       g[N][N]; // 存储地图
int       f[N][N]; // 存储距离
int       n, m;
 
void bfs(int a, int b) // 广度优先遍历
{
    queue<PII> q;
    q.push({a, b});
 
    while (!q.empty()) {
        PII start = q.front();
        q.pop();
 
        int dx[4] = {0, 1, 0, -1}, dy[4] = {-1, 0, 1, 0};
        for (int i = 0; i < 4; i++) // 往四个方向走
        {
            // 当前点能走到的点
            int x = start.first + dx[i], y = start.second + dy[i];
            // 如果还没有走过
            if (g[x][y] == 0) {
                // 走到这个点，并计算距离
                g[x][y] = 1;
                f[x][y] = f[start.first][start.second] + 1; // 从当前点走过去，则距离等于当前点的距离+1.
                // 这个点放入队列，用来走到和它相邻的点。
                q.push({x, y});
            }
        }
    }
    cout << f[n][m] << endl;
}
 
// void bfs_print() {
//     int        target = f[n][m];
//     queue<PII> q;
//     q.push({n, m});
//     cout << n << " " << m << endl;
//     while (!q.empty()) {
//         PII start = q.front();
//         q.pop();
 
//         int dx[4] {0, 1, 0, -1}, dy[4] {1, 0, -1, 0};
//         for (int i = 0; i < 4; i++) {
//             int x = dx[i] + start.first, y = dy[i] + start.second;
//             if (x >= 1 && y >= 1 && x <= n && x <= m && f[x][y] == target - 1) {
//                 q.push({x, y});
//                 cout << x << " " << y << endl;
//             }
//         }
//         target--;
//         if (target == 1) {
//			   break;
//		   }
//     }
// }
 
int main() {
    memset(g, 1, sizeof(g));
    cin >> n >> m;
    for (int i = 1; i <= n; i++)
        for (int j = 1; j <= m; j++)
            cin >> g[i][j];
 
    bfs(1, 1);
    // bfs_print();
 
    return 0;
}

845. 八数码

从题目中提取信息：求最小步数 $\to$ BFS 策略。那么如何实现状态的转换？通过将 x 上下左右移动，作为一次状态转换：而移动方式可以通过两个数组实现：dx[4]={1,-1,0,0} 和 dy[x]={0,0,1,-1} ，于是移动之后 x 的坐标 (a,b)=(x+dx[i],y+dy[i]) 。

将每一种情况视作一个节点，那么目标情况就是终点，从初试状况移动到目标情况的最小步数，就是一个抽象的最短路问题。

那么如何存储每个情况？将矩阵转化为字符串！如何记录每一个状态的“距离”？队列可以用 queue<string> 直接存转化后的字符串，dist 数组用 unordered_map<string, int> 将字符串和数字联系在一起，字符串表示状态，数字表示距离。

#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <queue>
#include <unordered_map>
 
using namespace std;
 
int bfs(string start) {
    // 定义目标状态
    string end = "12345678x";
    // 定义队列和dist数组
    queue<string>              q;
    unordered_map<string, int> d;
    // 初始化队列和dist数组
    q.push(start);
    d[start] = 0;
    // 转移方式
    int dx[4] = {1, -1, 0, 0}, dy[4] = {0, 0, 1, -1};
 
    while (q.size()) {
        auto t = q.front();
        q.pop();
        // 记录当前状态的距离，如果是最终状态则返回距离
        int distance = d[t];
        if (t == end) return distance;
        // 查询x在字符串中的下标，然后转换为在矩阵中的坐标
        int k = t.find('x');
        int x = k / 3, y = k % 3;
 
        for (int i = 0; i < 4; i++) {
            // 求转移后x的坐标
            int a = x + dx[i], b = y + dy[i];
            // 当前坐标没有越界
            if (a >= 0 && a < 3 && b >= 0 && b < 3) {
                // 转移x
                swap(t[k], t[a * 3 + b]);
                // 如果当前状态是第一次遍历，记录距离，入队
                if (!d.count(t)) {
                    d[t] = distance + 1;
                    q.push(t);
                }
                // 还原状态，为下一种转换情况做准备
                swap(t[k], t[a * 3 + b]);
            }
        }
    }
    // 无法转换到目标状态，返回-1
    return -1;
}
 
int main() {
    string c, start;
    // 输入起始状态
    for (int i = 0; i < 9; i++) {
        cin >> c;
        start += c;
    }
 
    cout << bfs(start) << endl;
 
    return 0;
}

847. 图中点的层次

// 图中点的层次
#include <iostream>
#include <queue>
 
using namespace std;
 
const int N = 100010;
int       n, m; // n nodes,m edges
int       a, b; // 有向边a-->b的两个端点
// int        g[N][N] = {0}; //! 邻接矩阵存储图。不可行⚠️因为N*N*1Byte=10^10Byte=10GB，远超系统能够提供给一般程序的内存空间
int        h[N], e[N], ne[N], idx; // 邻接表存储图
queue<int> q;                      // 维护遍历到的节点
int        st[N];                  // 标记节点是否被访问过
int        d[N];                   // 存储从1号点到每个点的最短距离
 
void add(int a, int b) {
    e[idx] = b, ne[idx] = h[a], h[a] = idx++;
}
 
void init() {
    idx = 0;
    fill(h, h + N, -1);
    fill(d, d + N, -1); // 初始化距离数组
    fill(st, st + N, 0);
}
 
void bfs() { // 1号点到其它点的最短距离
    st[1] = true;
    d[1]  = 0;
    q.push(1);
    while (!q.empty()) {
        int t = q.front();
        q.pop();
        for (int i = h[t]; i != -1; i = ne[i]) { // 对于t的每个邻接点，如果没有被访问过，则更新距离并加入队列之中
            int j = e[i];
            if (!st[j]) {
                st[j] = true;
                d[j]  = d[t] + 1;
                q.push(j);
            }
        }
    }
}
 
int main() {
    cin >> n >> m;
    init();
    for (int i = 0; i < m; i++) { // 存储图
        cin >> a >> b;
        add(a, b);
    }
 
    bfs(); // 从1节点开始bfs
    cout << d[n];
    return 0;
}

DFS

其余情形、或比较怪异的情形，都可以使用 DFS。

void dfs(int u) {
    st[u] = true; // 做标记，已经被搜索过了
    for (int i = h[u]; i != -1; i = ne[i]) {
        int tmp = e[i]; // 暂存当前链表中节点对应图中点的编号
        if (!st[tmp]) {
            dfs(tmp); // 如果没有搜索过，那就深入搜索
        }
    }
}

