Timp implementare: 12 ore

Nota: Dijkstra, Kosaraju, DFS si majoritatea celorlalte functii specifice
    grafurilor sunt preluate si adaptate din laborator, laborator facut
    prin convertirea pseudocodului in cod C. Functiile pentru stiva si coada
    sunt de asemenea preluate din laboratoare anterioare si consider ca sunt
    suficient de straightforward pentru a nu necesita comentarii sau explicatii
    suplimentare, avand nume sugestive. Am doua implementari pentru coada, una
    generica si una in care elementul este de tip int pentru ca aveam nevoie la
    task3 de o coada generica si nu voiam sa modific coada si stiva folosite la
    celelalte task-uri pentru a nu strica ce functiona deja.

    Pentru citirea datelor am folosit un buffer, functia fgets si apoi sscanf din
    buffer pentru datele utile.

    Exista functii de afisare care nu sunt apelate vreodata de program dar care
    au fost folosite pentru debugging/sunt ramase din laboratoare.

Task 1:
    E in principal algortimul lui Dijkstra adaptat din laborator. Am folosit
    un vector de parinti pentru a putea reconstrui traseul recursiv dupa
    ce am aflat distanta minima.

Task 2:
    Am folosit algortimul lui Kosaraju adaptat din laborator. Fiecare componenta
    tare conexa e reprezentata intr-un bitmask, la fel ca si vectorul visited
    in care este tinuta evidenta nodurilor vizitate dupa un DFS. Am pus in bitmask
    in ordine inversa fata de cea normala, nodurile cu index mic in graf fiind
    mai aproape de MSB. Dupa primul DFS fac graful transpus si pentru fiecare
    nod nevizitat din stiva fac cate un DFS pe graful transpus. Pentru asta
    folosesc un alt bitmask pentru a retine ce noduri sunt vizitate. Retin
    starea de dinainte de DFS si o compar cu cea de dupa DFS, componenta conexa
    fiind starea_precedenta^starea_actuala(folosesc operatorul XOR). Sortez
    vectorul de bitmask-uri folosind functia quicksort si afisez fiecare
    componenta in parte.

Task 3:
    Am urmat algortimul din hint usor modificat/completat. Pe langa masca si
    numarul nodului am stocat in coada si costul pentru a ajunge in acea stare.
    Pentru a avea informatiile acestea grupate am definit o structura node_state
    cu campurile anterior mentionate. Pe baza nodurilor incluse am calculat atat
    starea ideala care reprezinta solutia cat si domeniul(componenta conexa) pe care
    se lucreaza. Am folosit doua cozi, una care sa retina toate starile vizitate
    anterior si alta in care sunt starile de vizitat. Am iterat cat timp coada
    cu starile de vizitat nu era goala si am verificat pe rand fiecare prim element
    scoatandu-l din coada la finalul fiecarei iteratii.
    
    Conditiile pentru a fi adaugat in coada de vizitare sunt daca nu a fost vizitat
    deja si daca se afla in domeniul cerut.
    Conditia pentru a determina daca a fost vizitat deja este
    daca in coada de vizitate se mai afla un nod cu aceeasi stare, acelasi numar 
    al nodului si un cost mai mare sau egal cu cel al elementului curent(pentru a
    permite optimizari ale traseului). Pentru a calcula domeniul am facut un sau(|)
    pe biti intre masca in care retin care noduri sunt depozite si masca in 
    care retin ce noduri trebuie incluse. Pentru a verifica daca un element este
    in domeniu practic am facut reuniunea dintre masca elementului si masca domeniului.

    Acest rezultat trebuie mereu sa fie egal cu masca domeniului, in caz contrar
    elementul nefiind in domeniu. Un element este solutie daca masca lui este egala
    cu cea ideala si daca numarul nodului este egal cu cel din cea ideala si pentru
    solutii am gasit-o pe cea de cost minim.