并查集 poj 1182 食物链

本文详细介绍了并查集数据结构的实现与应用,包括初始化、合并及查询操作,并通过一个具体的POJ题目进行实例讲解。

题目链接:http://poj.org/problem?id=1182

首先,并查集是一种来管理元素分组情况的数据结构。时间复杂度为O(a(n))//阿克曼函数的反函数,比O(log(n))还要快。

这题先用基础的方法来看,先介绍并查集的基本形式(模板类型):

初始化:

void Init(int n){ 
	for(int i = 1;i <= n*3; ++i){
		par[i] = i;//各点本身的父节点初始化本身 
		rank1[i]=0;//各个点的高度为0;有的编译器直接定义rank会报摸棱两可

	}
}

最开始无边。

合并:(为了防止退化)

合并时对于两棵树rank不同,那么从rank小的向rank大的连;

通过路径压缩,使查并集更高效。对于每个节点,直接与他的根节点相连接,这种情况,为了简单,即使树的高度发生变化,也不修改rank的值(本题);

void Unite(int x,int y){//合并x,y类; 
	x = Find(x);
	y = Find(y);
	if(x == y) return;
	if(rank1[x] < rank1[y])
		par[x] = y;
	else{
		par[y] = x;
		if(rank1[x] == rank1[y]) rank1[x]++; 
	}
}

 

查询:

找到两个点是否是同一组

int Find(int x){
	return x ==par[x] ? x : par=Find(par[x]);//查找x的祖宗;记祖宗
        //return x ==par[x] ? x : Find(par[x]);	
}

bool Same(int x,int y){//判断x,y是否是同一类(同一祖宗) 
	return Find(x) == Find(y);
}

分割线


大部分并查集都是化大区间来表示不同集合,从而保证了时间的效率

//#include<bits/stdc++.h>
#include<iostream>
using namespace std;
const int maxn = 500010;//数组因为是n 3倍,所以还是尽量开大点; 
int par[maxn];//父节点 
//int rank1[maxn];//高度 

void Init(int n){ //并查集初始化 
	for(int i = 1;i <= n*3; ++i){
		par[i] = i;//各点本身的父节点初始化本身 
		//rank1[i]=0;
	}
}

int Find(int x){
	return x ==par[x] ? x : Find(par[x]);//查找x的祖宗;	
}

void Unite(int x,int y){//合并x,y类; 
	x = Find(x);
	y = Find(y);
	if(x == y) return;
		par[x] = y;
}

bool Same(int x,int y){//判断x,y是否是同一类(同一祖宗) 
	return Find(x) == Find(y);
}

int N,K;
int main(){
	//ios::sync_with_stdio(false); 这题好像不吃关闭输入流 ,所以还是老老实实scanf; 
	cin>>N>>K;
	int ans = 0;
	Init(N*3);//初始化3段,0-N代表x->A(x是A类),N~2N,代表x->B,2N~3N,代表x->C;分3段管理 
	for(int i = 0;i<K; ++i){
		int t,x,y;
		//cin>>t>>x>>y;
		scanf("%d%d%d",&t,&x,&y);//老老实实scanf; 
		
		if(x<=0 || N<x || y<=0 || N<y){//可直接判断错误的条件,小于0或大于N 
			ans++;continue;
		}
		if(t == 1){//合并类,先判断,同类 
			if(Same(x,y+N) || Same(x,y+2*N)){//如果找到x,y是不同类,错误 
				ans++;
			}
			else{
				Unite(x,y);//因为x,y是同类,所以x+N和y+N是同类; 
				Unite(x+N,y+N);
			    Unite(x+N*2,y+N*2); 
			}
		}
		else{//x吃y 
			if(Same(x,y) || Same(x,y+2*N)){//如果找到x和y是同类或者x被y吃 ,错误 
				ans++;
			}
			else{
				Unite(x,y+N);//同理 
				Unite(x+N,y+2*N);
				Unite(x+2*N,y);
			}
		}
	}
	cout<<ans<<endl; 
	return 0;
}

这题还有向量思维模式 ,(2);

最后:

programming is the most fun you can have with your clothes on.

### 并查集算法时间复杂度分析 并查集是一种高效的用于处理集合合并与查询的算法。在POJ 1182 食物链问题中,使用了并查集来判断动物之间的关系,并且通过路径压缩和按秩合并等优化手段,可以极大地提高算法的效率。 #### 路径压缩的影响 路径压缩是并查集中一种重要的优化技术,它能够将查找过程中经过的所有节点直接连接到根节点上。这种操作使得后续查找的时间复杂度接近于常数[^1]。具体来说,路径压缩后的查找操作时间复杂度可以用阿克曼函数的反函数 \( \alpha(n) \) 来表示,其中 \( n \) 是集合中的元素个数。阿克曼函数的增长速度极慢,因此 \( \alpha(n) \) 在实际应用中几乎可以视为常数。 ```python def Find(x): if x != par[x]: par[x] = Find(par[x]) # 路径压缩 return par[x] ``` #### 按秩合并的作用 按秩合并是一种优化策略,它通过将较小的树合并到较大的树上来减少树的高度。这种方法结合路径压缩后,可以进一步降低操作的时间复杂度[^2]。在实际实现中,可以通过维护一个数组 `rank` 来记录每个集合的深度,并在合并时选择深度较小的树挂接到深度较大的树上。 ```python def Union(x, y): rootX = Find(x) rootY = Find(y) if rootX != rootY: if rank[rootX] > rank[rootY]: par[rootY] = rootX elif rank[rootX] < rank[rootY]: par[rootX] = rootY else: par[rootY] = rootX rank[rootX] += 1 ``` #### 时间复杂度总结 对于 POJ 1182 食物链问题,假设总共有 \( n \) 个动物和 \( m \) 条关系,则初始化并查集时间复杂度为 \( O(n) \),每次查找或合并操作的时间复杂度为 \( O(\alpha(n)) \)[^2]。由于 \( \alpha(n) \) 的增长极其缓慢,在实际情况下可以认为其为常数。因此,整个算法时间复杂度主要由关系数量 \( m \) 决定,最终的时间复杂度为 \( O(m \cdot \alpha(n)) \)[^1]。 ### 代码示例 以下是一个完整的并查集实现,适用于 POJ 1182 食物链问题: ```python class UnionFind: def __init__(self, n): self.par = list(range(3 * n)) self.rank = [0] * (3 * n) def Find(self, x): if self.par[x] != x: self.par[x] = self.Find(self.par[x]) return self.par[x] def Union(self, x, y): rootX = self.Find(x) rootY = self.Find(y) if rootX != rootY: if self.rank[rootX] > self.rank[rootY]: self.par[rootY] = rootX elif self.rank[rootX] < self.rank[rootY]: self.par[rootX] = rootY else: self.par[rootY] = rootX self.rank[rootX] += 1 def Same(self, x, y): return self.Find(x) == self.Find(y) ```
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