并查集

最新推荐文章于 2024-07-29 20:58:50 发布

Yes ，I can ！

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本文详细介绍了并查集数据结构及其在图论中的应用，包括find_root和union函数的实现，以及如何通过并查集检测图中是否存在环。通过实例演示了如何使用Python进行并查集操作，以解决实际编程问题。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

本题解决方法：并查集

了解并查集：B站视频

@Python实现

# 利用并查集
# 并查集的关键就是 find_root函数 和 union函数()；
# find_root函数：(寻找节点的根节点)
# union函数：判断如果某条边的两个顶点的root节点一样，说明这两个点在同一个树上(或者说在同一个集合内)，此时也说明另一个问题：该“树”一定存在环【有环的就不叫树喽！！】
# 如果root节点不一样，说明这两个顶点处于两个集合中，那么既然他俩有边，可以对这两个集合进行union：parent[x_root] = y_root 或 parent[y_root] = x_root都可以！！
def find_root(x, parent):
    if parent[x] == -1:
        return x
    while parent[x]!=-1:
        x = parent[x]
    return x
def union(x, y, parent):
    x_root = find_root(x, parent)
    y_root = find_root(y, parent)
    if x_root==y_root:
        return
    parent[x_root] = y_root
    return
def main():
    line = list(map(int, input().split()))
    row, col = line[0], line[1]
    parent = [0] + [-1 for i in range(row*col)]  # 将所有顶点的父节点初始化为-1，即每个顶点先单独成为一个集合
    edges = int(input())

    temp = 0
    for i in range(edges):
        line = list(map(int, input().split()))
        x, y = line[0], line[1]
        union(x, y, parent)
    for i in parent:
        if i==-1:
            temp += 1
    print(temp)

    return
main()