并查集板子

本文介绍了一种数据结构——并查集及其路径压缩优化技术,并通过一个具体的C++实现示例展示了如何使用并查集解决连接性问题。文章详细解释了查找与合并操作,适用于竞赛编程和算法学习。
//并查集压缩路径
#include<iostream>
#include<cstdio>
using namespace std;
int n,m,num[10005],fa[10005],x,y,z;
int findd(int a)
{
    if(fa[a]==a)
        return a;
    return fa[a]=findd(fa[a]);
}
int main()
{
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for(int i=1;i<=n;i++)
        fa[i]=i;
    for(int i=1;i<=m;i++)
    {
        scanf("%d%d%d",&z,&x,&y);
        if(z==1)
            fa[findd(x)]=findd(y);
        if(z==2)
            if(findd(x)==findd(y))
                cout<<"Y"<<endl;
            else cout<<"N"<<endl;
            }
    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」专题五并查集专题题解](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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