POJ - 1182 食物链 并查集经典

本文介绍了一种使用并查集解决节点间关系判断的方法。通过定义节点与父节点之间的关系,可以快速判断任意两节点间的真实关系。文章详细解释了find函数与unionset函数的实现过程,并给出了一段完整的AC代码。

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          思路:设r(x)表示节点x与根结点的关系,px表示x的根结点。记录每个节点与其父节点的关系,就能很方便知道每个节点以及和它的父节点的关系。

struct node{
	int par; //父亲节点
	int rel; //与父节点的关系 
}a[maxn];
//关系:0表示同类, 1表示父节点吃子节点, 2表示子节点吃父节点 

      现在给定节点x和y,它们的关系是rel,如何判断这句话是真还是假?

利用find函数找到它们的根结点px和py,以及它们和各自根结点的关系r(x)和r(y),如果px!=py说明x和y没有位于同一集合,那么这句话不会和任何话发生冲突,即这一定是真话,然后合并两个集合;另一种情况就是px==py,说明x和y位于同一集合,现在已经得到x(x)和r(y),那么如何知道x和y的关系呢?我先介绍一下find函数的实现:

int find(int x, int &r) {
	if(a[x].par == x) {
		r = x;
		return a[x].rel;
	}
	int y = find(a[x].par, r);
	a[x].par = r; //路径压缩 
	return a[x].rel = (a[x].rel + y) % 3;
}

find函数每次返回当前节点与根结点的关系,那么在已知当前节点和它的父亲节点关系,父亲节点和根结点的关系,很容易得到当前节点与跟节点的关系r(x) = ( r(a[x].par) + a[x].rel) % 3

同样对于上面的问题,只需要变换一下x、root、y三者的关系,也能求得x和y的关系r(x, y),如果r(x, y) == rel,说明是真话,否则假话。

注意:所有的关系转换都利用了find函数中的思想,请保证明确关系转换才能看懂unionset函数。


AC代码

#include <cstdio>
#include <cmath>
#include <cctype>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#include <utility>
#include <string>
#include <iostream>
#include <map>
#include <set>
#include <vector>
#include <queue>
#include <stack>
using namespace std;
#pragma comment(linker, "/STACK:1024000000,1024000000") 
#define eps 1e-10
#define inf 0x3f3f3f3f
#define PI pair<int, int> 
typedef long long LL;
const int maxn = 50000 + 5;
struct node{
	int par; //父亲节点
	int rel; //与父节点的关系 
}a[maxn];
//关系:0表示同类, 1表示父节点吃子节点, 2表示子节点吃父节点 

int find(int x, int &r) {
	if(a[x].par == x) {
		r = x;
		return a[x].rel;
	}
	int y = find(a[x].par, r);
	a[x].par = r; //路径压缩 
	return a[x].rel = (a[x].rel + y) % 3;
}

bool unionset(int x, int y, int rel) {
	int px, py;
	int rx = find(x, px), ry = find(y, py);
	if(px != py) { //位于同一集合 
		ry = (3 - ry) % 3;
		a[py].par = px; //合并 
		a[py].rel = (ry + rel + rx) % 3;
		return true;
	}
	else {
		rx = (3 - rx) % 3;
		if(rel == (rx + ry) % 3) return true;
		return false;
	}
} 


int main() {
	int n, k;
	while(scanf("%d%d", &n, &k) == 2) {
		for(int i = 1; i <= n; ++i) { //初始化并查集 
			a[i].par = i;
			a[i].rel = 0;
		}
		int d, x, y, ans = 0;
		for(int i = 0; i < k; ++i) {
			scanf("%d%d%d", &d, &x, &y);
			if(x > n || y > n || (d == 2 && x == y)) {
				ans++;
				continue;
			}
			if(!unionset(x, y, d-1)) ans++;
		}
		printf("%d\n", ans);
		break; //只有一组数据 
	}
	return 0;
} 

如有不当之处欢迎指出!

转载于:https://www.cnblogs.com/flyawayl/p/8305344.html

### 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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