POJ - 1182 食物链(并查集)

探讨了一道关于食物链关系的问题,利用并查集数据结构解决动物之间的食物链关系判断,介绍了并查集的基本原理及应用。

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食物链
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Total Submissions: 69948Accepted: 20690

Description

动物王国中有三类动物A,B,C,这三类动物的食物链构成了有趣的环形。A吃B, B吃C,C吃A。 
现有N个动物,以1-N编号。每个动物都是A,B,C中的一种,但是我们并不知道它到底是哪一种。 
有人用两种说法对这N个动物所构成的食物链关系进行描述: 
第一种说法是"1 X Y",表示X和Y是同类。 
第二种说法是"2 X Y",表示X吃Y。 
此人对N个动物,用上述两种说法,一句接一句地说出K句话,这K句话有的是真的,有的是假的。当一句话满足下列三条之一时,这句话就是假话,否则就是真话。 
1) 当前的话与前面的某些真的话冲突,就是假话; 
2) 当前的话中X或Y比N大,就是假话; 
3) 当前的话表示X吃X,就是假话。 
你的任务是根据给定的N(1 <= N <= 50,000)和K句话(0 <= K <= 100,000),输出假话的总数。 

Input

第一行是两个整数N和K,以一个空格分隔。 
以下K行每行是三个正整数 D,X,Y,两数之间用一个空格隔开,其中D表示说法的种类。 
若D=1,则表示X和Y是同类。 
若D=2,则表示X吃Y。

Output

只有一个整数,表示假话的数目。

Sample Input

100 7
1 101 1 
2 1 2
2 2 3 
2 3 3 
1 1 3 
2 3 1 
1 5 5

Sample Output

3

本弱猪想借这个题梳理一下并查集的用法。并查集是用来判断两个元素是否为同一集合的数据结构。也就是说,并查集只能合并,无法分割。并查集通过树形结构实现(不是二叉树奥),通过判断每个元素的根节点是否相同来判断两个元素是否为相同集合。

回到这个题上,题目中有x,y,z三类,是“判断是否属于同一类的问题”,显然考察并查集的相关知识,只不过这个题目除了判断是否同类,还增加了捕食关系。只需要对于每一个元素i,创建三个元素,i-A,i-B,i-C,并用这3*N个元素建立并查集即可。

TLE了几遍,发现是cin流输入的原因,取消同步仍然超时。(=。=!)本弱猪只好老老实实用scanf了。

附上AC代码:

#include<bits/stdc++.h>

using namespace std;
const int maxn=500000+5;
int N,K;
int d,x,y;
int ans=0;
int par[maxn*3];//父节点
int ran[maxn*3];//树的高度

//初始化3*n个元素
void init(int n)
{
    for(int i=0;i<=3*n;i++)
    {
        par[i]=i;
        ran[i]=0;
    }

}

//查询树的根节点
int find(int x)
{
    if(x==par[x])
        return x;
    return par[x]=find(par[x]);
}

//归并x,y集合
void unite(int x,int y)
{
    x=find(x);
    y=find(y);
    if(x==y)
        return;
    if(ran[x]<ran[y])
        par[x]=y;
    else
        par[y]=x;
}

//判断x和y是否属于相同集合
bool same(int x,int y)
{
    return find(x)==find(y);
}

int main()
{
    scanf("%d%d",&N,&K);
    init(N);
    while(K--)
    {
        scanf("%d%d%d",&d,&x,&y);
        //编号超限明显错
        if(x>N||x<=0||y>N||y<=0){ans++;continue;}
        //判断相同类
        else if(d==1)
        {
            if(same(x,y+N)||same(x,y+2*N)) ans++;
            else
            {
                unite(x,y);
                unite(x+N,y+N);
                unite(x+2*N,y+2*N);
            }
        }
        //判断x吃y
        else if(d==2)
        {
            if(same(x,y)||same(x,y+2*N)) ans++;
            else
            {
                unite(x,y+N);
                unite(x+N,y+2*N);
                unite(x+2*N,y);
            }
        }
    }
    printf("%d\n",ans);
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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