小希的迷宫

博客内容讲述了如何使用并查集解决一个图论问题,确保图中任意两个房间之间有且仅有一条路径相通。文章首先介绍了基本的并查集操作,然后指出还需要检查并查集的个数以确保符合题目要求。最后,处理了特殊情况,即当输入为空时的正确输出。代码实现部分展示了C++的解决方案,并在主函数中读取输入并进行处理。

WA了无数发之后来填坑QAQ
解题思路:
很容易想到用并差集,对输入的点进行合并。如果有两个点属于同一个并查集则输出No,否则输出Yes。
你以为这么简单吗

小希希望任意两个房间有且仅有一条路径可以相通(除非走了回头路)

仔细读题发现什么没有?
任意两个房间相通且仅有一条路径相通
所以最终还要判断的并查集的个数是否为1,若不为1则输出No
你以为这就完了啦
还要考虑特殊情况:如果只输入0 0,则应输出Yes。
至此,该题的坑就全部填满了。

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
typedef unsigned long long ull;
#define rep(i,a,b) for(int i=a;i<=b;i++)
#define rep1(i,a,b) for(int i=a;i<b;i++)
#define pre(i,a,b) for(int i=a;i>=b;i--)
#define pre1(i,a,b) for(int i=a;i>b;i--)
#define pep(i,stl) for(auto i:stl)
#define INF 0x7fffffff
#define eps 1e-6
#define fi first
#define se second
#define pb push_back
#define debug(x)   cout<<x<<endl
#define mem(a,b) memset((a),(b),sizeof(a))
const int mod=1000000007;
const double PI = acos(-1);
typedef double db;
#define pep(i,stl) for(auto i:stl)
const int N = 1e5+10;
int fa[N];
bool b[N];
int flag;
int find(int x){
	return fa[x]==x?x:fa[x]=find(fa[x]);
}
void Init(){
	rep(i,1,N) fa[i]=i,b[i]=0;
}
void join(int a,int b) {
	int f=find(a),fb=find(b);
	if(f!=fb) fa[f]=fb;
	else flag=1;
}
int main() {
	int x,y,f=0;
	Init();
	while(cin>>x>>y&&x>=0&&y>=0){
		if(!x&&!y){
			if(!f){
				cout<<"Yes"<<endl;continue;
			} 
			else{
				if(flag) cout<<"No"<<endl;
				else{
					int cnt=0;
					rep(i,1,N){
						if(b[i]&&find(i)==i) cnt++;
					}
					if(cnt==1) cout<<"Yes"<<endl;
					else cout<<"No"<<endl;
				}
			}
			Init();flag=0;f=0;
			continue;
		}
		join(x,y);b[x]=1,b[y]=1;f=1;
	}
	return 0;
}
### C语言并查集实现迷宫问题算法 #### 背景介绍 迷宫问题是经典的图论问题之一,通常可以通过深度优先搜索 (DFS) 或广度优先搜索 (BFS) 来解决。然而,并查集(Union-Find)也可以用于处理某些类型的迷宫问题,特别是涉及动态连通性的场景。 并查集是一种高效的数据结构,主要用于管理一组不相交集合的合并与查询操作。它非常适合用来判断两个节点是否属于同一个连通分量,在迷宫中可以表示为判断两点之间是否存在路径[^2]。 --- #### 并查集的核心概念 1. **Find**: 查找某个元素所属的集合根节点。 2. **Union**: 合并两个不同集合。 3. **Path Compression**: 在执行 `Find` 操作时优化树的高度,使得后续查找更快。 4. **Rank Optimization**: 使用秩来控制树的高度,进一步提升效率。 这些特性使并查集成为一种高效的工具,尤其适用于需要频繁更新和查询连通关系的情况。 --- #### C语言实现思路 以下是基于并查集解决迷宫问题的一个通用框架: 1. 将迷宫抽象成一个二维网格,其中每个单元格代表一个顶点。 2. 如果相邻的两个单元格之间有通道,则认为这两个顶点相连。 3. 利用并查集维护所有顶点之间的连通性。 4. 查询任意两点是否连通即可验证它们是否有路径可达。 --- #### 示例代码 以下是一个完整的 C 语言程序,展示如何利用并查集解决迷宫问题: ```c #include <stdio.h> #define MAX_SIZE 100 // 假设迷宫最大尺寸为 100x100 // 定义方向数组,方便访问上下左右四个邻居 int dx[] = {0, 0, -1, 1}; int dy[] = {-1, 1, 0, 0}; // 迷宫大小 int rows, cols; // 并查集父节点数组 int parent[MAX_SIZE * MAX_SIZE]; // 初始化函数 void init(int n) { for (int i = 0; i < n; ++i) { parent[i] = i; } } // 寻找根节点,带路径压缩 int find_set(int x) { if (parent[x] != x) { parent[x] = find_set(parent[x]); // 路径压缩 } return parent[x]; } // 合并两个集合 void union_set(int x, int y) { int rootX = find_set(x); int rootY = find_set(y); if (rootX != rootY) { parent[rootX] = rootY; } } // 获取一维索引 int get_index(int r, int c) { return r * cols + c; } // 主函数逻辑 int main() { scanf("%d %d", &rows, &cols); // 输入迷宫行列数 // 初始化并查集 init(rows * cols); char maze[rows][cols]; // 存储迷宫状态 for (int i = 0; i < rows; ++i) { getchar(); // 清除换行符 for (int j = 0; j < cols; ++j) { scanf("%c", &maze[i][j]); } } // 遍历迷宫,连接可通行的邻接点 for (int i = 0; i < rows; ++i) { for (int j = 0; j < cols; ++j) { if (maze[i][j] == '.') { // '.' 表示可通过 for (int k = 0; k < 4; ++k) { int ni = i + dx[k], nj = j + dy[k]; if (ni >= 0 && ni < rows && nj >= 0 && nj < cols && maze[ni][nj] == '.') { int idx1 = get_index(i, j), idx2 = get_index(ni, nj); union_set(idx1, idx2); } } } } } // 测试两点是否连通 int start_r, start_c, end_r, end_c; printf("请输入起点坐标(r,c): "); scanf("%d %d", &start_r, &start_c); printf("请输入终点坐标(r,c): "); scanf("%d %d", &end_r, &end_c); int s_idx = get_index(start_r, start_c); int e_idx = get_index(end_r, end_c); if (find_set(s_idx) == find_set(e_idx)) { printf("存在一条路径可以从起点到终点。\n"); } else { printf("不存在路径从起点到达终点。\n"); } return 0; } ``` --- #### 关键点解析 1. **初始化**:通过 `init` 函数设置每个节点的父亲为自己。 2. **路径压缩**:在 `find_set` 中实现了路径压缩技术,显著提高性能。 3. **迷宫建模**:将二维矩阵转化为一维数组以便于存储和计算。 4. **输入输出设计**:支持灵活输入迷宫布局以及测试起始点和目标点间的连通性。 --- #### 性能分析 该方法的时间复杂度主要取决于并查集的操作次数。由于采用了路径压缩和按秩合并策略,单次 `Find` 和 `Union` 的时间复杂度接近 O(α(N)),其中 α 是阿克曼反函数,增长极其缓慢,实际运行速度非常快。 ---
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