842. 排列数字

// fully arrangement
#include <iostream>
 
using namespace std;
 
const int N = 10;
int       n;
int       path[N];  // 从0到n-1共n个位置 存放一个排列
bool      state[N]; // 存放每个数字的使用状态 true表示使用了 false表示没使用过
 
void dfs(int u) {
    if (u == n) // 一个排列填充完成
    {
        for (int i = 0; i < n; i++) printf("%d ", path[i]);
        puts(""); // 相当于输出一个回车
        return;
    }
 
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        if (!state[i]) {
            path[u]  = i;     // 把 i 填入数字排列的位置上
            state[i] = true;  // 表示该数字用过了 不能再用
            dfs(u + 1);       // 这个位置的数填好 递归到右面一个位置
            state[i] = false; // 恢复现场 该数字后续可用
        }
    } // for 循环全部结束了 dfs(u)才全部完成 回溯
 
    return;
}
 
int main() {
    scanf("%d", &n);
 
    dfs(0); // 在path[0]处开始填数
 
    return 0;
}

843. N-Queens

对角线 dg[u+i] 、反对角线 udg[n-u+i] 中的索引 u+i 和 n-u+i 表示的是截距。核心思路就是通过查找合法的下标表示 dg 和 udg ，看看是否被标记过。

// N-Queens
#include <iostream>
using namespace std;
const int N = 20;
 
// bool数组用来判断搜索的下一个位置是否可行
// col列，dg对角线，udg反对角线
// g[N][N]用来存路径
 
int  n;
char g[N][N];
bool col[N], dg[N], udg[N];
 
void dfs(int u) {
    // u == n 表示已经搜了n行，故输出这条路径
    if (u == n) {
        for (int i = 0; i < n; i++) puts(g[i]); // 等价于cout << g[i] << endl;
        puts("");                               // 换行
        return;
    }
 
    // 枚举u这一行，搜索合法的列
    int x = u;
    for (int y = 0; y < n; y++)
        // 剪枝(对于不满足要求的点，不再继续往下搜索)
        if (col[y] == false && dg[y - x + n] == false && udg[y + x] == false) {
            col[y] = dg[y - x + n] = udg[y + x] = true;
            g[x][y]                             = 'Q';
            dfs(x + 1);
            g[x][y] = '.'; // 恢复现场
            col[y] = dg[y - x + n] = udg[y + x] = false;
        }
}
 
int main() {
    cin >> n;
    for (int i = 0; i < n; i++)
        for (int j = 0; j < n; j++)
            g[i][j] = '.';
 
    dfs(0);
 
    return 0;
}

另一种一维数组的实现：

#include <iostream>
using namespace std;
const int N = 10;
int       st[N], used[N];
int       n;
 
bool valid(int u) { // 判断函数，因为使用了used记录，所以一定不会在同一列，只需要判断对角线
    for (int i = 1; i < u; i++) {
        if ((abs((u - i)) == abs(st[u] - st[i])))
            return false;
    }
    return true;
    /*
    这里用到了数学知识 |u-i| == |st[u] - st[i]|
 
    比如st为{1,3,2,4}，列为1,2,3,4
    Q . . .
    . . Q .
    . Q . .
    . . . Q
    第3列 减 第2列 为 3 - 2 = 1
    |st[3] - st[1]| = |2 - 3| = 1
    所以在同一对角线
    */
}
 
// dfs模板
void dfs(int u) {
    // 结束条件，按st里的数字决定是Q还是.
    if (u > n) {
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            for (int j = 1; j <= n; j++) {
                if (j == st[i])
                    cout << 'Q';
                else {
                    cout << '.';
                }
            }
            puts("");
        }
        puts(""); // 答案之间有一个空行
        return;
    }
 
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        if (used[i] == 0) {
            st[u] = i;
            if (!valid(u)) {
                st[u] = 0;
                continue; // 如果当前数字不行，则跳过该数字，且不用改变used
            }
            used[i] = 1;
            dfs(u + 1); // 恢复现场
            used[i] = 0;
            st[u]   = 0;
        }
    }
}
 
int main() {
    cin >> n;
    dfs(1);
    return 0;
}

关键变量解释

int st[N]: 存储每一行皇后的列位置。st[i] = j表示第i行的皇后放在第j列。
int used[N]: 标记某一列是否已经放置了皇后，防止在同一列放置两个皇后。
int n: 棋盘的大小，即行数和列数。

函数解释

valid 函数：这个函数是用来判断当前位置 (u, st[u]) 是否可以放置皇后，即它与之前放置的所有皇后都不在同一对角线上。通过计算行列差的绝对值是否相等来判断是否在同一对角线上。如果在同一对角线上，则返回 false；否则，返回 true。
dfs 函数：这是深度优先搜索的核心逻辑，用来递归地在每一行尝试放置皇后。
- u 是当前正在处理的行。
- 当 u 超过 n 时，说明找到了一个解决方案，输出当前棋盘的状态，其中 Q 表示放置了皇后，. 表示空位。
- 在每一行 u，尝试将皇后放置在所有可能的列 i 上。如果列 i 尚未使用（即 used[i] == 0），则检查在 u 行 i 列放置皇后是否有效（即不会与之前的皇后相互攻击）。
  - 如果放置无效，则继续尝试下一列。
  - 如果放置有效，则标记该列已被使用（used[i] = 1），并递归地在下一行继续放置皇后（dfs(u + 1)）。
  - 递归返回后，需要“恢复现场”，即撤销对当前行和列的放置和标记，以便尝试其他放置方案。

