概念: 并查集是一种非常精巧而实用的数据结构,它主要用于处理一些不相交集合的合并问题.一些常见的用途有求连通子图.求最小生成树的Kruskal 算法和求最近公共祖先等. 操作: 并查集的基本操作有两个: Union(x, y):把元素x 和元素y 所在的集合合并,要求x 和y 所在的集合不相交,如果相交则不合并. Find(x):找到元素x 所在的集合的代表,该操作也可以用于判断两个元素是否位于同一个集合,只要将它们各自的代表比较一下就可以了. 实现: 并查集的实现原理也比较简单,就是使用树来表…

本题也是个标准的并查集题解. 操作完并查集之后,就是要找和0节点在同一个集合的元素有多少. 注意这个操作,须要先找到0的父母节点.然后查找有多少个节点的额父母节点和0的父母节点同样. 这个时候须要对每一个节点使用find parent操作.由于最后状态的时候,节点的parent不一定是本集合的根节点. #include <stdio.h> const int MAX_N = 30001; struct SubSet { int p, rank; }sub[MAX_N]; int N, M; v…

对于一组数据,主要支持两种动作: union isConnected public interface UF { int getSize(); boolean isConnected(int p,int q); void unionElements(int p,int q); } public class UnionFind1 implements UF{ private int[] id; public UnionFind1(int size){ id=new int[size]; for (…

最小生成树——Minimum Spanning Tree,是图论中比较重要的模型,通常用于解决实际生活中的路径代价最小一类的问题.我们首先用通俗的语言解释它的定义: 对于有n个节点的有权无向连通图,寻找n-1条边,恰好将这n个节点相连,并且这n-1条边的权值之和最小. 对于MST问题,通常常见的解法有两种:Prim算法   或者  Kruskal算法+并查集 对于最小生成树,一定要注意其定义是在无向连通图的基础上,如果在有向图中,那么就需要另外的分析,单纯用无向图中的方法是不能得出正确解的,这一…

题目链接:http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?cid=66964#problem/E 题目思路:主要有两种思路:1.带权并查集2.挑战程序上的算法(个人理解也算是带权并查集的一种,但是更易懂,思路更清晰) (介绍挑战上的算法) 将整个数组开到3倍,分3个组,每个组之间的关系确定x,y的关系(判定假话),x,y的关系确定合并哪些组的元素 挑战程序P88 #include <iostream> #include <cstdio&…

传送门:http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1854 没想到怎么做真是不应该,看到每个武器都有两个属性,应该要想到连边构图的!太不应该了! 构图之后,显然,一个有n个点的联通块要么有n - 1条边,要么有>=n条边(因为可能有重边).由于一把武器只能使用一次,也就是说一条边只能“属于”其连接的两个点的其中一个.当有n - 1条边时,这时一棵树,这棵树里的边可以满足任意的n - 1个点,因为随便找一个点拉成有根树,使每一条边都“属于”其儿…

思路: Kruskal求最大生成树+倍增LCA // by SiriusRen #include <cstdio> #include <cstring> #include <algorithm> using namespace std; #define N 105000 int n,m,tot=0,xx,yy,zz,ans; int first[N],v[N*10],next[N*10],w[N*10],f[N],dep[N],fa[N][20],minn[N][20]…

2020-03-15 16:41:45 问题描述: 给定一个包含了一些 0 和 1的非空二维数组 grid , 一个 岛屿 是由四个方向 (水平或垂直) 的 1 (代表土地) 构成的组合.你可以假设二维矩阵的四个边缘都被水包围着. 找到给定的二维数组中最大的岛屿面积.(如果没有岛屿,则返回面积为0.) 示例 1: [[0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0],[0,1,1,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0],[0,1,0,…

并查集 & 最小生成树 并查集 Disjoint Sets 什么是并查集?     并查集,在一些有N个元素的集合应用问题中,我们通常是在开始时让每个元素构成一个单元素的集合,然后按一定顺序将属于同一组的元素所在的集合合并,其间要反复查找一个元素在哪个集合中.这一类问题近几年来反复出现在信息学的国际国内赛题中,其特点是看似并不复杂,但数据量极大,若用正常的数据结构来描述的话,往往在空间上过大,计算机无法承受:即使在空间上勉强通过,运行的时间复杂度也极高,根本就不可能在比赛规定的运行时间(1-3秒…

预备知识 并查集 (Union Set) 一种常见的应用是计算一个图中连通分量的个数.比如: a e / \ | b c f | | d g 上图的连通分量的个数为 2 . 并查集的主要思想是在每个连通分量的集合中,选取一个代表,作为这个连通分量的根.根的选取是任意的,因为连通分量集合中每个元素都是等价的.我们只需关心根的个数(也是连通分量的个数).例如: a e / | \ / \ b c d f g 也就是说:root[b] = root[c] = root[d] = a 而 root[a]…