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点数翻一倍，代价翻几倍
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点数从 7 涨到 14，边数也跟着差不多翻倍。算一算拓扑排序在两种规模下各做多少次减法。
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N1, N2 = 7, 14 def edges_of(n): # 一条链再挂几个旁支，边数大约是点数的一倍多 e = [(i, i + 1) for i in range(n - 1)] e += [(0, i) for i in range(2, n, 3)] return e def kahn_cost(edges, n): g = {u: [] for u in range(n)} d = {u: 0 for u in range(n)} for a, b in edges: g[a].append(b) d[b] += 1 ready = sorted(u for u in range(n) if d[u] == 0) steps = 0 while ready: u = ready.pop(0) for v in g[u]: d[v] -= 1 steps += 1 if d[v] == 0: ready.append(v) ready.sort() return steps # TODO: 分别算出 N1 和 N2 两种规模下的减法次数，放进 a 和 b a, b = -1, -1 print(str(a) + "/" + str(b))
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