议题:并查集(Union-Find Sets) 分析: 一种树型数据结构,用于处理不相交集合(Disjoint Sets)的合并以及查询:一开始让所有元素独立成树,也就是只有根节点的树:然后根据需要将关联的元素(树)进行合并:合并的方式仅仅是将一棵树最原始的节点的父亲索引指向另一棵树: 优化:加入一个rank数组存储节点深度的下界(从当前节点到其最远子节点的距离),从而可以启发式的对树进行合并,从而减少树的深度,防止树的退化:使 得包含较少节点的树根指向包含较多节点的树根,具体指代为树的高度:另…

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 (…

定义 并查集是一种树型的数据结构,用于处理一些不相交集合(Disjoint Sets)的合并及查询问题.常常在使用中以森林来表示. 集就是让每个元素构成一个单元素的集合,也就是按一定顺序将属于同一组的元素所在的集合合并. 主要操作 初始化 把每个点所在集合初始化为其自身. 通常来说,这个步骤在每次使用该数据结构时只需要执行一次,无论何种实现方式,时间复杂度均为O(N). 查找 查找元素所在的集合,即根节点. 合并 将两个元素所在的集合合并为一个集合. 通常来说,合并之前,应先判断两个元素是否属于…

并查集 并查集(Union-Find Sets)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,在合并之前,需要先判断两个元素是否属于同一集合,这就需要用查找操作来实现.一些常见的用途有求连通子图(判断连通性).求最小生成树的 Kruskal 算法和求最近公共祖先(Least Common Ancestors, LCA)等. 并查集的实现原理也比较简单,就是使用树来表示集合,树的每个节点就表示集合中的一个元素,树根对应的元素就是该集合的“代表”,如下图所示. 图中有两棵树…

题意: 有N个学生,编号为0-n-1,现在0号学生感染了非典,凡是和0在一个社团的人就会感染, 并且这些人如果还参加了别的社团,他所在的社团照样全部感染,社团个数为m,求感染的人数. 输入: n代表人数,m代表社团数 社团的人数,第一个人编号,…… …… #include<stdio.h> ; int n,m,k; ]; ]; //total[GetParent(a)] 是a所在的group的人数 int GetParent(int a) {//获取a的根,并把a的父节点改为跟 if(pare…

POINT: 把每个元素看成顶点,则一个简单化合物就是一条无向边,若存在环(即k对组合中有k种元素),则危险,不应该装箱,反之,装箱: 用一个并查集维护连通分量集合,每次得到一种化合物(x, y)时检查x, y是否在同一集合中,如果是,拒绝,反之接受. 并查集 并查集是一种树型的数据结构,用于处理一些不相交集合(Disjoint Sets)的合并及查询问题.常常在使用中以森林来表示. 集就是让每个元素构成一个单元素的集合,也就是按一定顺序将属于同一组的元素所在的集合合并. -----------…

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…

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…