846. 树的重心

// Tree's center of gravity
#include <cstring>
#include <iostream>
 
using namespace std;
 
const int N = 100010, M = N * 2;
int       h[N], e[M], ne[M], idx; // 树是稀疏图，故用邻接表存储
bool      st[N];                  // 存放节点是否已经遍历
int       ans;                    // 记录全局的答案
int       n;                      // 记录树的节点总数
int       a, b;                   // 记录树边a-->b
 
void add(int a, int b) { // 添加一条边a-->b
    e[idx]  = b;
    ne[idx] = h[a];
    h[a]    = idx++;
}
 
void init() {
    idx = 0;
    memset(h, -1, sizeof(h));
    memset(st, 0, sizeof(st));
    ans = n;
}
 
int dfs(int u) {          // 返回以u为根的子树的规模
    st[u]   = true;       // 做标记，已经被搜索过了
    int sum = 1, res = 0; // sum记录当前子树的规模，res记录删去该点后其余连通块的最大值
    for (int i = h[u]; i != -1; i = ne[i]) {
        int j = e[i]; // 暂存当前链表中节点对应图中点的编号
        if (!st[j]) {
            int s = dfs(j); // 如果没有搜索过，那就深入搜索，根据递归，返回的就是当前节点子树的规模
            res   = max(res, s);
            sum += s;
        }
    }
    res = max(res, n - sum); // 判断子树规模和父亲所在连通块的规模孰大
    ans = min(ans, res);
    return sum;
}
 
int main() {
 
    cin >> n;
    init();
    for (int i = 1; i < n; i++) {
        cin >> a >> b;
        add(a, b), add(b, a); // 无向边，所以要加两条
    }
    dfs(1);
    cout << ans << endl;
    return 0;
}

Topology Sort

bool topsort()
{
    int hh = 0, tt = -1;
 
    // d[i] 存储点i的入度
    for (int i = 1; i <= n; i ++ )
        if (!d[i])
            q[ ++ tt] = i;
 
    while (hh <= tt)
    {
        int t = q[hh ++ ];
 
        for (int i = h[t]; i != -1; i = ne[i])
        {
            int j = e[i];
            if (-- d[j] == 0)
                q[ ++ tt] = j;
        }
    }
 
    // 如果所有点都入队了，说明存在拓扑序列；否则不存在拓扑序列。
    return tt == n - 1;
}

#include <iostream>
#include <queue>
 
using namespace std;
 
const int   N = 100010;
int         n, m;
int         h[N], e[N], ne[N], idx;
int         d[N];   // 保存各个点的入度
queue<int>  q;      // 队列保存入度为0的点
vector<int> result; // 保存拓扑排序结果
 
void add(int a, int b) {
    e[idx]  = b;
    ne[idx] = h[a];
    h[a]    = idx++;
}
 
void init() {
    idx = 0;
    fill(h, h + N, -1);
    fill(d, d + N, 0);
}
 
void topoSort() {
    for (int i = 1; i <= n; i++)
        if (d[i] == 0) q.push(i);
 
    while (!q.empty()) {
        int u = q.front();
        q.pop();
        result.push_back(u);
        for (int i = h[u]; i != -1; i = ne[i]) {
            int v = e[i];
            d[v]--;
            if (d[v] == 0)
                q.push(v);
        }
    }
 
    if (result.size() == n) { // 检查是否所有顶点都被访问，确保图为DAG
        for (int i = 0; i < n; ++i) {
            cout << result[i] << ' ';
        }
        cout << endl;
    } else {
        cout << -1 << endl; // 图中存在环，无法进行拓扑排序
    }
}
 
int main() {
    cin >> n >> m;
    init();
    while (m--) {
        int a, b; // a-->b
        cin >> a >> b;
        d[b]++;
        add(a, b);
    }
    topoSort();
    return 0;
}

Shortest Path

Dijkstra

int g[N][N];  // 存储每条边
int dist[N];  // 存储1号点到每个点的最短距离
bool st[N];   // 存储每个点的最短路是否已经确定
 
// 求1号点到n号点的最短路，如果不存在则返回-1
int dijkstra()
{
    memset(dist, 0x3f, sizeof dist);
    dist[1] = 0;
 
    for (int i = 0; i < n - 1; i ++ )
    {
        int t = -1;     // 在还未确定最短路的点中，寻找距离最小的点
        for (int j = 1; j <= n; j ++ )
            if (!st[j] && (t == -1 || dist[t] > dist[j]))
                t = j;
 
        // 用t更新其他点的距离
        for (int j = 1; j <= n; j ++ )
            dist[j] = min(dist[j], dist[t] + g[t][j]);
 
        st[t] = true;
    }
 
    if (dist[n] == 0x3f3f3f3f) return -1;
    return dist[n];
}

memset(dist,0x3f,sizeof(dist)); 又是什么意思？

使用 memset(h, 0x3f, sizeof(h)); 的写法在 C++中是一种常见的初始化技巧，特别是在图论和动态规划中初始化距离或者成本数组时。这行代码的目的是将数组 h 中的每个字节都设置为 0x3f。在大多数情况下，这是为了实现以下目的：

初始化为一个较大的数：0x3f 在内存中的二进制表示为 0011 1111。连续填充这个值会使整个整数变为一个相对较大的数。具体来说，如果 h 是一个 int 数组，每个 int 由四个这样的字节组成（假设是 32 位系统），那么每个元素会被初始化为 0x3f3f3f3f，这在十进制中大约是 1061109567。这个数足够大，可以在不影响算法逻辑的前提下，代表“无穷大”或“未初始化”的状态。

图论算法中的应用：在图论中，尤其是在执行最短路径算法如 Dijkstra 算法时，通常需要一个较大的数来初始化距离数组。使用 0x3f3f3f3f 作为初始值是一种常见的做法，因为它既足够大，又不至于在进行加法操作时溢出。

动态规划中的应用：在动态规划中，特别是在需要最小化成本或距离的问题中，使用 0x3f3f3f3f 初始化可以确保任何实际的成本值都会小于这个初始值，从而可以在算法的迭代过程中被更新。

这种初始化方法的优点是快速且简洁。然而，它也要求程序员了解这个值的含义，并注意不要在需要精确表示“无穷大”或在可能发生整数溢出的场景中误用它。

// 堆优化版 dijkstra
typedef pair<int, int> PII;
 
int n;      // 点的数量
int h[N], w[N], e[N], ne[N], idx;       // 邻接表存储所有边
int dist[N];        // 存储所有点到1号点的距离
bool st[N];     // 存储每个点的最短距离是否已确定
 
