“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

 #include<bits/stdc++.h>
using namespace std; const int N=1e4+;
vector<int> G[N];
int Vis[N];
int n,m;
struct Node
{
int u,f;
};
int bfs(int u,int cnt)
{
int f;//深度
Node U;
memset(Vis,,sizeof(Vis)); queue<Node> Q;
Q.push(Node{u,});
Vis[u]=;
while(!Q.empty())
{
U=Q.front();Q.pop();
f=U.f+;
for(int i=;i<G[U.u].size();i++)
{
int v=G[U.u][i];
if(!Vis[v]&&f<=)
{
Vis[v]=;
cnt++;
Q.push(Node{v,f});
}
}
}
return cnt;
}
int main()
{
int u,v;
scanf("%d%d",&n,&m);
for(int i=;i<m;i++)
{
scanf("%d%d",&u,&v);
G[u].push_back(v);
G[v].push_back(u);
}
for(int i=;i<=n;i++)
printf("%d: %.2lf%%\n",i,bfs(i,)*100.0/n);
return ;
}

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