kuangbin专题五 并查集 POJ 1182食物链(带权并查集)重要

本文通过一道中文题目详细解析了带权并查集的应用技巧。文章分享了一个大佬的博客链接,深入浅出地介绍了如何利用向量思想解决此类问题,并强调了在find过程中回溯到根节点进行关系更新的重要性。

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题意:
中文题。。。不用我说了吧
题解:
这道题不管是我几个月前做还是现在做都不会做。。但是自从看了一个dalao的博客之后,我感觉我的任督二脉都打通了,突然感觉带权并查集没有以前看到的那么可怕。ORZ,膜拜dalao。我发一下链接:http://blog.youkuaiyun.com/niushuai666/article/details/6981689
我非常推荐你认真地观看,看了之后你会发现,这道题没有想象中的那么难,反而可以通过这道题达到举一反三的效果。dalao用向量的思想去做这道题的思路让我醍醐灌顶,大为感叹,当初为什么没有早点遇到这么好的博客,其中数学强真的是可以为所欲为啊ORZ。
但是有一点要指出的是:(我也不知道是不是对的,但是我认为dalao这里可能口误了)
由上面可知:
x->y 偏移量0时 x和y同类
x->y 偏移量1时 x被y吃
x->y 偏移量2时 x吃y
这里的正确的关系应该为
x->y 偏移量0时 x和y同类
x->y 偏移量1时 x吃y
x->y 偏移量2时 x被y吃
如果还不懂dalao的讲解的话,可以看一下我写的东西(虽然没啥作用)
同祖宗时候判断对错
不同祖宗,进行合并
这里还有一个操作就是find压缩路径操作中,一定要回溯到根节点(即找到祖宗)再更新关系,不然会出现错误,什么错误呢?如果你是从后面一路更新上去到祖宗那里的话,就会出现后面影响前面,而与题目要求的:当前的话与前面的某些真的话冲突,就是假话; 这个条件产生影响,导致出错。必须要回溯到根节点,再进行更新,就是为了防止出现后面的影响前面的一些正确观点。谨记!我就是在这里WA(死)了很多次。。。
我还是贴上我的垃圾代码吧

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int MAXN=5e4+7;
struct node
{
    int f,r;    
}a[MAXN];
void init(int n)
{
    for(int i=1;i<=n;i++)
    a[i].f=i,a[i].r=0;
}
int find(int p)
{
    while(p!=a[p].f)
    {
        int temp=a[p].f;
        a[p].f=find(temp);
        a[p].r=(a[p].r+a[temp].r)%3;
        p=a[p].f;
    }
    return p;
}
int Union(int p,int q,int d)
{
    int P=find(p);
    int Q=find(q);
    if(P==Q)
    {
        if(d-1!=(3-a[p].r+a[q].r)%3)
        return 1;
    }
    else
    {
        a[Q].f=P;
        a[Q].r=(d-1+a[p].r+3-a[q].r)%3;
    }
    return 0;
}
int main()
{
    int n,k;
    scanf("%d%d",&n,&k);
    init(n);
    int sum=0;
    for(int i=1;i<=k;i++)
    {
        int d,u,v;
        scanf("%d%d%d",&d,&u,&v);
        if(u>n||v>n)
        sum++;
        else if(d==2&&u==v)
        sum++;
        else if(Union(u,v,d))
        sum++;
    }
    printf("%d\n",sum);
    return 0;
} 
并查集是一种常用的数据结构,用于管理一个不相交集合的数据。在并查集中,每个元素都有一个父节点指向它所属的集合的代表元素。通过查找和合并操作,可以判断两个元素是否属于同一个集合,并将它们合并到同一个集合中。 在解决某些问题时,可以使用并查集进行优化。例如,在区间查询中,可以通过优化并查集的查询过程,快速找到第一个符合条件的点。 对于拆边(destroy)操作,一般的并查集无法直接实现这个功能。但是可以通过一个巧妙的方法来解决。首先,记录下所有不会被拆除的边,然后按照逆序处理这些指令。遇到拆边操作时,将该边重新加入并查集中即可。 在实现并查集时,虽然它是一种树形结构,但只需要使用数组就可以实现。可以通过将每个元素的父节点记录在数组中,来表示元素之间的关系。通过路径压缩和按秩合并等优化策略,可以提高并查集的效率。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [「kuangbin带你飞」专题并查集专题题解](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_51216553/article/details/121643742)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [并查集(详细解释+完整C语言代码)](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_54186646/article/details/124477838)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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