2512: Groups 并查集

本文讨论了如何使用并查集解决分组问题,包括初始化、获取父亲节点、合并组以及计算最大组数的方法。

 


ResultTIME LimitMEMORY LimitRun TimesAC TimesJUDGE
3s16384K390105Standard

将N个人分成M组,测试数据包含多组输入,每组输入第一行为两个整数N,T(1<=N<=10000),(1<=T<=10000),后面有T行输入,每行两个整数a,b(1<=a,b<=N),表示编号为a的人和编号为b的人在同一组中,根据已知条件求组数M至多为多少。

Sample Input

5 3
1 2
2 3
4 5
6 4
1 2
2 1
3 4
4 3

Sample Output

2
4

 

Problem Source: xwbsw

 


This problem is used for contest: 120 

 

#include<iostream>
int n,m;
int p[10001],rank[10001];
void init()
{
 int i;
 for(i=1;i<=n;i++)
 {
  p[i]=i;
  rank[i]=0;
 }
}
int getfather(int a)
{
 if(a!=p[a]) p[a]=getfather(p[a]);
 return p[a];
}

void Union( int a,int b)
{
   int ta=getfather(a),tb=getfather(b);
   if(ta==tb)  return;
   if(ta<=tb)
   {
  p[tb]=p[ta];
  rank[ta]+=rank[tb];
   }
   else
   {
  p[ta]=p[tb];
  rank[tb]+=rank[ta];
    }
 return;  
}

int main()
{
 freopen("in.txt","r",stdin);
 freopen("out.txt","w",stdout);
 int a,b;
    while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF)
    {
  memset(p,0,sizeof(p));
  memset(rank,0,sizeof(rank));
        init();//初始化
        for(int i=0;i<m;i++)
        {
            scanf("%d%d",&a,&b);
            Union(a,b);
        }
        int count=0;
        for(int i=1;i<=n;++i)
        {
            if(p[i]==i)        //有几个开头就有几个组
            {
                count++;
            }
        }
        printf("%d/n",count);
    }
    return 0;
}

### 蓝桥杯竞赛中的并查集Python实现 #### 并查集简介 并查集(Union-Find Set)是一种用于管理动态连通性的高效据结构[^2]。其核心功能在于能够快速判断两个节点是否属于同一个集合以及合并不同的集合。 #### Python代码模板 下面是一个标准的并查集类定义,适用于解决多种类型的连接问题: ```python class UnionFind: def __init__(self, size): self.parent = list(range(size)) self.rank = [1] * size def find(self, p): if self.parent[p] != p: self.parent[p] = self.find(self.parent[p]) # Path compression return self.parent[p] def union(self, p, q): rootP = self.find(p) rootQ = self.find(q) if rootP != rootQ: if self.rank[rootP] > self.rank[rootQ]: self.parent[rootQ] = rootP elif self.rank[rootP] < self.rank[rootQ]: self.parent[rootP] = rootQ else: self.parent[rootQ] = rootP self.rank[rootP] += 1 def connected(self, p, q): return self.find(p) == self.find(q) ``` 此段代码实现了路径压缩优化后的`find()`方法和按秩合并策略下的`union()`操作,从而提高了查询效率[^1]。 #### 应用实例分析 考虑一道典型的蓝桥杯题目——《修改组》,该题可以通过构建虚拟边来简化成一个经典的并查集应用场景[^3]。具体来说就是通过建立额外的关系使得原本孤立的部分形成新的联通分量,进而达到解决问题的目的。 对于此类问题的具体求解过程通常涉及以下几个方面: - 初始化并查集对象; - 遍历输入条件创建相应的关联关系; - 利用上述编写的函完成必要的查找与合并动作; - 输出最终的结果形式。 #### 完整示例程序 这里提供了一个完整的例子展示如何运用上面提到的技术去解答实际的问题: 假设有一个长度为N的序列A[],现在要对其进行若干次如下变换之一直到不能再变为止: - 如果存在一对相邻位置i,j满足Ai>Aj,则交换它们的位置,并将计器加一; - 否则停止变化。 问最后能获得多少种不同状态? 解决方案的关键在于识别哪些元素之间可能存在互换的可能性,这正好可以用到我们之前介绍过的并查集技巧! ```python def max_states(n, nums): uf = UnionFind(n) for i in range(n - 1): if nums[i] >= nums[i + 1]: continue uf.union(i, i + 1) groups = {} for i in range(n): root = uf.find(i) if root not in groups: groups[root] = [] groups[root].append(nums[i]) result = 1 mod = int(1e9+7) from math import factorial for g in groups.values(): cnt = len(g) result *= factorial(cnt) result %= mod return result % mod ``` 这段代码首先建立了基于给定值大小顺序形成的潜在可交换对之间的联系,接着统计各个独立子集中成员的量并通过组合学原理计算总的排列可能性。
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