GPLT L2-010. 排座位【并查集】

本文介绍了一种使用并查集算法解决排座位问题的方法。通过构建一个二维数组来标记人物之间的关系,并利用并查集合并朋友关系,实现快速判断任意两人间的关系状态。

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

题目:排座位

思路:

(1)标记:用一个二维数组,分别将输入的那些人的关系标记,

(2)利用并查集将朋友的人合并分类;

(3)查找:输入a,b   首先看标记数组

visit[a][b] = 1 时 朋友关系 

visit[a][b] = 0 时  既不朋友又五敌对

visit[a][b] = -1 时 再分俩种情况:各自进行find查找他们是否有相同的根,有说明有共同的朋友,否则即为纯敌对!

代码:

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <cstdio>
using namespace std;
const int maxn = 105;
int f[maxn],visit[maxn][maxn],n;
void init(){//初始化
    memset(visit,0,sizeof(visit));
    for(int i=1;i<=n;i++) f[i] = i;
}
int findd(int v){//找根
    if(v != f[v]) f[v] = findd(f[v]);
    return f[v];
}
void merge
### 关于GPLT L2-030 冰岛人 题目详解及解法 #### 解析题目背景与需求 冰岛人的命名体系基于维京传统,采用父系姓氏制度。具体而言,子女的姓由其父亲的名字加上特定后缀构成:男性后代名字结尾附加 "sson";女性后代则附上 "sdottir"[^1]。 #### 输入输出描述 输入部分提供了一系列人物姓名及其父母信息,目标在于构建家族树并判断任意两个人物间是否存在血缘关系。对于每一对查询对象,需返回二者最近共同祖先的信息或确认彼此无关联。 #### 数据结构选择 为了高效处理此类问题,可以考虑使用图论模型来表示家庭成员之间的亲子关联。通过建立父子节点间的边连接形成多叉树形结构,便于后续遍历操作以及路径查找算法的应用。 #### 实现方法概述 一种可行方案是利用广度优先搜索(BFS)或者深度优先搜索(DFS),从给定的人物出发向上追溯至根节点即始祖,记录沿途经过的所有节点作为该分支上的全部直系亲属名单。当面对新的比较请求时,则只需对比双方列表是否有交集即可得出结论。 ```python from collections import defaultdict, deque def build_family_tree(edges): tree = defaultdict(list) parent_map = {} for child, father in edges: tree[father].append(child) parent_map[child] = father return tree, parent_map def find_ancestors(person, parent_map): ancestors = [] while person in parent_map: person = parent_map[person] ancestors.append(person) return set(ancestors) def check_relation(p1, p2, parent_map): anc_p1 = find_ancestors(p1, parent_map) anc_p2 = find_ancestors(p2, parent_map) common_ancestor = anc_p1.intersection(anc_p2) if not common_ancestor: return 'No relation' else: return min(common_ancestor, key=lambda x:len(find_ancestors(x,parent_map))) edges = [("Einar","Olaf"), ("Thorfinnr", "Einar")] # 示例数据 tree_structure, mapping = build_family_tree(edges) print(check_relation('Thorfinnr', 'Olaf', mapping)) ``` 此段代码实现了基本的功能框架,包括创建家谱、寻找个人祖先集合以及检测两者之间最接近公共前辈等功能模块。
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