并查集必刷题pat1107 Social Clusters

本文深入探讨了并查集算法的实现细节,包括初始化、查找和合并操作,并通过具体示例展示了如何使用并查集解决实际问题。文章还介绍了路径压缩优化技巧,以提高查找效率。

题目

#include<iostream>
#include<stdio.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int N=1010;

int isRoot[N];
int father[N]; 
int course[N]; 

//n个节点的初始化 
void init(int n){
	
	for(int i=1;i<=n;i++){
		father[i]=i;//默认父节点是本身 
		isRoot[i]=0;
	}
}

//寻找x的父节点 并且采用路径压缩的方式 
int findFather(int x){
	int a=x;//先保存起来x节点 后面x改变了 
	while(x!=father[x])
		x=father[x];
	//循环结束的时候 x是原本x的根节点 
	
	
	while(a!=father[a]){
		int z=a;
		a=father[a];//保存a的父节点
		father[z]=x;//设置z的根节点是x 
		
	}
	
	return x;//返回根节点 
} 


//合并a b所在的集合 
void Union(int a,int b){
	
	int fatherA=findFather(a);
	int fatherB=findFather(b);
	
	if(fatherA!=fatherB){

		father[fatherA]=fatherB; 
	}
		
}

bool cmp(int a,int b){
	return a>b;
}

int main(void){
	
	int n,k,h;
	
	scanf("%d",&n);
	init(n);
	for(int i=1;i<=n;i++){
		scanf("%d:",&k);
		for(int j=1;j<=k;j++){//喜欢k个活动 
			scanf("%d",&h);//输入对应的活动号 
			if(course[h]==0){//h活动还没被人喜欢
				course[h]=i;//设置i号喜欢h活动 
			}	
			
			Union(i,findFather(course[h]));
		}
	
	} 
	 
	for(int i=1;i<=n;i++){
	
		isRoot[findFather(i)]++;//i所在集合的根节点被作为根节点一次 加1说明有一个子节点 
		
	}
	
	 
	
	//sort(isRoot,isRoot+n+1); 
	//统计有几组
	int ans=0; 
	for(int i=1;i<=n;i++){
		if(isRoot[i]!=0){
			ans++;
		}	
	}
	printf("%d\n",ans); 
	//排序 从大到小 
	sort(isRoot+1,isRoot+n+1,cmp);//isRoot数组从1号下标开始存放 
	for(int i=1;i<=ans;i++)
	{
		printf("%d",isRoot[i]);
		if(i!=ans) printf(" ");//除了最后一个数字之外 其余在结果后输出空格 
	}
	return 0;
}

### 使用并查集算法解决社交网络中的共同爱好问题 为了处理社交网络中用户的兴趣爱好并将有相同兴趣爱好的用户分组到不同的社交集群,可以采用并查集(Union-Find Set)数据结构。该方法能够高效地管理和查询不同元素之间的连通关系。 #### 并查集简介 并查集是一种树型的数据结构,用于处理一些不相交集合的合并及查询操作。对于给定的一系列元素,可以通过一系列的操作将其划分为若干个互不相交的子集,并支持快速查找某个元素属于哪个子集以及将两个子集合并成一个新的子集的功能[^1]。 #### 解决方案设计 针对这个问题的具体实现方式如下: - **初始化**:创建一个大小为N+1的数组`parent[]`,其中索引代表用户编号,初始状态下每个节点都是自己的父节点。 - **读取输入**:按照题目描述的方式逐行读入每位用户的信息及其对应的兴趣标签列表。 - **构建映射表**:建立一张哈希表或者字典来记录每一个兴趣标签首次出现时对应的那个用户ID作为根节点;如果遇到已经存在于表格里的兴趣,则通过路径压缩技术把当前用户加入到已存在的那个群组里去。 - **执行合并操作**:遍历所有人的兴趣列表,在发现重复的兴趣项时就调用union函数连接这两个账号所属群体。 - **统计结果**:最后再扫描一遍所有人,利用find函数确定他们各自所在的最终社团归属情况,并输出各个独立社区内的成员名单。 以下是具体的Python代码实现: ```python def find(x, parent): if parent[x] != x: parent[x] = find(parent[parent[x]], parent) # 路径压缩 return parent[x] def union(x, y, parent): rootX = find(x, parent) rootY = find(y, parent) if rootX != rootY: parent[rootX] = rootY n = int(input()) interest_map = {} parent = list(range(n + 1)) for i in range(1, n + 1): _, *interests = input().split() for interest in interests: if interest not in interest_map: interest_map[interest] = i else: union(i, interest_map[interest], parent) clusters = {} for j in range(1, n + 1): root = find(j, parent) if root not in clusters: clusters[root] = [] clusters[root].append(str(j)) print(len(clusters)) for cluster in clusters.values(): print(' '.join(cluster), end=' ') ``` 此程序实现了基于并查集的社会团体划分逻辑,有效地解决了寻找具有相似特征个体的问题[^2]。
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