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Bruce是K国的商人，他在A州成立了自己的公司，这次他的公司生产出了一批性能很好的产品，准备宣传活动开始后的第L天到达B州进行新品拍卖，期间Bruce打算将产品拿到各个州去做推销宣传,以增加其影响力。
K国有很多个州,每个州都与其他一些州相邻,但是K国对商人作宣传却有一些很奇怪的规定：
1、 商人只能从某些州到达另外一些州，即连通路线是单向的，而且有些州可能是到达不了的。
2、 商人不允许在同一个州连续宣传两天或以上，每天宣传完必须离开该州。
3、 商人可以多次来到同一个州进行宣传。
"我必须找出一条影响力最大的路线才行"，Bruce想，"但我首先必须知道到底有多少这种符合规定的宣传路线可供我选择。"现在Bruce把任务交给了你。并且出于考虑以后的需要，你还要帮他算出给出的两州之间的路线的总数。
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分析：这里是有向图的查找问题，当然最简单的是直接深搜或广搜，但是这样会超时，还有一种是动态规划，但是动态规划不好考虑，所以最简单的就是用邻接矩阵了。具体可以看这里 http://zh.wikipedia.org/wiki/邻接矩阵 从这里可以看到邻接矩阵在判断图的圈问题等都有比较好的判断。
#include <iostream> using namespace std; int pathResult[100][100] = {0}; void matrixSub(int (&path)[100][100], int (&temp)[100][100], int m, int l) { int time_ = 1; while (time_ * 2 <= l) { // 减少循环次数 也即将幂分解，比如 2^6 = (2^2)^2 * 2 ^ 2，这样就能将 6 个循环变成 4 个 // 这是在 SGI stl 源码里面在需要循环的时候比较常用的方法 for (int k = 0; k != m; ++k) { for (int i = 0; i != m; ++i) { int v = 0; for (int j = 0; j != m; ++j) { v += path[i][j] * path[j][k]; } pathResult[i][k] = v; } } for (int i = 0; i != m; ++i) { for (int j = 0; j != m; ++j) { path[i][j] = pathResult[i][j]; } } time_ *= 2; } for (int i = 1; i <= l - time_; ++i) { for (int k = 0; k != m; ++k) { for (int i = 0; i != m; ++i) { int v = 0; for (int j = 0; j != m; ++j) { v += path[i][j] * temp[j][k]; } pathResult[i][k] = v; } } for (int i = 0; i != m; ++i) { for (int j = 0; j != m; ++j) { path[i][j] = pathResult[i][j]; } } } } int main(int argc, char const *argv[]) { int n, m, l, stateS, stateE; int path[100][100] = {0}; int temp[100][100] = {0}; int queryNum; cin >> n >> m >> l; for (int i = 0; i != m; ++i) { cin >> stateS >> stateE; path[stateS - 1][stateE - 1] = 1; temp[stateS - 1][stateE - 1] = 1; } matrixSub(path, temp, n, l); cin >> queryNum; for (int i = 0; i != queryNum; ++i) { cin >> stateS >> stateE; cout << path[stateS - 1][stateE - 1] << endl; } return 0; }
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原文地址：http://www.cnblogs.com/xiezhw3/p/4032980.html