// 求1号点到n号点的最短距离，如果不存在，则返回-1
int dijkstra()
{
    memset(dist, 0x3f, sizeof dist);
    dist[1] = 0;
    priority_queue<PII, vector<PII>, greater<PII>> heap;
    heap.push({0, 1});      // first存储距离，second存储节点编号
 
    while (heap.size())
    {
        auto t = heap.top();
        heap.pop();
 
        int ver = t.second, distance = t.first;
 
        if (st[ver]) continue;
        st[ver] = true;
 
        for (int i = h[ver]; i != -1; i = ne[i])
        {
            int j = e[i];
            if (dist[j] > distance + w[i])
            {
                dist[j] = distance + w[i];
                heap.push({dist[j], j});
            }
        }
    }
 
    if (dist[n] == 0x3f3f3f3f) return -1;
    return dist[n];
}

实现堆优化，既可以自己手搓一个堆，也可以调用 priority_queue 来实现，

前者的优势是可以确保只需要占用 N 个元素的空间，并且支持对任意元素直接修改；
后者优势是调用简单，但不支持任意元素直接修改，通常是通过冗余的方式实现，即向堆中插入一个新的元素，从而最终可能达到 M 个元素，如果是稀疏图的话还好，稠密图的话 M 可能会达到 N^2 数量级。不过其实影响也不大，不过是将时间复杂度恶化到 $O (M lo g M)$ ，但是 $lo g M$ 和 $lo g N$ 仍是同一数量级。

849. Dijkstra(1)

// Dijkstra
#include <iostream>
 
using namespace std;
 
const int N = 510, INF = 0x3f3f3f3f;
int       g[N][N]; // 存储图
int       dist[N]; // 存储1号点到每个点的最短距离
bool      st[N];   // 存储每个点的最短路是否已经确定
int       n, m;
 
void init() {
    fill(dist, dist + N, INF);
    fill(g[0], g[0] + N * N, INF);
    fill(st, st + N, 0);
    dist[1] = 0;
}
 
int dijkstra() {
    for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
        int t = -1;
        for (int j = 1; j <= n; j++)
            if (!st[j] && (t == -1 || dist[t] > dist[j])) t = j;
 
        // 用t更新其它点的距离
        for (int j = 1; j <= n; j++)
            if (g[t][j] != INF)
                dist[j] = min(dist[j], dist[t] + g[t][j]);
 
        st[t] = true;
    }
 
    if (dist[n] == INF) return -1;
    return dist[n];
}
 
int main() {
    cin >> n >> m;
    init();
    while (m--) {
        int x, y, z;
        cin >> x >> y >> z;
        g[x][y] = min(g[x][y], z); // 防止重边，选择最小边
    }
    cout << dijkstra();
    return 0;
}

850. Dijkstra(2)

// Heap-optimized Dijkstra
#include <iostream>
#include <queue>
 
using namespace std;
typedef pair<int, int> PII; // first存储距离，second存储节点编号
 
const int N = 200010, INF = 0x3f3f3f3f;
int       n, m;
int       h[N], e[N], w[N], ne[N], idx; // 邻接表存储各点的头、边、边权、下一节点、索引
int       dist[N];                      // 存储节点1到其余所有节点的距离
bool      st[N];
 
priority_queue<PII, vector<PII>, greater<PII>> heap;
 
void add(int a, int b, int c) {
    e[idx]  = b;
    w[idx]  = c;
    ne[idx] = h[a];
    h[a]    = idx++;
}
 
void init() {
    fill(dist, dist + N, INF);
    fill(st, st + N, 0);
    fill(h, h + N, -1);
    dist[1] = 0;
}
 
int dijkstra() { // 计算节点1到其余所有节点的距离
    heap.push({0, 1});
    while (heap.size()) {
        auto t = heap.top(); // 距离源点最近的点
        heap.pop();
        int vertex = t.second;
        if (st[vertex]) continue; // 如果距离已经确定，则跳过该点
        st[vertex] = true;
 
        for (int i = h[vertex]; i != -1; i = ne[i]) {
            int j = e[i];
            if (dist[j] > dist[vertex] + w[i]) {
                dist[j] = dist[vertex] + w[i];
                heap.push({dist[j], j}); // 距离变小，则入堆
            }
        }
    }
    if (dist[n] == INF) return -1;
 
    return dist[n];
}
 
int main() {
    cin >> n >> m;
    init();
    while (m--) {
        int x, y, z;
        cin >> x >> y >> z;
        add(x, y, z);
    }
    cout << dijkstra();
    return 0;
}

Bellman-Ford

int n, m;       // n表示点数，m表示边数
int dist[N];        // dist[x]存储1到x的最短路距离
 
struct Edge     // 边，a表示出点，b表示入点，w表示边的权重
{
    int a, b, w;
}edges[M];
 
// 求1到n的最短路距离，如果无法从1走到n，则返回-1。
int bellman_ford()
{
    memset(dist, 0x3f, sizeof dist);
    dist[1] = 0;
 
    // 如果第n次迭代仍然会松弛三角不等式，就说明存在一条长度是n+1的最短路径，由抽屉原理，路径中至少存在两个相同的点，说明图中存在负权回路。
    for (int i = 0; i < n; i ++ )
    {
        for (int j = 0; j < m; j ++ )
        {
            int a = edges[j].a, b = edges[j].b, w = edges[j].w;
            if (dist[b] > dist[a] + w)
                dist[b] = dist[a] + w;
        }
    }
 
    if (dist[n] > 0x3f3f3f3f / 2) return -1;
    return dist[n];
}

Bellman-Ford 算法循环结束后，可以证明，所有边一定满足 $dist [b] \leq dist [a] + w$ ，更新过程称为松弛这个三角不等式的过程。

另外，如果有负权环路，那就未必存在最短路径:

另外，Bellman-Ford 算法的迭代次数也是有实际意义的，如果迭代了 k 次，那么此时 dist[] 中数据的含义，就是从顶点 1 开始，经过不超过 k 条边，到达所有其他顶点的最小距离。

