Find them, Catch them(带权并查集(裸))

本文介绍了一种解决帮派成员关系查询的问题,通过并查集数据结构实现成员间关系的维护与查询,确保能快速判断两个成员是否属于同一帮派及所属帮派的关系。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目来源: https://vjudge.net/problem/POJ-1703
【题意】
大致意思是一座城市里有两大帮派,召集了n个人,然后输入的时候,若是D,x,y,给出一种关系,x和y属于不同的阵营。若是A x y,询问你x和y的关系。
【思路】
就像食物链(http://blog.youkuaiyun.com/duan_1998/article/details/70211421)那道题一样,找出节点与根节点的关系,若是有不同的祖先,那就把一个祖先赋给另一个祖先当父节点,然后更新当儿子的祖先的所有子节点的对应关系。(若是不懂,看下食物链的链接)
【代码】

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<iostream>
#include<queue>
#include<stack>
#include<set>
using namespace std;
typedef long long LL;
int pre[100000+10];
int ranks[100000+10];
int find(int x)
{
    if(x!=pre[x])
    {
        int fx=pre[x];
        pre[x]=find(pre[x]);
        ranks[x]=(ranks[fx]+ranks[x])&1;
    }
    return pre[x];
}
int main()
{
    int T;
    scanf("%d",&T);
    while(T--)
    {
        int n,m;
        scanf("%d%d%*c",&n,&m);
        for(int i=1; i<=n; i++)
            pre[i]=i,ranks[i]=0;
        for(int i=0; i<m; i++)
        {
            char s;
            int a,b;
            scanf("%c%d%d%*c",&s,&a,&b);
            int fa=find(a);
            int fb=find(b);
            if(s=='D')
            {
                if(fa!=fb)
                    pre[fb]=fa;
                ranks[fb]=(ranks[a]-ranks[b]+1)&1;
            }
            else if(s=='A')
            {
                if(fa!=fb)
                    printf("Not sure yet.\n");
                else if(fa==fb&&ranks[a]!=ranks[b])
                    printf("In different gangs.\n");
                else if(fa==fb&&ranks[a]==ranks[b])
                    printf("In the same gang.\n");
            }
        }
    }
}
### 带权并查集的数据结构实现模板 带权并查集是一种扩展的并查集数据结构,用于处理带有权重关系的问题。通过引入额外的信息来记录集合之间的相对权重差异,可以在解决一些复杂问题时提供更强大的功能。 以下是基于 Python 的带权并查集实现模板: #### 代码示例 ```python class WeightedUnionFind: def __init__(self, n): self.parent = list(range(n)) # 初始化父节点数组 self.rank = [0] * n # 初始化秩(高度) self.weight = [0] * n # 权重差值初始化为0 # 查找操作,路径压缩优化 def find(self, x): if self.parent[x] != x: root_x = self.find(self.parent[x]) self.weight[x] += self.weight[self.parent[x]] # 更新权重 self.parent[x] = root_x # 路径压缩 return self.parent[x] # 合并操作,按秩合并优化 def union(self, x, y, w): rx, ry = self.find(x), self.find(y) # 如果两个节点已经在同一个集合中,则无需再合并 if rx == ry: return # 计算y相对于x的权重调整量 diff = w + self.weight[x] - self.weight[y] # 按秩合并 if self.rank[rx] < self.rank[ry]: self.parent[rx] = ry self.weight[rx] = -diff elif self.rank[rx] > self.rank[ry]: self.parent[ry] = rx self.weight[ry] = diff else: self.parent[ry] = rx self.weight[ry] = diff self.rank[rx] += 1 # 查询两点间的实际权重差 def get_weight_diff(self, x, y): if self.find(x) != self.find(y): # 若不在同一集合则无法比较 return None return self.weight[y] - self.weight[x] ``` 上述代码实现了带权并查集的核心功能,包括 `find` 方法(支持路径压缩)、`union` 方法(支持按秩合并以及权重更新)和查询两点间权重差的功能[^1]。 --- #### 使用说明 - **初始化**:创建一个大小为 `n` 的对象实例,表示有 `n` 个独立节点。 - **查找根节点 (`find`):** - 返回当前节点所属集合的根节点,并在过程中应用路径压缩以提高效率。 - 同时动态维护每条路径上的权重累加值。 - **合并两棵树 (`union`):** - 将两个不同集合合并成一个新的集合。 - 需要传入参数 `w` 表示从节点 `x` 到节点 `y` 的权重变化。 - 应用了按秩合并策略以减少树的高度。 - **计算权重差 (`get_weight_diff`):** - 给定两个节点 `x` 和 `y`,返回它们之间的实际权重差。 - 如果两者不属于同一个集合,则返回 `None`。 这种设计使得带权并查集能够高效地管理复杂的带权图结构,在最小生成树等问题中有广泛应用场景[^3]。 ---
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