【离散数学上机】T235,T236

T235题目:输入集合A和B,输出A到B上的所有单射函数。

问题描述

给定非空数字集合A和B,求出集合A到集合B上的所有单射函数。

输入格式

第一行输入m和n(空格间隔),分别为集合A和集合B中的元素个数;

第二行输入非空数字集合A,每个元素之间用空格间隔;

第三行输入非空数字集合B,每个元素之间用空格间隔;

输出格式

输出每一行为集合A到集合B的一个构成单射函数的二元关系,按二元关系的基数大小从小到大输出所有二元关系,相同基数的二元关系按序偶中元素的字典序排列。

样例输入

2 2

1 2

3 4

样例输出

{<1,3>,<2,4>}

{<1,4>,<2,3>}

在T234基础上,保证加入q集合中元素不重复即可,前者链接见下:

【xdoj-离散线上练习H】T234(C++)-CSDN博客

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;int main()
{//预处理:利用优先队列将集合中元素从小到大放进数组A,B中int m, n, cur;cin>>m>>n;priority_queue<int>pq;	vector<int>A(m);vector<int>B(n);for(int i=0; i<m; i++) {cin>>cur; pq.push(cur);}for(int i=1; i<=m; i++) {A[m-i] = pq.top(); pq.pop();		}for(int i=0; i<n; i++) {cin>>cur; pq.push(cur);}for(int i=1; i<=n; i++) {B[n-i] = pq.top(); pq.pop();		}//观察输出样例:每行输出均有A中全部元素,B对应元素每行只有一处变化vector<int>q(m);//q[i]携带了当前映射关系中A[i]对应的集合B中元素//为什么用递归:因为A中元素数量不确定,事实上,如果用for循环嵌套,那么for循环的数量为 m,这是不能在确定的代码中实现的auto dfs = [&](auto& dfs, int cnt) -> void{if(cnt == m)//递归终止条件{cout<<"{";for(int i=0; i<m; i++){cout<<"<"<<A[i]<<","<<q[i]<<">";				if(i == m-1) cout<<"}"<<endl;else cout<<",";}return;			}else{//继续递归for(int i=0; i<n; i++){//保证q中的元素不重复int k=0;for( ; k<cnt; k++){if(q[k] == B[i]) break;}	if(k == cnt)				{q[cnt] = B[i];dfs(dfs, cnt+1);}			}			return;}};dfs(dfs, 0);return 0;	
}

T236题目:输入集合A和B,输出A到B上的所有满射函数。

只需将dfs函数替换成如下形式

auto dfs = [&](auto& dfs, int cnt) -> void{if(cnt == m)//递归终止条件{set<int>st;for(int i=0; i<m; i++){st.insert(q[i]);}if(st.size() == n){cout<<"{";for(int i=0; i<m; i++){cout<<"<"<<A[i]<<","<<q[i]<<">";				if(i == m-1) cout<<"}"<<endl;else cout<<",";}}return;			}else{//继续递归for(int i=0; i<n; i++){q[cnt] = B[i];dfs(dfs, cnt+1);						}			return;}};

T237题目:输入集合A和B,输出A到B上的所有双射函数。

将dfs换成这个就成

auto dfs = [&](auto& dfs, int cnt) -> void{if(cnt == m)//递归终止条件{set<int>st;for(int i=0; i<m; i++){st.insert(q[i]);}if(st.size() == n){cout<<"{";for(int i=0; i<m; i++){cout<<"<"<<A[i]<<","<<q[i]<<">";				if(i == m-1) cout<<"}"<<endl;else cout<<",";}}return;			}else{//继续递归for(int i=0; i<n; i++){//保证q中的元素不重复int k=0;for( ; k<cnt; k++){if(q[k] == B[i]) break;}	if(k == cnt)				{q[cnt] = B[i];dfs(dfs, cnt+1);}							}			return;}};

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/17221.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Tetragon:一款基于eBPF的运行时环境安全监控工具

