7-12(图) 社交网络图中结点的“重要性”计算 (30 分)

在社交网络中,个人或单位(结点)之间通过某些关系(边)联系起来。他们受到这些关系的影响,这种影响可以理解为网络中相互连接的结点之间蔓延的一种相互作用,可以增强也可以减弱。而结点根据其所处的位置不同,其在网络中体现的重要性也不尽相同。

“紧密度中心性”是用来衡量一个结点到达其它结点的“快慢”的指标,即一个有较高中心性的结点比有较低中心性的结点能够更快地(平均意义下)到达网络中的其它结点,因而在该网络的传播过程中有更重要的价值。在有N个结点的网络中,结点v​i​​的“紧密度中心性”Cc(v​i​​)数学上定义为v​i​​到其余所有结点v​j​​ (j≠i) 的最短距离d(v​i​​,v​j​​)的平均值的倒数:

对于非连通图,所有结点的紧密度中心性都是0。

给定一个无权的无向图以及其中的一组结点,计算这组结点中每个结点的紧密度中心性。

输入格式:

输入第一行给出两个正整数N和M,其中N(≤10​4​​)是图中结点个数,顺便假设结点从1到N编号;M(≤10​5​​)是边的条数。随后的M行中,每行给出一条边的信息,即该边连接的两个结点编号,中间用空格分隔。最后一行给出需要计算紧密度中心性的这组结点的个数K(≤100)以及K个结点编号,用空格分隔。

输出格式:

按照Cc(i)=x.xx的格式输出K个给定结点的紧密度中心性,每个输出占一行,结果保留到小数点后2位。

输入样例:

9 14
1 2
1 3
1 4
2 3
3 4
4 5
4 6
5 6
5 7
5 8
6 7
6 8
7 8
7 9
3 3 4 9

输出样例:

Cc(3)=0.47
Cc(4)=0.62
Cc(9)=0.35

思路:简单的稀疏图最短路问题,甚至不需要保存边权(均为一),dijkstra算法裸过,读入的时候判一下是不是连通图

AC代码:

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <queue>
#include <vector>
#include <cstdio>
#include <malloc.h> #define INF 0x3f3f3f3f
#define FRER() freopen("in.txt", "r", stdin)
#define FREW() freopen("out.txt", "w", stdout) using namespace std; const int maxn = + ; vector<int> g[maxn]; int n, m, s, u, v, vis[maxn], dis[maxn]; typedef pair<int, int> P; void dijkstra() {
memset(vis, , sizeof(vis));
memset(dis, INF, sizeof(dis));
priority_queue<P, vector<P>, greater<P> > q;
dis[s] = ;
q.push(make_pair(, s));
P tmp;
while(!q.empty()) {
tmp = q.top(); q.pop();
if(vis[tmp.second]) continue;
vis[tmp.second] = ;
for(int i = ; i < g[tmp.second].size(); ++i) {
if(tmp.first + < dis[g[tmp.second][i]]) {
dis[g[tmp.second][i]] = tmp.first + ;
q.push(make_pair(dis[g[tmp.second][i]], g[tmp.second][i]));
}
}
}
} double cal() {
double ans = ;
for(int i = ; i <= n; ++i)
ans += (double)dis[i];
return (n - ) / ans;
} int main()
{
scanf("%d %d", &n, &m);
int num = ;
while(m--) {
scanf("%d %d", &u, &v);
g[u].push_back(v);
g[v].push_back(u);
if(!vis[u]) vis[u] = , ++num;
if(!vis[v]) vis[v] = , ++num;
} bool ok = !(num == n);
scanf("%d", &m);
while(m--) {
scanf("%d", &s);
if(ok) printf("Cc(%d)=0.00\n", s);
else {
dijkstra();
printf("Cc(%d)=%.2lf\n", s, cal());
}
}
return ;
}
 

PTA 7-12(图) 社交网络图中结点的“重要性”计算 最短路的更多相关文章

  1. PTA 社交网络图中结点的“重要性”计算(30 分)

    7-12 社交网络图中结点的“重要性”计算(30 分) 在社交网络中,个人或单位(结点)之间通过某些关系(边)联系起来.他们受到这些关系的影响,这种影响可以理解为网络中相互连接的结点之间蔓延的一种相互 ...

  2. PTA数据结构与算法题目集(中文) 7-36 社交网络图中结点的“重要性”计算 (30 分)

    PTA数据结构与算法题目集(中文)  7-36 社交网络图中结点的“重要性”计算 (30 分) 7-36 社交网络图中结点的“重要性”计算 (30 分)   在社交网络中,个人或单位(结点)之间通过某 ...