853. 有边数限制的最短路

通常 SPFA 在各方面都要好于 Bellman-Ford 算法，但是个别情形中只能使用 Bellman-Ford 算法，比如此题。

// 有边数限制的最短路
#include <iostream>
#include <string.h>
 
using namespace std;
 
const int N = 510, INF = 0x3f3f3f3f, M = 10010;
int       n, m, k;
int       dist[N]; // 存1号点到其余所有点的距离
int       backup[N];
struct Edge {
    int a, b, w; // a--w-->b a到b的边权为w
} edges[M];
 
void init() {
    fill(dist, dist + N, INF);
    dist[1] = 0;
}
 
int bellman_ford() { // 求1号点到n号点的最短路距离，如果无法在有限边内到达，则返回-1；
    init();
    for (int i = 0; i < k; i++) { // 限制在k条边内进行松弛
        memcpy(backup, dist, sizeof(dist));
        for (int j = 0; j < m; j++) {
            int a = edges[j].a, b = edges[j].b, w = edges[j].w;
            dist[b] = min(dist[b], backup[a] + w);
        }
    }
 
    return dist[n];
}
 
int main() {
    cin >> n >> m >> k;
    for (int i = 0; i < m; i++) {
        int x, y, z;
        cin >> x >> y >> z;
        edges[i] = {x, y, z};
    }
 
    int res = bellman_ford();
    if (res > INF / 2)
        cout << "impossible" << endl;
    else
        cout << res << endl;
 
    return 0;
}

在Bellman-Ford算法中，使用backup数组和memcpy函数备份上一轮的最短距离是为了确保每一次的松弛操作是基于同一轮次的状态进行的，这是因为Bellman-Ford算法要求每次迭代只能基于上一轮的结果来更新最短路径估计值，而不是基于当前轮次可能已经被更新的结果。这个处理手法主要是为了处理边数限制和负权环的问题。

为什么需要 backup 数组？

Bellman-Ford算法的核心思想是对所有的边进行n-1次遍历（对于没有边数限制的情况），在每次遍历中尝试更新图中所有顶点的最短距离。如果在某一轮中，对于某条边a->b，直接使用当前轮次可能已经被更新的dist[]数组来进行松弛操作，那么就可能出现一种情况，即在同一轮次中，顶点b的最短距离被基于已经被更新（可能是由其他边导致的更新）的dist[a]值进行了更新。这将违反算法的原则，因为每一轮的更新应该只依赖于上一轮的结果，从而保证每个顶点的最短路径估计是稳定的，并且可以正确处理所有顶点的松弛操作。

memcpy的作用

在每一轮迭代开始之前，使用memcpy函数将dist[]数组的值复制到backup[]数组中，这样做的目的是“冻结”上一轮的最短距离估计值，以便在当前轮中对所有顶点进行统一的松弛操作。memcpy是一种高效的内存拷贝方法，可以快速完成数组之间的复制任务。

通过这种方式，算法确保了在对任意边a->b进行松弛操作时，都是基于顶点a在上一轮结束时的最短距离估计值（即backup[a]），而非当前轮可能已经更新的dist[a]。这有助于算法正确处理图中的所有边，即使在存在负权边或需要考虑边数限制的情况下也是如此。

SPFA

只要没有负环，都可以用 SPFA 。

// 队列优化的Bellman-Ford算法
int n;      // 总点数
int h[N], w[N], e[N], ne[N], idx;       // 邻接表存储所有边
int dist[N];        // 存储每个点到1号点的最短距离
bool st[N];     // 存储每个点是否在队列中
 
// 求1号点到n号点的最短路距离，如果从1号点无法走到n号点则返回-1
int spfa()
{
    memset(dist, 0x3f, sizeof dist);
    dist[1] = 0;
 
    queue<int> q; // 队列中存放可以被更新的缩短的距离的点
    q.push(1);
    st[1] = true; // 防止存重复的点
 
    while (q.size())
    {
        auto t = q.front();
        q.pop();
 
        st[t] = false;
 
        for (int i = h[t]; i != -1; i = ne[i])
        {
            int j = e[i];
            if (dist[j] > dist[t] + w[i])
            {
                dist[j] = dist[t] + w[i];
                if (!st[j])     // 如果队列中已存在j，则不需要将j重复插入
                {
                    q.push(j);
                    st[j] = true;
                }
            }
        }
    }
 
    if (dist[n] == 0x3f3f3f3f) return -1;
    return dist[n];
}

// SPFA 中是否存在负环
int n;      // 总点数
int h[N], w[N], e[N], ne[N], idx;       // 邻接表存储所有边
int dist[N], cnt[N];        // dist[x]存储1号点到x的最短距离，cnt[x]存储1到x的最短路中经过的点数
bool st[N];     // 存储每个点是否在队列中
 
// 如果存在负环，则返回true，否则返回false。
bool spfa()
{
    // 不需要初始化dist数组
    // 原理：如果某条最短路径上有n个点（除了自己），那么加上自己之后一共有n+1个点，由抽屉原理一定有两个点相同，所以存在环。
 
    queue<int> q;
    for (int i = 1; i <= n; i ++ )
    {
        q.push(i);
        st[i] = true;
    }
 
    while (q.size())
    {
        auto t = q.front();
        q.pop();
 
        st[t] = false;
 
        for (int i = h[t]; i != -1; i = ne[i])
        {
            int j = e[i];
            if (dist[j] > dist[t] + w[i])
            {
                dist[j] = dist[t] + w[i];
                cnt[j] = cnt[t] + 1;
                if (cnt[j] >= n) return true;       // 如果从1号点到x的最短路中包含至少n个点（不包括自己），则说明存在环
                if (!st[j])
                {
                    q.push(j);
                    st[j] = true;
                }
            }
        }
    }
 
    return false;
}

851. SPFA求最短路

// SPFA求最短路
#include <iostream>
#include <queue>
 
using namespace std;
 
const int N = 100010, INF = 0x3f3f3f3f;
int       h[N], e[N], w[N], ne[N], idx;
int       n, m;
int       dist[N];
bool      st[N];
 
void add(int a, int b, int c) {
    e[idx] = b, w[idx] = c, ne[idx] = h[a], h[a] = idx++;
}
 