关于Tetragon Tetragon是一款基于eBPF的运行时环境安全监控工具&#xff0c;该工具可以帮助广大研究人员检测并应对安全重大事件&#xff0c;例如流程执行事件、系统调用活动、I/O活动&#xff08;包括网络和文件访问等&#xff09;。 在 Kubernetes 环境中使用时&#xff0c;…

提升编程效率,体验智能编程助手—豆包MarsCode一键Apply功能测评

提升编程效率&#xff0c;体验智能编程助手—豆包MarsCode一键Apply功能测评 &#x1f31f; 嗨&#xff0c;我是LucianaiB&#xff01; &#x1f30d; 总有人间一两风&#xff0c;填我十万八千梦。 &#x1f680; 路漫漫其修远兮&#xff0c;吾将上下而求索。 目录 引言豆包…

卷积定理理解:如何将系数多项式乘法降到n*log n的复杂度?

目标 两个向量&#xff08;每个向量各自对应一个多项式&#xff09;的简单相乘&#xff08;时间复杂度 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)&#xff09;可以通过两个向量各自对应的离散傅里叶变换的相乘&#xff08;时间复杂度 O ( n ⋅ lg n ) O(n\cdot \text{lg }n) O(n⋅lg n)&#xf…

【devops】 Git仓库如何fork一个私有仓库到自己的私有仓库 | git fork 私有仓库

一、场景说明 场景&#xff1a; 比如我们Codeup的私有仓库下载代码 放入我们的Github私有仓库 且保持2个仓库是可以实现fork的状态&#xff0c;即&#xff1a;Github会可以更新到Codeup的最新代码 二、解决方案 1、先从Codeup下载私有仓库代码 下载代码使用 git clone 命令…

解析 JavaScript 面试题:`index | 0` 确保数组索引为整数

文章目录 一、JavaScript 中的数字类型二、按位或运算符 | 的作用&#xff08;一&#xff09;对于整数&#xff08;二&#xff09;对于小数&#xff08;三&#xff09;对于非数字值 三、用于数组索引的意义 在 JavaScript 面试中&#xff0c;常常会涉及到一些看似简单却蕴含着深…

考研操作系统----操作系统的概念定义功能和目标(仅仅作为王道哔站课程讲义作用)

目录 操作系统的概念定义功能和目标 操作系统的四个特征 操作系统的分类 ​编辑 操作系统的运行机制 系统调用 操作系统体系结构 操作系统引导 虚拟机 操作系统的概念定义功能和目标 什么是操作系统&#xff1a; 操作系统是指控制和管理整个计算机系统的软硬件资源&…

基于SpringBoot+ Vue实现在线视频点播系统

作者简介&#xff1a;Java领域优质创作者、CSDN博客专家 、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验&#xff0c;被多个学校常年聘为校外企业导师&#xff0c;指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导&#xff0c;…

【Java常用】注解与反射_2.反射

目录标题 1.Java反射机制概述1.静态 VS 动态语言1.1动态语言举例展示JavaScript作为动态语言的特性1. 运行时代码生成和执行2.动态变量创建3.对比静态语言&#xff08;如 Java&#xff09;&#xff1a; 1.2 静态语言 2.理解Class类并获取Class实例3.类的加载与ClassLoader4.创建…

MySQL主从同步+binlog

一、简介 MySQL内建的复制功能是构建大型&#xff0c;高性能应用程序的基础 通过将MySQL的某一台主机&#xff08;master&#xff09;的数据复制到其他主机&#xff08;slaves&#xff09;上&#xff0c;并重新执行一遍来执行 复制过程中一台服务器充当主服务器&#xff0c;而…

PCB多层板打样:深度解析优缺点与应用场景

随着电子产品朝小型化、高性能化方向发展&#xff0c;PCB多层板扮演着越来越重要的角色。无论是智能手机、计算机&#xff0c;还是航空航天、工业控制&#xff0c;多层板都发挥着至关重要的作用。像专业的PCB制造商——嘉立创&#xff0c;凭借超高层工艺&#xff0c;可以生产最…

