leetcode 684. 冗余连接(并查集)

本文介绍了一种使用并查集数据结构解决图中冗余连接问题的方法。通过定义并实现UnionFind类,该类提供了查找和并集操作,用于检测图中是否存在形成环的边。在遍历所有边的过程中,若发现某条边连接的两个顶点已处于同一集合,则认为这条边是冗余的。最后返回最后一条形成环的边作为冗余连接。

在这里插入图片描述

	class unionfind{
public:
    vector<int>father;
    unionfind(const int &num){//num表示元素的个数
        for(int i = 0; i < num; i++){
            father.push_back(i);//箭头指向自己
        }
    }
    int find(const int &n){
        //递归
        if(father[n] == n)
            return n;
        father[n] = find(father[n]);//路径压缩版本
        return father[n];
    }
    bool myunion(const int &a,const int &b){
        if(father[a]==b||father[b]==a)return true;//判断是否是一个集合元素
        int fa = find(a);
        int fb = find(b);
        bool res=fa==fb;
        father[fb] = fa;
        return res;
    }
};

class Solution {
public:
    vector<int> findRedundantConnection(vector<vector<int>>& edges) {
       int n=edges.size();
       vector<int>ans(2,0);
       unionfind F(n+1);
       for(int i=0;i<n;i++)
       {
         int a=edges[i][0];
         int b=edges[i][1];
         bool isok=F.myunion(a,b);
         if(isok)//如果是一个集合的元素就更新答案,因为题目要求是最后一个;
         {
           ans[0]=a;
           ans[1]=b;
         }
         
       }
      return ans;
    }
};
LeetCode684 题“冗余连接”要求在给定的无向图中找到一条冗余边。该题通常使用并查集(Union-Find)算法来解决,因为它可以高效地检测两个节点是否属于同一个连通分量。 以下是一个基于并查集的 C++ 实现示例: ```cpp #include <vector> #include <iostream> using namespace std; class UnionFind { private: vector<int> parent; vector<int> rank; public: UnionFind(int n) { parent.resize(n); rank.resize(n, 0); for (int i = 0; i < n; ++i) { parent[i] = i; } } int find(int x) { if (parent[x] != x) { parent[x] = find(parent[x]); // 路径压缩 } return parent[x]; } bool unionSets(int x, int y) { int rootX = find(x); int rootY = find(y); if (rootX == rootY) { return false; // 已经在同一个集合中,y 是冗余边 } // 按秩合并 if (rank[rootX] < rank[rootY]) { parent[rootX] = rootY; } else if (rank[rootX] > rank[rootY]) { parent[rootY] = rootX; } else { parent[rootY] = rootX; rank[rootX]++; } return true; } }; class Solution { public: vector<int> findRedundantConnection(vector<vector<int>>& edges) { int n = edges.size(); UnionFind uf(n); for (const auto& edge : edges) { int u = edge[0] - 1; // 节点编号从 0 开始 int v = edge[1] - 1; if (!uf.unionSets(u, v)) { return {u + 1, v + 1}; // 返回原始编号 } } return {}; } }; int main() { Solution sol; vector<vector<int>> edges = {{1, 2}, {1, 3}, {2, 3}}; vector<int> result = sol.findRedundantConnection(edges); cout << "Redundant connection: [" << result[0] << ", " << result[1] << "]" << endl; return 0; } ``` ### 代码说明: 1. **UnionFind 类**:实现了并查集的数据结构,包含路径压缩和按秩合并优化。 - `find(int x)`:查找 `x` 的根节点,并进行路径压缩。 - `unionSets(int x, int y)`:合并 `x` 和 `y` 所在的集合,返回是否成功合并。 2. **Solution 类**: - `findRedundantConnection(vector<vector<int>>& edges)`:遍历每条边,使用并查集判断是否形成环。如果两个节点已经在同一集合中,则当前边是冗余边。 ### 测试用例: 输入: ```cpp edges = {{1, 2}, {1, 3}, {2, 3}} ``` 输出: ```cpp Redundant connection: [2, 3] ``` 此代码的时间复杂度为 $O(n \alpha(n))$,其中 $\alpha(n)$ 是阿克曼函数的反函数,可以认为是一个非常小的常数;空间复杂度为 $O(n)$,用于存储并查集结构。 ---
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