void init() {
    fill(h, h + N, -1);
    fill(dist, dist + N, INF);
    dist[1] = 0, idx = 0;
}
 
int spfa() {
    queue<int> q; // 队列中存放可以被更新的缩短距离的点
    q.push(1);
    st[1] = true;
    while (q.size()) {
        auto t = q.front();
        q.pop();
        st[t] = false;
        for (int i = h[t]; i != -1; i = ne[i]) {
            int j = e[i];
            if (dist[j] > dist[t] + w[i]) {
                dist[j] = dist[t] + w[i];
                if (!st[j]) {
                    q.push(j);
                    st[j] = true;
                }
            }
        }
    }
 
    return dist[n];
}
 
int main() {
    cin >> n >> m;
    init();
    while (m--) {
        int x, y, z;
        cin >> x >> y >> z;
        add(x, y, z);
    }
    int res = spfa();
    if (res > INF / 2)
        cout << "impossible" << endl;
    else
        cout << res;
 
    return 0;
}

852. SPFA判断负权环

// SPFA判断负权环
#include <iostream>
#include <queue>
 
using namespace std;
 
const int N = 100010, INF = 0x3f3f3f3f;
int       h[N], e[N], w[N], ne[N], idx;
int       n, m;
int       dist[N];
int       cnt[N]; // 记录1到x的最短路中经过的点数
bool      st[N];
 
void add(int a, int b, int c) {
    e[idx] = b, w[idx] = c, ne[idx] = h[a], h[a] = idx++;
}
 
void init() {
    fill(h, h + N, -1);
    fill(dist, dist + N, INF);
    fill(st, st + N, false);
    fill(cnt, cnt + N, 0); //最开始没有任何路径从源点到其他点
    dist[1] = 0;
    idx = 0;
}
 
bool spfa() {
    queue<int> q; // 队列中存放可以被更新的缩短距离的点
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        q.push(i);
        st[i] = true;
    }
 
    while (q.size()) {
        auto t = q.front();
        q.pop();
        st[t] = false;
        for (int i = h[t]; i != -1; i = ne[i]) {
            int j = e[i];
            if (dist[j] > dist[t] + w[i]) {
                dist[j] = dist[t] + w[i];
                cnt[j]  = cnt[t] + 1;
                if (cnt[j] >= n)
                    return true; // 如果从1号点到x的最短路中包含至少n个点（不包括自己），则说明存在环
 
                if (!st[j]) {
                    q.push(j);
                    st[j] = true;
                }
            }
        }
    }
 
    return false;
}
 
int main() {
    cin >> n >> m;
    init();
    while (m--) {
        int x, y, z;
        cin >> x >> y >> z;
        add(x, y, z);
    }
 
    if (spfa())
        cout << "Yes" << endl;
    else
        cout << "No";
 
    return 0;
}

854. Floyd

多源汇最短路：起点不确定，终点不确定，多个询问，每次询问到一对起点和终点之间的最短路径。

能处理负权边，但是不能有负权环

// Floyd
#include <iostream>
 
using namespace std;
 
const int N = 210, INF = 0x3f3f3f3f;
int       n, m, k;
int       dist[N][N]; // 记录a-->b的距离
 
void init() {
    for (int i = 1; i <= n; i++)
        for (int j = 1; j <= n; j++)
            if (i == j)
                dist[i][j] = 0;
            else
                dist[i][j] = INF;
}
 
void floyd() { // 算法结束后，d[a][b]表示a到b的最短距离
 
    for (int k = 1; k <= n; k++)
        for (int i = 1; i <= n; i++)
            for (int j = 1; j <= n; j++)
                dist[i][j] = min(dist[i][j], dist[i][k] + dist[k][j]);
}
 
int main() {
    cin >> n >> m >> k;
    init();
    while (m--) {
        int x, y, z;
        cin >> x >> y >> z;
        dist[x][y] = min(dist[x][y], z);
    }
    floyd();
    while (k--) {
        int a, b;
        cin >> a >> b;
        if (dist[a][b] > INF / 2)
            cout << "impossible" << endl;
        else
            cout << dist[a][b] << endl;
    }
    return 0;
}

Minimal Spanning Tree

858. Prim

朴素版的时间复杂度是 $O (n^{2})$ ，适用于稠密图；
堆优化版的时间复杂度是 $O (m lo g n)$ ，适用于稀疏图，不过稀疏图更建议使用 Kruskal 算法。

// Prim
#include <iostream>
 
using namespace std;
 
const int N = 510, INF = 0x3f3f3f3f;
int       n, m;
int       g[N][N];
int       dist[N]; // 存储当前节点到MST的距离
bool      st[N];   // 标记每个点是否已在MST中
 
void init() {
    fill(g[0], g[0] + N * N, INF);
    fill(dist, dist + N, INF);
    fill(st, st + N, false);
    dist[1] = 0;
}
 
int prim() { // 如果图不连通，则返回INF(值是0x3f3f3f3f), 否则返回最小生成树的树边权重之和
    int res = 0;
    for (int i = 0; i < n; i++) { // 找到集合外距离最近的点
        int t = -1;
        for (int j = 1; j <= n; j++) // 用t更新其它各点到集合的距离
            if (!st[j] && (t == -1 || dist[t] > dist[j])) t = j;
        if (i && dist[t] == INF) return INF; // 距离是正无穷
        if (i) res += dist[t];
        st[t] = true; // 将点加入到集合中去
        for (int j = 1; j <= n; j++)
            dist[j] = min(dist[j], g[t][j]);
    }
 
    return res;
}
 
int main() {
    cin >> n >> m;
    init();
    while (m--) {
        int u, v, w;
        cin >> u >> v >> w;
        g[u][v] = min(g[u][v], w);
        g[v][u] = min(g[v][u], w);
    }
    int res = prim();
    res > INF / 2 ? cout << "impossible" : cout << res;
    return 0;
}

// Heap-optimized Prim
#include <cstring>
#include <iostream>
#include <queue>
#include <vector>
using namespace std;
 
const int N = 510, INF = 0x3f3f3f3f;
int       n, m;
int       g[N][N];
bool      st[N]; // 标记每个点是否已在MST中
 
