【代码超详解】POJ 1182 食物链(并查集,250 ms)

博客详细分析了POJ 1182题目的食物链问题,利用并查集解决环形食物链中真假话的判断。内容包括题目描述、算法分析、AC代码实现,特别强调了并查集的压缩路径技巧和处理冲突的策略。

一、题目描述

食物链

Time Limit: 1000MS Memory Limit: 10000K
Total Submissions: 109981 Accepted: 33398

Description

动物王国中有三类动物A,B,C,这三类动物的食物链构成了有趣的环形。A吃B, B吃C,C吃A。
现有N个动物,以1-N编号。每个动物都是A,B,C中的一种,但是我们并不知道它到底是哪一种。
有人用两种说法对这N个动物所构成的食物链关系进行描述:
第一种说法是"1 X Y",表示X和Y是同类。
第二种说法是"2 X Y",表示X吃Y。
此人对N个动物,用上述两种说法,一句接一句地说出K句话,这K句话有的是真的,有的是假的。当一句话满足下列三条之一时,这句话就是假话,否则就是真话。
1) 当前的话与前面的某些真的话冲突,就是假话;
2) 当前的话中X或Y比N大,就是假话;
3) 当前的话表示X吃X,就是假话。
你的任务是根据给定的N(1 <= N <= 50,000)和K句话(0 <= K <= 100,000),输出假话的总数。

Input

第一行是两个整数N和K,以一个空格分隔。
以下K行每行是三个正整数 D,X,Y,两数之间用一个空格隔开,其中D表示说法的种类。
若D=1,则表示X和Y是同类。
若D=2,则表示X吃Y。

Output

只有一个整数,表示假话的数目。

Sample Input

100 7
1 101 1
2 1 2
2 2 3
2 3 3
1 1 3
2 3 1
1 5 5

Sample Output

3

Source

Noi 01

二、算法分析说明与代码编写指导

并查集的每个集合都具有一种或多种相同的特性。利用这个特点,可以将同种生物合并到一起,并按照捕食关系将被捕食者的根节点设为捕食者。
已知A吃B,B吃C,C吃A。若x与y为同种生物,x和y可能同为A或B或C物种。
若x吃y,x和y的物种分别可以是A和B、B和C、C和A。可见,这三种情况我们都需要考虑,所以我们设数组r,用到的长度为n的三倍,有效的下标从1开始。x、x+n、x+2n分别代表x属于物种A、x属于物种B、x属于物种C三种情况。每处理一句真话,都要针对这三种情况对并查集进行修改。
本题的并查集启用了压缩路径,无论是查找还是合并都尽可能地减少了并查集的层数。
对任意两个编号分别为x,y的生物,如果它们的根相同,那么它们属于同一个物种。如果它们属于三个离散闭区间[1, n], [n+1, 2n], [2n+1, 3n]中不同的区间,则它们是不同物种。
处理K句话。如果x>n或y>n,代表描述的动物不在1~n编号的范围,按题目要求,将假话数量+1。
否则,根据描述的种类来进行处理。
对第一类描述,如果求根发现两者存在吃或被吃的关系(查找只需要找一种情况,即A吃B、B吃C、C吃A中的一种,但注意x吃y和y吃x都要验证是否成立),那么这句话与已有条件冲突,为假话。否则,将x与y的根合并(x和y为A、B、C物种三种情况都要处理)。
对第二类描述,如果求根发现两者为同一物种(同为A或B或C),或捕食关系与当前描述相反,则这句话与已有条件冲突,为假话。
否则,按照x与y可以分别属于A和B、B和C、C和A物种三种情况来合并并查集的根节点。
Extra:
本例中,虽然对并查集的两个基本操作——查询和合并,都已经作了压缩路径的处理,但并不是所有时候都能确保每个并查集的层次只有2层。有时候,当某个并查集的根节点被修改为指向另一个并查集的根时,这个根节点连接的子节点的根节点仍然指向这个根节点本身,还未被处理。
例如当输入为:

3 3
2 1 2
2 2 3
2 3 1

时,每处理一句话后,并查集的情形分别是这样的:

内容概要:本文设计了一种基于PLC的全自动洗衣机控制系统内容概要:本文设计了一种,采用三菱FX基于PLC的全自动洗衣机控制系统,采用3U-32MT型PLC作为三菱FX3U核心控制器,替代传统继-32MT电器控制方式,提升了型PLC作为系统的稳定性与自动化核心控制器,替代水平。系统具备传统继电器控制方式高/低水,实现洗衣机工作位选择、柔和过程的自动化控制/标准洗衣模式切换。系统具备高、暂停加衣、低水位选择、手动脱水及和柔和、标准两种蜂鸣提示等功能洗衣模式,支持,通过GX Works2软件编写梯形图程序,实现进洗衣过程中暂停添加水、洗涤、排水衣物,并增加了手动脱水功能和、脱水等工序蜂鸣器提示的自动循环控制功能,提升了使用的,并引入MCGS组便捷性与灵活性态软件实现人机交互界面监控。控制系统通过GX。硬件设计包括 Works2软件进行主电路、PLC接梯形图编程线与关键元,完成了启动、进水器件选型,软件、正反转洗涤部分完成I/O分配、排水、脱、逻辑流程规划水等工序的逻辑及各功能模块梯设计,并实现了大形图编程。循环与小循环的嵌; 适合人群:自动化套控制流程。此外、电气工程及相关,还利用MCGS组态软件构建专业本科学生,具备PL了人机交互C基础知识和梯界面,实现对洗衣机形图编程能力的运行状态的监控与操作。整体设计涵盖了初级工程技术人员。硬件选型、; 使用场景及目标:I/O分配、电路接线、程序逻辑设计及组①掌握PLC在态监控等多个方面家电自动化控制中的应用方法;②学习,体现了PLC在工业自动化控制中的高效全自动洗衣机控制系统的性与可靠性。;软硬件设计流程 适合人群:电气;③实践工程、自动化及相关MCGS组态软件与PLC的专业的本科生、初级通信与联调工程技术人员以及从事;④完成PLC控制系统开发毕业设计或工业的学习者;具备控制类项目开发参考一定PLC基础知识。; 阅读和梯形图建议:建议结合三菱编程能力的人员GX Works2仿真更为适宜。; 使用场景及目标:①应用于环境与MCGS组态平台进行程序高校毕业设计或调试与运行验证课程项目,帮助学生掌握PLC控制系统的设计,重点关注I/O分配逻辑、梯形图与实现方法;②为工业自动化领域互锁机制及循环控制结构的设计中类似家电控制系统的开发提供参考方案;③思路,深入理解PL通过实际案例理解C在实际工程项目PLC在电机中的应用全过程。控制、时间循环、互锁保护、手动干预等方面的应用逻辑。; 阅读建议:建议结合三菱GX Works2编程软件和MCGS组态软件同步实践,重点理解梯形图程序中各环节的时序逻辑与互锁机制,关注I/O分配与硬件接线的对应关系,并尝试在仿真环境中调试程序以加深对全自动洗衣机控制流程的理解。
### 并查集算法的时间复杂度分析 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,则初始化并查集的时间复杂度为 \( O(n) \),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,整个算法的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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