1. 解题思路
这一题思路上首先是一个DSU的思路,将所有的连通网络计算出来,并对每一个网络的节点进行归类。然后我们需要对每一个网络当中的节点的状态进行一下维护,这里我们采用的是有序数组的方式,通过二分查找进行增删操作,然后每次query就是找出其中点的状态并进行更新。
当query操作为1时,我们就是要判断一下目标点的状态,如果当前其状态为在线,就直接返回其结果,反之在对应的簇当中返回最小节点或者-1;如果query操作为2时,我们将目标点下线并更新对应的簇当中的有效节点即可。
而关于DSU的相关内容,这里就不具体展开了,网上资料很多,我自己也有一篇水文《经典算法:并查集(DSU)结构简介》作为备忘,有兴趣的读者自己查查了解一下好了。
2. 代码实现
给出python代码实现如下:
class DSU:
def __init__(self, N):
self.root = [i for i in range(N)]
def find(self, k):
if self.root[k] != k:
self.root[k] = self.find(self.root[k])
return self.root[k]
def union(self, a, b):
x = self.find(a)
y = self.find(b)
if x != y:
self.root[y] = x
return
class Solution:
def processQueries(self, c: int, connections: List[List[int]], queries: List[List[int]]) -> List[int]:
dsu = DSU(c+1)
for u, v in connections:
dsu.union(u, v)
clusters = defaultdict(list)
for i in range(1, c+1):
u = dsu.find(i)
clusters[u].append(i)
ans = []
for op, idx in queries:
u = dsu.find(idx)
i = bisect.bisect_left(clusters[u], idx)
if op == 1:
if i < len(clusters[u]) and clusters[u][i] == idx:
ans.append(idx)
elif len(clusters[u]) > 0:
ans.append(clusters[u][0])
else:
ans.append(-1)
else:
if i < len(clusters[u]) and clusters[u][i] == idx:
clusters[u].pop(i)
return ans
提交代码评测得到:耗时1388ms,占用内存101.67MB。