解答 def can_traverse_all_bridges(n, m, bridges): from collections import defaultdict, deque # 構建圖 graph = defaultdict(list) degree = defaultdict(int) for a, b in bridges: graph[a].append(b) graph[b].append(a) degree[a] += 1 degree[b] += 1 # 計算奇數度頂點的數量 odd_count = sum(1 for d in degree.values() if d % 2 != 0) # 如果奇數度頂點的數量不是0或2,則返回NO if odd_count != 0 and odd_count != 2: return "NO" # 檢查圖的連通性 def is_connected(): visited = set() start_node = next(iter(graph)) stack = [start_node] while stack: node = stack.pop() if node not in visited: visited.add(node) stack.extend(graph[node]) return len(visited) == len(graph) if not is_connected(): return "NO" return "YES" # 讀取輸入 import sys input = sys.stdin.read data = input().split() n = int(data[0]) m = int(data[1]) bridges = [] index = 2 for _ in range(m): a = int(data[index]) b = int(data[index + 1]) bridges.append((a, b)) index += 2 # 輸出結果 print(can_traverse_all_bridges(n, m, bridges)) |
好的,我们可以使用图论中的欧拉路径和欧拉回路的判定法则来解决这个问题。具体来说,我们需要检查图中是否存在欧拉路径或欧拉回路。 ### 步骤: 1. 计算每个顶点的度数。 2. 检查图中奇数度顶点的数量: - 如果奇数度顶点的数量为0,则图中存在欧拉回路。 - 如果奇数度顶点的数量为2,则图中存在欧拉路径。 - 如果奇数度顶点的数量大于2,则图中不存在欧拉路径或欧拉回路。 3. 确保图是连通的。 ### 实现: 我们可以使用深度优先搜索(DFS)来检查图的连通性,并结合上述步骤来判断是否存在欧拉路径或欧拉回路。 以下是Python实现: ```python def can_traverse_all_bridges(n, m, bridges): from collections import defaultdict, deque # 構建圖 graph = defaultdict(list) degree = defaultdict(int) for a, b in bridges: graph[a].append(b) graph[b].append(a) degree[a] += 1 degree[b] += 1 # 計算奇數度頂點的數量 odd_count = sum(1 for d in degree.values() if d % 2 != 0) # 如果奇數度頂點的數量不是0或2,則返回NO if odd_count != 0 and odd_count != 2: return "NO" # 檢查圖的連通性 def is_connected(): visited = set() start_node = next(iter(graph)) stack = [start_node] while stack: node = stack.pop() if node not in visited: visited.add(node) stack.extend(graph[node]) return len(visited) == len(graph) if not is_connected(): return "NO" return "YES" # 讀取輸入 import sys input = sys.stdin.read data = input().split() n = int(data[0]) m = int(data[1]) bridges = [] index = 2 for _ in range(m): a = int(data[index]) b = int(data[index + 1]) bridges.append((a, b)) index += 2 # 輸出結果 print(can_traverse_all_bridges(n, m, bridges)) ``` ### 说明: 1. **构建图**:我们使用一个默认字典来存储图的邻接表表示,并计算每个顶点的度数。 2. **计算奇数度顶点的数量**:我们遍历每个顶点的度数,统计奇数度顶点的数量。 3. **检查图的连通性**:我们使用DFS来检查图是否连通。如果图不连通,则返回"NO"。 4. **判断欧拉路径或欧拉回路**:根据奇数度顶点的数量,判断是否存在欧拉路径或欧拉回路。 这样,我们就可以正确地判断是否可以在不重复走任何一座桥的情况下遍历所有的桥。 |