并查集-B-小希的迷宫

上次Gardon的迷宫城堡小希玩了很久(见Problem B),现在她也想设计一个迷宫让Gardon来走。但是她设计迷宫的思路不一样,首先她认为所有的通道都应该是双向连通的,就是说如果有一个通道连通了房间A和B,那么既可以通过它从房间A走到房间B,也可以通过它从房间B走到房间A,为了提高难度,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)。小希现在把她的设计图给你,让你帮忙判断她的设计图是否符合她的设计思路。比如下面的例子,前两个是符合条件的,但是最后一个却有两种方法从5到达8。

Input
输入包含多组数据,每组数据是一个以0 0结尾的整数对列表,表示了一条通道连接的两个房间的编号。房间的编号至少为1,且不超过100000。每两组数据之间有一个空行。
整个文件以两个-1结尾。
Output
对于输入的每一组数据,输出仅包括一行。如果该迷宫符合小希的思路,那么输出"Yes",否则输出"No"。
Sample Input
6 8 5 3 5 2 6 4
5 6 0 0

8 1 7 3 6 2 8 9 7 5
7 4 7 8 7 6 0 0

3 8 6 8 6 4
5 3 5 6 5 2 0 0

-1 -1
Sample Output
Yes
Yes
No

#include<stdio.h>
int a[100009]; 
int find(int x){         //查找祖宗节点  
	int p=x;
	while(a[p]!=p){
		p=a[p];
	}
	int i=x,j;
	while(i!=p){             //路径压缩 
		j=a[i];
		a[i]=p;
		i=j;
	}
	return p;
}


void judge(int x,int y){         //判断x,y是否为同一集合 如果不是 合并 
	int fx,fy;
	fx=find(x);
	fy=find(y);
	if(fx!=fy ){
		a[fx]=fy;
	}
	else{                      //如果是 让a[0]=0 标记为存在回路 
		a[0]=0;
	}
}

int main(){
	int n,m;
	int i;
	int count;
	while(1){
		count=0;
		a[0]=1;                        //开始不为回路 
		for(i=1;i<=100009;i++){         //赋初值为-1; 
			a[i]=-1;
		}
		while(scanf("%d %d",&n,&m)!=EOF&&n!=0&&m!=0){
			if(n==-1&&m==-1){
				return 0;
			}
			if(a[n]==-1){           //赋初值 
				a[n]=n;
			}
			if(a[m]==-1){
				a[m]=m;
			}
			judge(n,m);            //判断是否为回路 
		}
		for(i=1;i<=100009;i++){     //遍历 根节点 每有一个根节点count++ 
			if(a[i]==i){
				count++;
			}
		}
		if(a[0]==0||count>1){        //如果存在回路 或者有多颗树 输出no 
			printf("No\n");
		}
		else{
			printf("Yes\n");
		}
			
	}
	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**: 找某个元素所属的集合根节点。 2. **Union**: 合两个不同集合。 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. 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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