dfs = [&](int cur) -> int 解释

这是一个 lambda 函数，其名称为 dfs，参数为一个整数 cur，返回一个整数。箭头符号 -> 表示函数返回类型为 int。

这个 lambda 函数的作用是进行深度优先搜索（DFS）。在函数体内部，会对当前节点 cur 进行一些操作，然后递归地遍历其子节点。最终返回的是遍历完成后得到的某个结果或状态，具体根据实际情况而定。

需要注意的是，由于这是一个 lambda 函数，它可以捕获一些上下文中的变量。这些变量可以在函数体内部使用，也可以在函数调用时传入。例如，可能会捕获一些全局变量或函数外部的变量，以便在 DFS 中进行使用。

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vector改数组，去掉注释：#include <iostream>#include <vector>using namespace std;int cnt = 0; // 计数器void dfs(vector<int>& nums, int cur, int sum) { if (cur == 4) { // 递归到最后一位 if (sum == 24) cnt++; // 满足条件，计数器加一 return; } dfs(nums, cur + 1, sum + nums[cur]); // 加号运算 dfs(nums, cur + 1, sum - nums[cur]); // 减号运算 dfs(nums, cur + 1, sum * nums[cur]); // 乘号运算}int main() { int n; cin >> n; while (n--) { vector<int> nums(4); for (int i = 0; i < 4; i++) { cin >> nums[i]; } cnt = 0; dfs(nums, 1, nums[0]); // 从第二个数开始递归，第一个数是初始值 if (cnt) cout << "Yes" << endl; else cout << "No" << endl; } return 0;}

以下是使用数组实现的去掉注释的代码：

#include <iostream>
using namespace std;

int cnt = 0; // 计数器

void dfs(int nums[], int cur, int sum) {
    if (cur == 4) { // 递归到最后一位
        if (sum == 24) cnt++; // 满足条件，计数器加一
        return;
    }
    dfs(nums, cur + 1, sum + nums[cur]); // 加号运算
    dfs(nums, cur + 1, sum - nums[cur]); // 减号运算
    dfs(nums, cur + 1, sum * nums[cur]); // 乘号运算
}

int main() {
    int n;
    cin >> n;
    while (n--) {
        int nums[4];
        for (int i = 0; i < 4; i++) {
            cin >> nums[i];
        }
        cnt = 0;
        dfs(nums, 1, nums[0]); // 从第二个数开始递归，第一个数是初始值
        if (cnt) cout << "Yes" << endl;
        else cout << "No" << endl;
    }
    return 0;
}

将 vector<int> nums 改为 int nums[] 即可将 vector 改为 数组。

import java.util.LinkedList; import java.util.Queue; import java.util.Scanner; public class q1080 { public static int[][] map; public static int[] color; public static boolean flag = false; public static void DFS(int index,int size){ if(flag) return; for(int i = 0 ;i < size;i++){ if(map[index][i] == 1){ if(color[i] == -1){ color[i] = color[index]==0?1:0; DFS(i,size); }else if(color[i] == color[index]){ flag = true; return; } } } } public static void BFS(int index,int size){ if(flag) return; Queue<Integer> que = new LinkedList<>(); que.offer(index); while(!que.isEmpty()){ int cur = que.poll(); int c = color[cur]==0?1:0; for(int i = 0;i < size;i++){ if(map[cur][i] == 1){ if(color[i] == -1){ color[i] = c; que.offer(i); }else if(color[i] == color[cur]){ flag = true; return; } } } } } public static void main(String[] args){ Scanner s = new Scanner(System.in); int n = s.nextInt(); map = new int[n][n]; color = new int[n]; for(int i = 0;i < n;i++){ color[i] = -1; } for(int i = 0;i<n;i++){ while(true){ int index = s.nextInt()-1; if(index == -1) break; map[i][index] = 1; map[index][i] = 1; } } for(int i = 0;i < n;i++){ if(color[i]==-1){ color[i] = 0; BFS(i,n); //DFS(i,n); } } if(flag){ System.out.println(-1); }else{ for(int i = 0;i<n;i++){ System.out.print(color[i]); } } } }用Java来换一种方法实现目的

这段代码实现的是判断一个无向图是否为二分图，即能否将所有节点用两种颜色染色，使得相邻的节点颜色不同。

如果要用 Java 实现另一种方法，可以使用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）。

以下是使用 DFS 的实现：

import java.util.Scanner;

public class q1080_dfs {
    public static int[][] map;
    public static int[] color;
    public static boolean flag = false;

    public static void dfs(int index, int size, int curColor) {
        color[index] = curColor;
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            if (map[index][i] == 1) {
                if (color[i] == -1) {
                    dfs(i, size, 1 - curColor);
                } else if (color[i] == color[index]) {
                    flag = true;
                    return;
                }
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        Scanner s = new Scanner(System.in);
        int n = s.nextInt();
        map = new int[n][n];
        color = new int[n];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            color[i] = -1;
        }
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            while (true) {
                int index = s.nextInt() - 1;
                if (index == -1)
                    break;
                map[i][index] = 1;
                map[index][i] = 1;
            }
        }
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (color[i] == -1) {
                dfs(i, n, 0);
            }
        }
        if (flag) {
            System.out.println(-1);
        } else {
            for (int i = 0; i < n; i++) {
                System.out.print(color[i]);
            }
        }
    }
}

以下是使用 BFS 的实现：

import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
import java.util.Scanner;

public class q1080_bfs {
    public static int[][] map;
    public static int[] color;
    public static boolean flag = false;

    public static void bfs(int index, int size) {
        Queue<Integer> que = new LinkedList<>();
        que.offer(index);
        color[index] = 0;
        while (!que.isEmpty()) {
            int cur = que.poll();
            int curColor = color[cur];
            for (int i = 0; i < size; i++) {
                if (map[cur][i] == 1) {
                    if (color[i] == -1) {
                        color[i] = 1 - curColor;
                        que.offer(i);
                    } else if (color[i] == curColor) {
                        flag = true;
                        return;
                    }
                }
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        Scanner s = new Scanner(System.in);
        int n = s.nextInt();
        map = new int[n][n];
        color = new int[n];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            color[i] = -1;
        }
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            while (true) {
                int index = s.nextInt() - 1;
                if (index == -1)
                    break;
                map[i][index] = 1;
                map[index][i] = 1;
            }
        }
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (color[i] == -1) {
                bfs(i, n);
            }
        }
        if (flag) {
            System.out.println(-1);
        } else {
            for (int i = 0; i < n; i++) {
                System.out.print(color[i]);
            }
        }
    }
}

这两种实现方法的时间复杂度都是 O(n^2)，其中 n 是节点数。