POJ-1182 食物链

本文介绍了一种使用三个并查集解决NOI2001题目中动物食物链关系的方法,通过巧妙地连接每种动物对应的三个节点来快速判断任意两种动物是否属于同一类别。

题目链接:http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?cid=66964#problem/E

题目大意:中文题面,自己去看吧。

解题思路:这是NOI2001的题,相当有水准我这么弱自然自己A不掉,看好多人用带权并查集维护到跟距离在%3做,是真心麻烦啊。看到一位大神用三个并查集来做,顿时使我眼前一亮。在这就说说这个思路吧。

每一个动物都给它三个节点,用三个并查集维护。

什么情况下两个动物是同类呢?

无非是A吃B,B吃C,C吃D,则A和D必定是同类

或者A吃B,C也吃B,则A与C是同类。

我们可以这样处理:若A吃B则将A的每个节点与B的下一个节点相连 如下图

这样A与B是同类则Af1与Bf1一定联通

这样A与B是同类则Af1与Bf1一定联通

A被B吃则Af1与Bf3一定联通

处理A和B是同类则我们可以理解为A、B为同一动物,将f1、f2、f3分别相连即可。

如此给出两个动物便可通过三个节点的相连情况得出二者的关系,从而判断真假啦。

(PS:这种三个并查集的神奇做法根本不知道从哪想出的,ORZ那位大神)

代码:

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<cstdlib>
#include<algorithm>
using namespace std;

const int maxn=50005;
int fa[maxn*3];
int n,m;
int ans;
int find(int x){
	if(fa[x]==x) return x;
	else return fa[x]=find(fa[x]);
} 
void Union(int x,int y){
	int f1=find(x);
	int f2=find(y);
	if(f1!=f2) fa[f1]=f2;
}
int main(){
	scanf("%d%d",&n,&m);
	for(int i=1;i<=3*n;i++) fa[i]=i; 
	for(int i=1;i<=m;i++){
		int num,a,b;
		scanf("%d%d%d",&num,&a,&b); 
		if(a<1||a>n||b<1||b>n) {
			ans++; continue;
		}
		if(num==2&&a==b){
			ans++;continue;
		}
		if(num==1){
			if(find(a)==find(b+n)||find(a)==find(b+2*n))ans++;
			else {
				Union(a,b);
				Union(a+n,b+n);
				Union(a+2*n,b+2*n);
			}
		}
		else if(num==2){
			if(find(a)==find(b)||find(a)==find(b+2*n)) ans++;
			else {
				Union(a,b+n);
				Union(a+n,b+2*n);
				Union(a+2*n,b);
			}
		}
	}
	cout<<ans<<endl;
	return 0;
}

### 并查集算法的时间复杂度分析 并查集是一种高效的用于处理集合合并与查询的算法。在POJ 1182 食物链问题中,使用了并查集来判断动物之间的关系,并且通过路径压缩和按秩合并等优化手段,可以极大地提高算法的效率。 #### 路径压缩的影响 路径压缩是并查集中一种重要的优化技术,它能够将查找过程中经过的所有节点直接连接到根节点上。这种操作使得后续查找的时间复杂度接近于常数[^1]。具体来说,路径压缩后的查找操作时间复杂度可以用阿克曼函数的反函数 \( \alpha(n) \) 来表示,其中 \( n \) 是集合中的元素个数。阿克曼函数的增长速度极慢,因此 \( \alpha(n) \) 在实际应用中几乎可以视为常数。 ```python def Find(x): if x != par[x]: par[x] = Find(par[x]) # 路径压缩 return par[x] ``` #### 按秩合并的作用 按秩合并是一种优化策略,它通过将较小的树合并到较大的树上来减少树的高度。这种方法结合路径压缩后,可以进一步降低操作的时间复杂度[^2]。在实际实现中,可以通过维护一个数组 `rank` 来记录每个集合的深度,并在合并时选择深度较小的树挂接到深度较大的树上。 ```python def Union(x, y): rootX = Find(x) rootY = Find(y) if rootX != rootY: if rank[rootX] > rank[rootY]: par[rootY] = rootX elif rank[rootX] < rank[rootY]: par[rootX] = rootY else: par[rootY] = rootX rank[rootX] += 1 ``` #### 时间复杂度总结 对于 POJ 1182 食物链问题,假设总共有 \( n \) 个动物和 \( m \) 条关系,则初始化并查集的时间复杂度为 \( O(n) \),每次查找或合并操作的时间复杂度为 \( O(\alpha(n)) \)[^2]。由于 \( \alpha(n) \) 的增长极其缓慢,在实际情况下可以认为其为常数。因此,整个算法的时间复杂度主要由关系数量 \( m \) 决定,最终的时间复杂度为 \( O(m \cdot \alpha(n)) \)[^1]。 ### 代码示例 以下是一个完整的并查集实现,适用于 POJ 1182 食物链问题: ```python class UnionFind: def __init__(self, n): self.par = list(range(3 * n)) self.rank = [0] * (3 * n) def Find(self, x): if self.par[x] != x: self.par[x] = self.Find(self.par[x]) return self.par[x] def Union(self, x, y): rootX = self.Find(x) rootY = self.Find(y) if rootX != rootY: if self.rank[rootX] > self.rank[rootY]: self.par[rootY] = rootX elif self.rank[rootX] < self.rank[rootY]: self.par[rootX] = rootY else: self.par[rootY] = rootX self.rank[rootX] += 1 def Same(self, x, y): return self.Find(x) == self.Find(y) ```
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