蓝桥杯 -- 并查集

并查集

1. 使用场景

  1. 将两个集合合并
  2. 询问两个元素是否在一个集合当中

并查集可以在近乎O(1)的时间内完成这两个操作。

基本原理
每个集合用一棵树来表示,树根的编号就是整个集合的编号。每个结点存储它的父节点,p[x]表示x的父节点。

问题1:如何判断树根:if(p[x] == x)
问题2:如何求x的集合编号:while(p[x] != x) x = p[x];
问题3:如何合并两个集合:px是x的集合编号,py是y的集合编号。p[x] = y;

优化(路径压缩):找过一个点之后,把路径上的所有点都指向根节点。

2. 合并集合

一共有 n 个数,编号是 1∼n,最开始每个数各自在一个集合中。

现在要进行 m 个操作,操作共有两种:

M a b,将编号为 a 和 b 的两个数所在的集合合并,如果两个数已经在同一个集合中,则忽略这个操作;
Q a b,询问编号为 a 和 b 的两个数是否在同一个集合中;

输入格式
第一行输入整数 n 和 m。

接下来 m 行,每行包含一个操作指令,指令为 M a b 或 Q a b 中的一种。

输出格式
对于每个询问指令 Q a b,都要输出一个结果,如果 a 和 b 在同一集合内,则输出 Yes,否则输出 No。

每个结果占一行。

数据范围
1≤n,m≤105
输入样例:

4 5
M 1 2
M 3 4
Q 1 2
Q 1 3
Q 3 4

输出样例:

Yes
No
Yes

代码

#include<iostream>
#include<cstdio>

using namespace std;

const int N = 1e5 + 10;
int n, m;
int q[N];

int find(int a)
{
    if(q[a] != a) q[a] = find(q[a]);
    return q[a];
}

int main()
{
    scanf("%d%d", &n, &m);
    for(int i = 0; i < n; i++)
        q[i] = i;
    while(m--)
    {
        char op[2];
        int a, b;
  //读一个字母时可能读些乱七八糟的东西,推荐使用字符数组读。
        scanf("%s%d%d", op, &a, &b); 
        
        if(op[0] == 'Q')
        {
            if(find(a) == find(b)) puts("Yes");
            else puts("No");
        }
        else q[find(a)] = find(b);
    }
    return 0;
}

3. 连通块中点的数量

给定一个包含 n 个点(编号为 1∼n)的无向图,初始时图中没有边。

现在要进行 m 个操作,操作共有三种:

C a b,在点 a 和点 b 之间连一条边,a 和 b 可能相等;Q1 a b,询问点 a 和点 b 是否在同一个连通块中,a 和 b 可能相等;Q2 a,询问点 a 所在连通块中点的数量;
输入格式
第一行输入整数 n 和 m。

接下来 m 行,每行包含一个操作指令,指令为 C a b,Q1 a b 或 Q2 a 中的一种。

输出格式
对于每个询问指令 Q1 a b,如果 a 和 b 在同一个连通块中,则输出 Yes,否则输出 No。

对于每个询问指令 Q2 a,输出一个整数表示点 a 所在连通块中点的数量

每个结果占一行。

数据范围
1≤n,m≤105
输入样例:

5 5
C 1 2
Q1 1 2
Q2 1
C 2 5
Q2 5

输出样例:

Yes
2
3

代码

#include<iostream>

using namespace std;

const int N = 1e5 + 10;
int n, m;
int q[N], s[N];

int find(int a)
{
    if(q[a] != a)   q[a] = find(q[a]);
    return q[a];
}

int main()
{
    cin >> n >> m;
    for(int i = 1; i <= n; i++)
    {
        q[i] = i;
        s[i] = 1;
    }
    while(m--)
    {
        char op[5];
        cin >> op;
        int a, b;
        if(op[0] == 'C')
        {
            cin >> a >> b;
            if(find(a) == find(b)) continue;
            s[find(b)] += s[find(a)]; //注意顺序
            q[find(a)] = find(b);   //注意与上一条代码的顺序!!!
        }
        else if(op[1] == '1')
        {
            cin >> a >> b;
            if(find(a) == find(b)) cout << "Yes" << endl;
            else cout << "No" << endl;
        }
        else{
            cin >> a;
            cout << s[find(a)] << endl;
        }
    }
    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数据结构[^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——《修改数组》,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; - 利用上述编写的函数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,并将计数器加一; - 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数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数量并通过组合数学原理计算总的排列可能性。
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