【前端】 react项目使用bootstrap、useRef和useState之间的区别和应用

一、场景描述 我想写一个轮播图的程序&#xff0c;只是把bootstrap里面的轮播图拉过来就用上感觉不是很合适&#xff0c;然后我就想自己写自动轮播&#xff0c;因此&#xff0c;这篇文章里面只是自动轮播的部分&#xff0c;没有按键跟自动轮播的衔接部分。 Ps: 本文用的是函数…

CentOS 7操作系统部署KVM软件和创建虚拟机

CentOS 7.9操作系统部署KVM软件和配置指南&#xff0c;包括如何创建一个虚拟机。 步骤 1: 检查硬件支持 首先&#xff0c;确认您的CPU支持虚拟化技术&#xff0c;并且已在BIOS中启用&#xff1a; egrep -c (vmx|svm) /proc/cpuinfo 如果输出大于0&#xff0c;则表示支持虚拟…

RocketMQ与kafka如何解决消息丢失问题?

0 前言 消息丢失基本是分布式MQ中需要解决问题&#xff0c;消息丢失时保证数据可靠性的范畴。如何保证消息不丢失程序员面试中几乎不可避免的问题。本文主要说明RocketMQ和Kafka在解决消息丢失问题时&#xff0c;在生产者、Broker和消费者之间如何解决消息丢失问题。 1.Rocket…

APP端网络测试与弱网模拟!

当前APP网络环境比较复杂&#xff0c;网络制式有2G、3G、4G网络&#xff0c;还有越来越多的公共Wi-Fi。不同的网络环境和网络制式的差异&#xff0c;都会对用户使用app造成一定影响。另外&#xff0c;当前app使用场景多变&#xff0c;如进地铁、上公交、进电梯等&#xff0c;使…

deepseek-r1 训练流程

deepseek-r1 训练流程 技术创新deepseek-v3 && deepseek-r1deepseek-r1-zero训练过程aha moment准确度提升思考时间增加 deepseek-r1冷启动推理场景强化学习数据采样&&SFT全场景强化学习结果 参考文献 技术创新 极致的成本控制&#xff0c;媲美openAI的性能&a…

网络工程师 (35)以太网通道

一、概念与原理 以太网通道&#xff0c;也称为以太端口捆绑、端口聚集或以太链路聚集&#xff0c;是一种将多个物理以太网端口组合成一个逻辑通道的技术。这一技术使得多个端口能够并行工作&#xff0c;共同承担数据传输任务&#xff0c;从而提高了网络的传输能力和可靠性。 二…

win11电脑其他WiFi可以连,只有一个WiFi连不上

这个问题卡了一小会&#xff0c;查了一些资料 后面发现 点击“诊断网络问题” 显示没有响应 第一步 重启wlan网络适配器 解决&#xff01;&#xff01;&#xff01; 重新连接那个有问题的wifi&#xff0c;丝滑连接&#xff01;

【网络通信】传输层之UDP协议

【网络通信】传输层之UDP协议 传输层端对端通信实现端到端通信的关键技术 UDP协议再谈端口号端口号划分关于端口号的两个问题 UDP协议基本格式UDP通信的特点UDP的缓冲区UDP数据报的最大长度基于UDP的应用层协议如何封装UDP报文以及如何交付UDP报文进一步理解封装和解包 传输层 …

时间盲注、boolen盲注

获取当前数据库名 获取数据库表 获取表的列

2025_2_13 二叉搜索树(一)

1.完全二叉树和满二叉树的概念 满二叉树&#xff1a;每一层都达到最大值 完全二叉树&#xff1a;只能右下角空&#xff0c;其他位置满&#xff0c;即最后一排从左到右的中间不能由缺 2.二叉搜索树 左子树中所有结点的 key 值都比根结点的 key 值小&#xff0c;并且左子树也…