1651 - Graf: Difference between revisions

From Bitnami MediaWiki
Simina (talk | contribs)
No edit summary
Tag: visualeditor
Simina (talk | contribs)
No edit summary
Tag: visualeditor
 
Line 45: Line 45:
== Rezolvare ==
== Rezolvare ==
<syntaxhighlight lang="python3" line="1">
<syntaxhighlight lang="python3" line="1">
def verifica_restricții(n, m, muchii):
from typing import List, Tuple
    # Verificăm restricțiile
 
     if not (1 <= n <= 100) or any(not (1 <= vf1 <= n and 1 <= vf2 <= n) for vf1, vf2, _ in muchii) or any(not (1 <= p < 1000) for _, _, p in muchii):
def check_constraints(n, m, edges):
     if not (1 <= n <= 100):
         return False
         return False
    for edge in edges:
        i, j, p = edge
        if not (1 <= i <= n) or not (1 <= j <= n) or not (1 <= p < 1000):
            return False
     return True
     return True


def gaseste_varf_minim_media_ponderilor(n, m, muchii):
def main():
     # Initializăm un dicționar pentru a stoca ponderile muchiilor incidente pentru fiecare vârf
     nMAX = 100
     ponderi_vf = {i: [] for i in range(1, n + 1)}
     mat = [[] for _ in range(nMAX + 1)]  # mat[i][0] = (j, p) (edge between i and j with weight p)
 
    n, m = map(int, input().split())
 
    if not (1 <= n <= 100):
        print("Detele nu respecta restrictiile impuse")
        return


     # Citim și memorăm ponderile muchiilor în dicționar
     edges = [tuple(map(int, input().split())) for _ in range(m)]
    for i in range(m):
        vf1, vf2, pondera = muchii[i]
        ponderi_vf[vf1].append(pondera)
        ponderi_vf[vf2].append(pondera)


     # Calculăm media aritmetică a ponderilor pentru fiecare vârf
     if not check_constraints(n, m, edges):
    medii_ponderi = {vf: sum(ponderi) / len(ponderi) for vf, ponderi in ponderi_vf.items()}
        print("Detele nu respecta restrictiile impuse")
        return


     # Găsim vârful cu media minimă
     for i, j, p in edges:
    vf_min_media = min(medii_ponderi, key=medii_ponderi.get)
        mat[i].append((j, p))
        mat[j].append((i, p))


     return vf_min_media
     vfmin = 0
    medmin = float('inf')


# Citirea numărului de vârfuri
    for i in range(1, n + 1):
n = int(input("Introduceți numărul de vârfuri "))
        _sum = sum(weight for _, weight in mat[i])
if not (1 <= n <= 100):
        if _sum / len(mat[i]) < medmin:
    print("Datele nu corespund restrictiilor impuse")
            medmin = _sum / len(mat[i])
else:
            vfmin = i
    # Citirea numărului de muchii
    m = int(input("Introduceți numărul de muchii: "))


    # Citirea muchiilor și ponderilor
     print(vfmin)
     print("Introduceți extremitățile și ponderea fiecărei muchii:")
    muchii = [tuple(map(int, input().split())) for _ in range(m)]


    # Apelarea funcției și afișarea rezultatului
if __name__ == "__main__":
    rezultat = gaseste_varf_minim_media_ponderilor(n, m, muchii)
     main()
     if rezultat is not None:
        print(rezultat)


</syntaxhighlight>
</syntaxhighlight>

Latest revision as of 13:07, 7 January 2024

Cerința[edit]

Se dă lista muchiilor unui graf neorientat ponderat. Să se determine vârful pentru care media aritmetică a ponderilor muchiilor incidente este minimă. Dacă există mai multe vârfuri cu aceeași medie minimă, se va afișa vârful numerotat cu o valoare mai mică.

Date de intrare[edit]

Programul citește de la tastatură numerele n m, reprezentând numărul de vârfuri și numărul de muchii din graf, apoi m triplete i j p, reprezentând muchiile, date prin extremități și pondere.

Date de ieșire[edit]

Programul va afișa pe ecran numărul vf, reprezentând vârful determinat.În cazul în care restricțiile nu sunt îndeplinite, se va afișa mesajul "Nu corespunde restricțiilor impuse".

Restricții și precizări[edit]

  • 1 ≤ n ≤ 100
  • ponderile muchiilor sunt numere naturale nenule mai mici decât 1000
  • graful dat nu conține noduri izolate

Exemplul 1:[edit]

Intrare

5 6
1 2 10
2 3 2
2 5 2
3 5 12
3 4 1
4 5 5

Ieșire

4

Explicație[edit]

Mediile ponderilor muchiilor incidente cu vârfurile grafului sunt:

  • pentru vârful 1 media este 10
  • pentru vârful 2 media este 4.66667
  • pentru vârful 3 media este 5
  • pentru vârful 4 media este 3
  • pentru vârful 5 media este 6.33333

Astfel media minimă este 3, pentru vârful 4

Exemplul 2:[edit]

Intrare

101

consola

Datele nu corespund restrictiilor impuse

Rezolvare[edit]

<syntaxhighlight lang="python3" line="1"> from typing import List, Tuple

def check_constraints(n, m, edges):

   if not (1 <= n <= 100):
       return False
   for edge in edges:
       i, j, p = edge
       if not (1 <= i <= n) or not (1 <= j <= n) or not (1 <= p < 1000):
           return False
   return True

def main():

   nMAX = 100
   mat = [[] for _ in range(nMAX + 1)]  # mat[i][0] = (j, p) (edge between i and j with weight p)
   n, m = map(int, input().split())
   if not (1 <= n <= 100):
       print("Detele nu respecta restrictiile impuse")
       return
   edges = [tuple(map(int, input().split())) for _ in range(m)]
   if not check_constraints(n, m, edges):
       print("Detele nu respecta restrictiile impuse")
       return
   for i, j, p in edges:
       mat[i].append((j, p))
       mat[j].append((i, p))
   vfmin = 0
   medmin = float('inf')
   for i in range(1, n + 1):
       _sum = sum(weight for _, weight in mat[i])
       if _sum / len(mat[i]) < medmin:
           medmin = _sum / len(mat[i])
           vfmin = i
   print(vfmin)

if __name__ == "__main__":

   main()

</syntaxhighlight>