  3. 7-10 社交网络图中结点的“重要性”计算(30 point(s)) 【并查集+BFS】

    7-10 社交网络图中结点的"重要性"计算(30 point(s)) 在社交网络中,个人或单位(结点)之间通过某些关系(边)联系起来.他们受到这些关系的影响,这种影响可以理解为网络 ...

  4. 社交网络图中结点的“重要性”计算 (30 分) C++解法

    社交网络图中结点的"重要性"计算 (30 分) 在社交网络中,个人或单位(结点)之间通过某些关系(边)联系起来.他们受到这些关系的影响,这种影响可以理解为网络中相互连接的结点之间蔓 ...

  5. 7-11 社交网络图中结点的“重要性”计算 (30 分)(Dijkstra算法)

    题意:  思路:对每个输入的点跑一遍dijkstra算法,然后对这个点到所有点的距离求和按公式输出就可以了. (这次尝试了用数组模拟链表来做最短路问题,刷新了自己对最短路的理解) 这里构造链表的过程我 ...

  6. dgraph解决社交关系中的正反向查找

    dgraph解决社交关系中的正反向查找 本篇介绍的是, 社交关系中的关注者与被关注者在dgraph中如何实现查找. 对dgraph的基本操作不太清楚的可以看看我之前写的博客 dgraph实现基本操作 ...

  7. 全世界最详细的图形化VMware中linux环境下oracle安装(二)【weber出品必属精品】

    <ORACLE 10.2.05版本的升级补丁安装> 首先我们解压 $ unzip p8202632_10205_LINUX.zip 解压后我们会发现多出了个文件夹,他是:Disk1,进入D ...

  8. 全世界最详细的图形化VMware中linux环境下oracle安装(一)【weber出品必属精品】

    安装流程:前期准备工作--->安装ORACLE软件--->安装升级补丁--->安装odbc创建数据库--->安装监听器--->安装EM <前期准备工作> 安装 ...

  9. 【转】一张图解析FastAdmin中的表格列表的功能

     一张图解析FastAdmin中的表格列表的功能 功能描述请根据图片上的数字索引查看对应功能说明. 1.时间筛选器如果想在搜索栏使用时间区间进行搜索,则可以在JS中修改修改字段属性,如 {field: ...

随机推荐

  1. webpack-webpackConfig-plugin 配置

    ProvidePlugin 语法: module.export = { plugins: [ new webpack.ProvidePlugin({ $: 'jquery', jQuery: 'jqu ...

  2. iDempiere 使用指南 生产插件(Manufacturing)安装过程

    Created by 蓝色布鲁斯,QQ32876341,blog http://www.cnblogs.com/zzyan/ iDempiere官方中文wiki主页 http://wiki.idemp ...

  3. AOSP 源码下载

    网上关于这块大部分教程都是无效的,因为墙的缘故,无法使用官方提供的下载链接,我这里使用了清华大学的镜像,是能够顺利将 AOSP 下载下来.如果你还没有安装 Ubuntu,请看<VirtualBo ...

  4. Tomcat 中部署 web 应用 ---- Dubbo 服务消费者 Web 应用 war 包的部署

    使用Maven构建Dubbo服务的可执行jar包 Dubbo服务的运行方式: 1.使用Servlet容器运行(Tomcat.Jetty等)----不可取 缺点:增加复杂性(端口.管理) 浪费资源(内存 ...

  5. kubernetes组件helm

    1.安装helm Helm由客户端helm命令行工具和服务端tiller组成,Helm的安装十分简单. 下载helm命令行工具到master节点node1的/usr/local/bin下(只需要在其中 ...

  6. 笨办法学Python(六)

    习题 6: 字符串(string)和文本 虽然你已经在程序中写过字符串了,你还没学过它们的用处.在这章习题中我们将使用复杂的字符串来建立一系列的变量,从中你将学到它们的用途.首先我们解释一下字符串是什 ...

  7. Leetcode 78. Subsets (backtracking) 90 subset

    using prev class Solution { List<List<Integer>> res = new ArrayList<List<Integer&g ...

  8. 关于tcp的keepalive

    先记录几个要点 只能用在面向连接的tcp中,对应对端的非正常关闭有效(对端服务器重启这种,也是正常关闭,FIN RST包都算) 只要是写入到缓冲区就认为OK,所以UDP不适合,所以如果有正常的网络交互 ...

  9. CPU的段寄存器

    http://www.cnblogs.com/tolimit/p/4775945.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral CPU的段寄存器 在C ...

  10. javascript中parseInt(),08,09,返回0

    javascript中在使用parseInt(08).parseInt(09),进行整数转换的时候,返回值是0 工具/原料   浏览器 文本编辑器 方法/步骤     javascript中在使用pa ...