// 使用pair<int, int>表示优先队列中的元素，first是从MST到该点的最短距离，second是点的编号
priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, greater<pair<int, int>>> pq;
 
void init() {
    memset(g, 0x3f, sizeof g);
    memset(st, 0, sizeof st);
}
 
int prim() {
    int res = 0, cnt = 0;
    pq.push({0, 1}); // 从节点1开始
    while (!pq.empty() && cnt < n) {
        auto [d, u] = pq.top();
        pq.pop();
        if (st[u]) continue; // 如果节点u已经在MST中，则跳过
        st[u] = true;        // 标记节点u已经加入MST
        res += d;            // 将这个节点到MST的距离加到结果中
        cnt++;               // MST中的节点数+1
        for (int v = 1; v <= n; v++) {
            if (!st[v] && g[u][v] < INF) {
                pq.push({g[u][v], v}); // 将所有与u相连的、未加入MST的节点加入优先队列
            }
        }
    }
    return cnt == n ? res : INF; // 如果MST中的节点数等于总节点数，返回总权重；否则返回-1表示图不连通
}
 
int main() {
    cin >> n >> m;
    init();
    while (m--) {
        int u, v, w;
        cin >> u >> v >> w;
        g[u][v] = g[v][u] = min(g[u][v], w); // 无向图，两个方向的权重都要更新
    }
    int res = prim();
    if (res > INF / 2)
        cout << "impossible";
    else
        cout << res;
    return 0;
}

859. Kruskal

时间复杂度 $O (m lo g m)$ ；

// Kruskal
#include <algorithm>
#include <iostream>
 
using namespace std;
 
const int N = 100010, M = 2 * N, INF = 0x3f3f3f3f;
int       n, m;
int       fa[N]; // 并查集的父节点数组
struct Edge {
    int  a, b, w;
    bool operator<(const Edge &W) const {
        return w < W.w;
    }
} edges[M];
 
int find(int x) {
    if (fa[x] == x)
        return x;
    else {
        fa[x] = find(fa[x]);
        return fa[x];
    }
}
 
void init() {
    for (int i = 1; i <= n; i++) fa[i] = i; // 初始化并查集的父节点数组
}
 
int kruskal() {
    sort(edges, edges + m);// 将所有边按权重从小到大排序 
    init();
    int res = 0, cnt = 0;
    for (int i = 0; i < m; i++) {
        int a = edges[i].a, b = edges[i].b, w = edges[i].w;
        a = find(a), b = find(b);
        if (a != b) {// 如果两个连通块不连通，则将这两个连通块合并
            fa[a] = b;
            res += w;
            cnt++;
        }
    }
    if (cnt < n - 1) return INF; // 说明树不连通
    return res;
}
 
int main() {
    cin >> n >> m;
    for (int i = 0; i < m; i++) {
        int u, v, w;
        cin >> u >> v >> w;
        edges[i] = {u, v, w};
    }
    int res = kruskal();
    res > INF / 2 ? cout << "impossible" : cout << res;
 
    return 0;
}

Bipartite Graph

当一个图是二分图，当且仅当图中不含奇数环（环中的边数是奇数）。

860. 染色法判定二分图

时间复杂度 $O (n + m)$ ；

// 染色法
#include <iostream>
 
using namespace std;
 
const int N = 100010 * 2;
int       n, m;
int       h[N], e[N], ne[N], idx;
int       color[N]; // -1表示未染色，0表示染白色，1表示染黑色
 
void init() {
    fill(h, h + N, -1);
    fill(color, color + N, -1);
    idx = 0;
}
 
void add(int a, int b) {
    e[idx] = b, ne[idx] = h[a], h[a] = idx++;
}
 
bool dfs(int u, int c) { // u表示当前节点，c表示当前节点的颜色
    color[u] = c;
    for (int i = h[u]; i != -1; i = ne[i]) {
        int j = e[i];
        if (color[j] == -1) {
            if (!dfs(j, !c))
                return false;
        } else if (color[j] == c)
            return false;
    }
    return true;
}
 
bool check() {
    for (int i = 1; i <= n; i++)
        if (color[i] == -1)
            if (!dfs(i, 0)) return false;
    return true;
}
 
int main() {
    cin >> n >> m;
    init();
    while (m--) {
        int u, v;
        cin >> u >> v;
        add(u, v), add(v, u);
    }
    check() ? cout << "Yes" : cout << "No";
 
    return 0;
}

257. 关押罪犯

对题意进行抽象：

N 个罪犯 ⇒ N 个节点
两个罪犯间的怨气值为 c ⇒ 两个节点间的边权为c
所有冲突事件的影响力排序（降序）⇒ 连通图中最大的边权

策略：

尽可能均匀地将两个有积怨的节点分别放在两个监狱，使得各自监狱中的罪犯尽可能少、尽可能小地含有积怨
我们在 $[0, 1 0^{9}]$ 之间枚举最大边权 limit，当 limit 固定之后，剩下的问题就是：判断能否将所有点分成两组，使得所有权值大于 limit 的边都在组间，而不在组内。也就是判断由所有点以及所有权值大于 limit 的边构成的新图是否是二分图。
判断二分图可以用染色法，时间复杂度是 O (N+M)，其中 N 是点数，M 是边数。
为了加速算法，我们来考虑是否可以用二分枚举 limit，假定最终最大边权的最小值是 Ans:
- 那么当 $limit \in [ans, 1 0^{9}]$ 时，所有边权大于 limit 的边，必然是所有边权大于 Ans 的边的子集，因此由此构成的新图也是二分图。
- 当 $limit \in [0, ans - 1]$ 时，由于 ans 是新图可以构成二分图的最小值，因此由大于 limit 的边构成的新图一定不是二分图。
- 所以整个区间具有二段性，可以二分出分界点 ans 的值。

时间复杂度分析：总共二分 logC 次，其中 C 是边权的最大值，每次二分使用染色法判断二分图，时间复杂度是 O (N+M)，其中 N 是点数，M 是边数。因此总时间复杂度是 O ((N+M) logC)。

