“六度空间”理论又称作“六度分隔(Six Degrees of Separation)”理论。这个理论可以通俗地阐述为:“你和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过六个,也就是说,最多通过五个人你就能够认识任何一个陌生人。”如图1所示。
图1 六度空间示意图
“六度空间”理论虽然得到广泛的认同,并且正在得到越来越多的应用。但是数十年来,试图验证这个理论始终是许多社会学家努力追求的目标。然而由于历史的原因,这样的研究具有太大的局限性和困难。随着当代人的联络主要依赖于电话、短信、微信以及因特网上即时通信等工具,能够体现社交网络关系的一手数据已经逐渐使得“六度空间”理论的验证成为可能。
假如给你一个社交网络图,请你对每个节点计算符合“六度空间”理论的结点占结点总数的百分比。
输入格式:
输入第1行给出两个正整数,分别表示社交网络图的结点数N(1<N≤104,表示人数)、边数M(≤33*N,表示社交关系)。随后的M行对应M条边,每行给出一对正整数,分别是该条边直接连通的两个结点的编号(节点从1到N编号)。
输出格式:
对每个结点输出与该结点距离不超过6的结点数占结点总数的百分比,精确到小数点后2位。每个结节点输出一行,格式为“结点编号:(空格)百分比%”。
输入样例:
10 9
1 2
2 3
3 4
4 5
5 6
6 7
7 8
8 9
9 10
输出样例:
1: 70.00%
2: 80.00%
3: 90.00%
4: 100.00%
5: 100.00%
6: 100.00%
7: 100.00%
8: 90.00%
9: 80.00%
10: 70.00%
题意
从每个节点出发,搜索范围为6内的节点总数(包括自己)/总节点数
题解
深搜最后一个样例没过,怀疑是深度的问题,就用了广搜,感觉广搜更好写
代码
1 #include<bits/stdc++.h> 2 using namespace std; 3 4 const int N=1e4+5; 5 vector<int> G[N]; 6 int Vis[N]; 7 int n,m; 8 struct Node 9 { 10 int u,f; 11 }; 12 int bfs(int u,int cnt) 13 { 14 int f;//深度 15 Node U; 16 memset(Vis,0,sizeof(Vis)); 17 18 queue<Node> Q; 19 Q.push(Node{u,0}); 20 Vis[u]=1; 21 while(!Q.empty()) 22 { 23 U=Q.front();Q.pop(); 24 f=U.f+1; 25 for(int i=0;i<G[U.u].size();i++) 26 { 27 int v=G[U.u][i]; 28 if(!Vis[v]&&f<=6) 29 { 30 Vis[v]=1; 31 cnt++; 32 Q.push(Node{v,f}); 33 } 34 } 35 } 36 return cnt; 37 } 38 int main() 39 { 40 int u,v; 41 scanf("%d%d",&n,&m); 42 for(int i=0;i<m;i++) 43 { 44 scanf("%d%d",&u,&v); 45 G[u].push_back(v); 46 G[v].push_back(u); 47 } 48 for(int i=1;i<=n;i++) 49 printf("%d: %.2lf%% ",i,bfs(i,1)*100.0/n); 50 return 0; 51 }