POJ - 1182 - 食物链(种类并查集)

博客围绕动物王国食物链问题展开,该问题是经典的种类并查集题目。给定动物数量和描述食物链关系的话语,需判断假话总数。题解采用向量法,将复杂问题转化为向量问题,通过定义关系并转化为向量相加来解决。

动物王国中有三类动物A,B,C,这三类动物的食物链构成了有趣的环形。A吃B, B吃C,C吃A。
现有N个动物,以1-N编号。每个动物都是A,B,C中的一种,但是我们并不知道它到底是哪一种。
有人用两种说法对这N个动物所构成的食物链关系进行描述:
第一种说法是"1 X Y",表示X和Y是同类。
第二种说法是"2 X Y",表示X吃Y。
此人对N个动物,用上述两种说法,一句接一句地说出K句话,这K句话有的是真的,有的是假的。当一句话满足下列三条之一时,这句话就是假话,否则就是真话。
1) 当前的话与前面的某些真的话冲突,就是假话;
2) 当前的话中X或Y比N大,就是假话;
3) 当前的话表示X吃X,就是假话。
你的任务是根据给定的N(1 <= N <= 50,000)和K句话(0 <= K <= 100,000),输出假话的总数。
Input
第一行是两个整数N和K,以一个空格分隔。
以下K行每行是三个正整数 D,X,Y,两数之间用一个空格隔开,其中D表示说法的种类。
若D=1,则表示X和Y是同类。
若D=2,则表示X吃Y。
Output
只有一个整数,表示假话的数目。
Sample Input
100 7
1 101 1
2 1 2
2 2 3
2 3 3
1 1 3
2 3 1
1 5 5
Sample Output
3

食物链问题可以说是一个非常经典的种类并查集的题目了,当时也是听都听不懂,看题解更是看不懂了,但是,后来看到了一份题解,里面用到了一种向量法,真的是大牛,把一个超级难想的问题搞成了简简单单的向量问题,下面先贴一下题解链接,简直有种领悟到精髓的感觉。
我觉得重点就是,定义某种关系,然后将其改为向量关系,x—>y是x吃y,值为1,以此类推,最后关系只是几个向量的相加。
下面直接上代码了,题解写的特别详细,我不知道还应该多说什么、、、参照题解
AC代码:

#include<cstdio>
using namespace std;

const int maxn = 50010;
int f[maxn], rel[maxn];

int Find(int x)
{
    if(x == f[x])   return x;
    int root = Find(f[x]);
    rel[x] = (rel[x]+rel[f[x]])%3;
    return f[x] = root;
}

int main()
{
    int n, k, ans = 0;
    scanf("%d%d", &n, &k);
    for(int i = 0; i <= n; i++)     f[i] = i, rel[i] = 0;
    int d, x, y;
    for(int i = 0; i < k; i++)
    {
        scanf("%d%d%d", &d, &x, &y);
        if(x > n || y > n)
        {
            ans++; continue ;
        }
        if(x == y && d == 2)
        {
            ans++; continue ;
        }
        int a = Find(x), b = Find(y);
        if(a != b)
        {
            f[b] = a;
            rel[b] = (rel[x]+d-1+3-rel[y])%3;
        }
        else
        {
            if(d == 1 && rel[x] != rel[y])
            {
                ans++;  continue ;
            }
            if(d == 2 && (3-rel[x]+rel[y])%3 != d-1)
            {
                ans++;  continue ;
            }
        }
    }
    printf("%d\n", ans);
    return 0;
}
### 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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