// 关押罪犯
// 二分图问题，用染色法
#include <iostream>
 
using namespace std;
 
const int N = 20010, M = 200010;
int       n, m;
int       h[N], e[M], w[M], ne[M], idx;
int       color[N];
 
void init() {
    fill(h, h + N, -1);
 
    idx = 0;
}
 
void add(int a, int b, int c) {
    e[idx] = b, w[idx] = c, ne[idx] = h[a], h[a] = idx++;
}
 
bool dfs(int u, int c, int limit) {
    color[u] = c;
    for (int i = h[u]; ~i; i = ne[i]) {
        if (w[i] <= limit) continue;
        int j = e[i];
        if (color[j]) {
            if (color[j] == c) return false;
        } else if (!dfs(j, 3 - c, limit))
            return false;
    }
    return true;
}
 
bool check(int limit) {
    fill(color, color + N, 0);
    for (int i = 1; i <= n; i++)
        if (color[i] == 0)
            if (!dfs(i, 1, limit)) return false;
    return true;
}
 
int main() {
    cin >> n >> m;
    init();
    while (m--) {
        int a, b, c;
        cin >> a >> b >> c;
        add(a, b, c), add(b, a, c);
    }
    int l = 0, r = 1e9;
    while (l < r) {
        int mid = (l + r) >> 1;
        if (check(mid))
            r = mid;
        else
            l = mid + 1;
    }
    cout << l;
    return 0;
}

// 并查集策略实现
#include<iostream>
#include<algorithm>
 
using namespace std;
 
const int N = 20100, M = 100010;
int p[N], d[N];
struct Edge
{
    int a, b, c;
    bool operator<(const Edge e) const
    {
        return c > e.c; 
    }
}edge[M];
 
int find(int x)
{
    if (x != p[x])
    {
        int t = p[x];
        p[x] = find(p[x]);
        d[x] += d[t];
    }
 
    return p[x];
}
 
int main()
{
    int n, m;
    cin >> n >> m;
 
    int a, b, c;
    for (int i = 0; i < m; ++ i)
    {
        scanf("%d%d%d", &a, &b, &c);
        edge[i] = {a, b, c};
    }
    sort(edge, edge + m);
 
    for (int i = 1; i <= n; ++ i)
        p[i] = i;
 
    bool flag = true;
    for (int i = 0; i < m; ++ i)
    {
        int a = edge[i].a, b = edge[i].b, c = edge[i].c;
        int pa = find(a), pb = find(b);
        if (pa == pb)
        {
            if ((d[a] - d[b] - 1) % 2 != 0)
            {
                cout << c << endl;
                flag = false;
                break;
            }
        }
        else
        {
            p[pa] = pb;
            d[pa] = d[b] - d[a] + 1;
        }
    }
    if (flag)
        cout << 0 << endl;
 
    return 0;
}

匈牙利算法

时间复杂度为 $O (mn)$ ，但实际运行时间远小于此复杂度。

int n1, n2;     // n1表示第一个集合中的点数，n2表示第二个集合中的点数
int h[N], e[M], ne[M], idx;     // 邻接表存储所有边，匈牙利算法中只会用到从第一个集合指向第二个集合的边，所以这里只用存一个方向的边
int match[N];       // 存储第二个集合中的每个点当前匹配的第一个集合中的点是哪个
bool st[N];     // 表示第二个集合中的每个点是否已经被遍历过
 
bool find(int x)//这个函数的作用是用来判断,如果加入x来参与模拟配对,会不会使匹配数增多
{
    for (int i = h[x]; i != -1; i = ne[i])
    {
        int j = e[i];
        if (!st[j])
        {
            st[j] = true;
            if (match[j] == 0 || find(match[j]))
            {
                match[j] = x;
                return true;
            }
        }
    }
 
    return false;
}
 
// 求最大匹配数，依次枚举第一个集合中的每个点能否匹配第二个集合中的点
int res = 0;
for (int i = 1; i <= n1; i ++ )
{
    memset(st, false, sizeof st);
    if (find(i)) res ++ ;
}

861. 二分图的最大匹配

二分图的匹配：给定一个二分图 G，在 G 的一个子图 M 中，M 的边集 {E} 中的任意两条边都不依附于同一个顶点，则称 M 是一个匹配。二分图的最大匹配：所有匹配中包含边数最多的一组匹配被称为二分图的最大匹配，其边数即为最大匹配数。

// 二分图的最大匹配 （匈牙利算法）
#include <iostream>
 
using namespace std;
 
const int N = 510, M = 100010;
int       n1, n2, m;
int       h[N], e[M], ne[M], idx;
int       match[N]; // 存储第二个集合中的每个点当前匹配的第一个集合中的点是哪个
bool      st[N];    // 表示第二个集合中的每个点是否已经被遍历过
 
void init() {
    fill(h, h + N, -1);
    fill(match, match + N, 0);
    fill(st, st + N, false);
}
 
void add(int a, int b) { e[idx] = b, ne[idx] = h[a], h[a] = idx++; }
 
bool find(int x) {
    // 遍历自己喜欢的女孩
    for (int i = h[x]; i != -1; i = ne[i]) {
        int j = e[i];
        if (!st[j]) // 如果在这一轮模拟匹配中,这个女孩尚未被预定
        {
            st[j] = true; // 那x就预定这个女孩了
            // 如果女孩j没有男朋友，或者她原来的男朋友能够预定其它喜欢的女孩。配对成功
            if (!match[j] || find(match[j])) {
                match[j] = x;
                return true;
            }
        }
    }
    // 自己中意的全部都被预定了。配对失败。
    return false;
}
 
int main() {
    cin >> n1 >> n2 >> m;
    init();
    while (m--) {
        int u, v;
        cin >> u >> v;
        add(u, v); // 匈牙利算法中只会用到从第一个集合指向第二个集合的边，所以这里只用存一个方向的边
    }
    int res = 0;
    for (int i = 1; i <= n1; i++) { // 求最大匹配数，依次枚举第一个集合中的每个点能否匹配第二个集合中的点
        fill(st, st + N, false);    // 重置st是因为假设被A考虑过的女生如果也是B的心仪对象，在之后同样也可以被B考虑。
        if (find(i)) res++;
    }
    cout << res;
    return 0;
}

🌰Senjl's Digital Garden🐉

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