a={}
t= list(map(int,input().split()))
n=t[0]
k=t[1]
for i in range(n):
a.update({i:[]})
ids=[]
for i in range(n):
k=input().split()
ids.append(set(k[1:]))
def ifrel(i, j):
if i==j:
return False
return len(ids[i] & ids[j]) >= 2
for i in range(n):
for j in range(n):
if ifrel(i,j):
a[i].append(j)
stack=[]
res=[]
def iterdfs(g,s):
stack.append(s)
while stack!=[]:
k=stack.pop()
if k not in res:
res.append(k)
for i in g[k]:
if i not in res:
stack.append(i)
return res
print(len(iterdfs(a,0)))
这是使用 Set 的最终解决方案,但我仍然遇到 TLE!
ids[] 是一个包含列表的列表,例如:ids= [ ['1','2','3']] 。使用Dictionary会提高速度吗?
我在编辑时遇到了一些麻烦,因为这是我在 Stack Overflow 中的第一个问题。
我要解决的问题是: https://www.codechef.com/IOIPRAC/problems/INOI1302/
请您参考如下方法:
如果您想要最快 的解决方案,它不会很简洁。这是最坏情况 O(A + B) 的尝试,但一旦找到两个匹配项就会退出,最好情况 Ω(B),其中 B 是两个列表中较短的一个。
def check_common_items(A, B, n=2):
# set B to be the shorter list, len is O(1)
if len(B) < len(A):
A, B = B, A
B_set = set(B) # O(len(B))
count = 0
for a in A: # worst case O(len(A))
if a in B_set: # O(1)
count += 1
if count == n:
return True
return False
但是,大多数使用集合的实现都是渐近有效的。例如,以下函数可能不会慢太多。
def check_common_items(A, B, n=2):
return len(set(A) & set(B)) >= n
