hdu 6370Werewolf 并查集、思维

本文介绍了一种使用并查集解决HDU 6370题目的方法,该题目涉及通过对话推断狼人身份的问题。文章详细解释了如何构建并查集来维护村民之间的关系,并通过反向建边的方法来找出可能的狼人。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=6370

因为狼人能说谎话也能说实话,所以所有人都有可能是狼人,能确定的村民数量为0

要判断一个人是不是狼人,先假设他是村民,然后看是否有矛盾(他认为的村民说他是狼人),若有矛盾说明他是狼人,然后说他是村民的人也一定是狼人。

县用并查集维护所有村民的边,然后对村民边反向建边。代码比较简单

#include<bits/stdc++.h>
#include<math.h>
#define mod 1000000007
#define For(i,m,n) for(int i=m;i<=n;i++)
#define LL long long
#define lan(a,b) memset(a,b,sizeof(a))
#define sqr(x) (x*x)
using namespace std;

vector<pair<int,int>> run;
vector<int> edge[100010];
int vis[100010];
int fa[100010];
int ans=0;
void init()
{
    For(x,1,100000)
        fa[x]=x;
}

int findset(int x)
{
    if(fa[x]==x)
        return x;
    else
        return fa[x]=findset(fa[x]);
}

void dfs(int x)
{
    for(int i=0;i<edge[x].size();i++)
    {
        int y=edge[x][i];
        if(!vis[y])
        {
            vis[y]=1;
            ans++;
            dfs(y);
        }
    }
}
int main()
{
    int t;
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        run.clear();
        lan(vis,0);
        ans=0;
        init();
        int n;
        scanf("%d",&n);
        For(i,1,n)
        edge[i].clear();
        For(i,1,n)
        {
            int x;
            char s[20];
            scanf("%d%s",&x,s);
            if(s[0]=='v')
            {
                edge[x].push_back(i);
                int p=findset(i),q=findset(x);
                if(p!=q)
                    fa[p]=q;
            }
            else
                run.push_back(make_pair(i,x));
        }
        For(i,0,run.size()-1)
        {
            int x=run[i].first,y=run[i].second;
            if(findset(x)==findset(y)&&!vis[y])
            {
                vis[y]=1,ans++;
                dfs(y);
            }
        }
        printf("%d %d\n",0,ans);
    }
    return 0;
}

 

### HDU 3342 并查集 解题思路与实现 #### 题目背景介绍 HDU 3342 是一道涉及并查集的数据结构题目。该类问题通常用于处理动态连通性查询,即判断若干元素是否属于同一集合,并支持高效的合并操作。 #### 数据描述 给定一系列的人际关系网络中的朋友关系对 (A, B),表示 A 和 B 是直接的朋友。目标是通过这些已知的关系推断出所有人之间的间接友谊连接情况。具体来说,如果存在一条路径使得两个人可以通过中间人的链条相连,则认为他们是间接朋友。 #### 思路分析 为了高效解决此类问题,可以采用带按秩压缩启发式的加权快速联合-查找算法(Weighted Quick Union with Path Compression)。这种方法不仅能够有效地管理大规模数据集下的分组信息,而且可以在几乎常数时间内完成每次查找和联合操作[^1]。 当遇到一个新的友链 `(a,b)` 时: - 如果 a 和 b 已经在同一棵树下,则无需任何动作; - 否则,执行一次 `union` 操作来把它们所在的两棵不同的树合并成一棵更大的树; 最终目的是统计有多少个独立的“朋友圈”,也就是森林里的树木数量减一即是所需新建桥梁的数量[^4]。 #### 实现细节 以下是 Python 版本的具体实现方式: ```python class DisjointSet: def __init__(self, n): self.parent = list(range(n)) self.rank = [0] * n def find(self, p): if self.parent[p] != p: self.parent[p] = self.find(self.parent[p]) # 路径压缩 return self.parent[p] def union(self, p, q): rootP = self.find(p) rootQ = self.find(q) if rootP == rootQ: return # 按秩合并 if self.rank[rootP] > self.rank[rootQ]: self.parent[rootQ] = rootP elif self.rank[rootP] < self.rank[rootQ]: self.parent[rootP] = rootQ else: self.parent[rootQ] = rootP self.rank[rootP] += 1 def solve(): N, M = map(int, input().split()) dsu = DisjointSet(N+1) # 初始化不相交集 for _ in range(M): u, v = map(int, input().split()) dsu.union(u,v) groups = set() for i in range(1,N+1): groups.add(dsu.find(i)) bridges_needed = len(groups)-1 print(f"Bridges needed to connect all components: {bridges_needed}") solve() ``` 这段代码定义了一个名为 `DisjointSet` 的类来进行并查集的操作,包括初始化、寻找根节点以及联合两个子集的功能。最后,在主函数 `solve()` 中读取输入参数并对每一对好友调用 `dsu.union()` 方法直到遍历完所有的边为止。之后计算不同组件的数量从而得出所需的桥接次数。
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