小希的迷宫

本文介绍了一种使用并查集进行图的连通性判断及环检测的算法实现,并通过具体的代码示例展示了如何避免环路的形成,确保图符合特定条件。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

在这里插入图片描述
题解
就是并查集判断,是否存在环,若存在则不符合题意

#include <iostream>
#include<algorithm>
#include<cstring>
using namespace std;

const int  N=1e6+10;
int pre[N];     //每个结点
int ranks[N];    //树的高度
int vis[N];
//初始化
void init(int n)     //对n个结点初始化
{
    for(int i = 1; i <=n; i++){
        pre[i] = i;     //每个结点的上级都是自己
        ranks[i] = 1;    //每个结点构成的树的高度为1
    }
}
/*
int find_pre(int x)     //查找结点x的根结点
{
    if(pre[x] == x){        //递归出口:x的上级为x本身,即x为根结点
        return x;
    }
    return find_pre(pre[x]);    //递归查找
}
*/
//改进查找算法:完成路径压缩,将x的上级直接变为根结点,那么树的高度就会大大降低
int Find_pre(int x)     //查找结点x的根结点
{
    if(pre[x] == x){        //递归出口:x的上级为x本身,即x为根结点
        return x;
    }
    return pre[x] = Find_pre(pre[x]);   //递归查找  此代码相当于 先找到根结点rootx,然后pre[x]=rootx
}


bool is_same(int x, int y)      //判断两个结点是否连通
{
    return Find_pre(x) == Find_pre(y);  //判断两个结点的根结点(亦称代表元)是否相同
}

int unite(int x,int y)
{
    int rootx, rooty;
    rootx = Find_pre(x);
    rooty = Find_pre(y);
    if(rootx == rooty){
        return false;
    }
    if(ranks[rootx] > ranks[rooty]){
        pre[rooty] = rootx;         //令y的根结点的上级为rootx
    }
    else{
        if(ranks[rootx] == ranks[rooty]){
            ranks[rooty]++;
        }
        pre[rootx] = rooty;
    }
    return true;
}

int main()
{
    while(true)
    {
        int x,y,ans=0,cnt=0,sum=0,falg=1;
        memset(vis,0,sizeof(vis));
        while(cin>>x>>y)
        {
            if(x==0&&y==0||x==-1&&y==-1)
                break;
            cnt++;
            if(vis[x]==0)
                {
                    ans++;
                    pre[ans]=ans;
                    ranks[ans]=1;
                    vis[x]=ans;
                }
            if(vis[y]==0)
                {
                    ans++;
                    pre[ans]=ans;
                    ranks[ans]=1;
                    vis[y]=ans;
                }
            if(!unite(vis[x],vis[y]))
            {
                falg=0;
            }

        }
        if(x==-1&&y==-1)
            break;
        if(falg==0)
        {
            cout<<"No"<<endl;
            continue;
        }

        for(int i=1;i<=ans;i++)
        {
            if(pre[i]==i)
                sum++;
            if(sum>1)
                break;
        }
        if(sum>1)
            cout<<"No"<<endl;
        else
            cout<<"Yes"<<endl;
    }

    //cout << "Hello world!" << endl;
    return 0;
}

一开始直观感觉就是分情况讨论
当不符合,边数等于房间数减一,的规律的话一定不符合
然后就是并查集判断是否能联通
但是只能过一部分数据,还有一部分被重复的房间路径给卡掉了

非AC代码:

#include <iostream>
#include<algorithm>
#include<cstring>
using namespace std;

const int  N=1e6+10;
int pre[N];     //每个结点
int ranks[N];    //树的高度
int vis[N];
//初始化
void init(int n)     //对n个结点初始化
{
    for(int i = 1; i <=n; i++){
        pre[i] = i;     //每个结点的上级都是自己
        ranks[i] = 1;    //每个结点构成的树的高度为1
    }
}
/*
int find_pre(int x)     //查找结点x的根结点
{
    if(pre[x] == x){        //递归出口:x的上级为x本身,即x为根结点
        return x;
    }
    return find_pre(pre[x]);    //递归查找
}
*/
//改进查找算法:完成路径压缩
//,将x的上级直接变为根结点,那么树的高度就会大大降低
int Find_pre(int x)     //查找结点x的根结点
{
    if(pre[x] == x){        //递归出口:x的上级为x本身,即x为根结点
        return x;
    }
    return pre[x] = Find_pre(pre[x]);   
   //递归查找  此代码相当于 先找到根结点rootx,然后pre[x]=rootx
}


bool is_same(int x, int y)      //判断两个结点是否连通
{
    return Find_pre(x) == Find_pre(y);  
    //判断两个结点的根结点(亦称代表元)是否相同
}

void unite(int x,int y)
{
    int rootx, rooty;
    rootx = Find_pre(x);
    rooty = Find_pre(y);
    if(rootx == rooty){
        return ;
    }
    if(ranks[rootx] > ranks[rooty]){
        pre[rooty] = rootx;         //令y的根结点的上级为rootx
    }
    else{
        if(ranks[rootx] == ranks[rooty]){
            ranks[rooty]++;
        }
        pre[rootx] = rooty;
    }
}

int main()
{
    while(true)
    {
        int x,y,ans=0,cnt=0,sum=0;
        memset(vis,0,sizeof(vis));
         //init(ans);
        while(cin>>x>>y)
        {
            if(x==0&&y==0||x==-1&&y==-1)
                break;
            cnt++;
            if(vis[x]==0)
                {
                    ans++;
                    pre[ans]=ans;
                    ranks[ans]=1;
                    vis[x]=ans;
                }
            if(vis[y]==0)
                {
                    ans++;
                    pre[ans]=ans;
                    ranks[ans]=1;
                    vis[y]=ans;
                }
                unite(vis[x],vis[y]);
        }
        if(x==-1&&y==-1)
            break;
        if(ans!=cnt+1)
        {
            cout<<"No"<<endl;
           // cout<<ans;
            continue;
        }

        for(int i=1;i<=ans;i++)
        {
            if(pre[i]==i)
                sum++;
            if(sum>1)
                break;
        }
        if(sum>1)
            cout<<"No"<<endl;
        else
            cout<<"Yes"<<endl;
    }

    //cout << "Hello world!" << endl;
    return 0;
}

### C语言并查集实现迷宫问题算法 #### 背景介绍 迷宫问题是经典的图论问题之一,通常可以通过深度优先搜索 (DFS) 或广度优先搜索 (BFS) 来解决。然而,并查集(Union-Find)也可以用于处理某些类型的迷宫问题,特别是涉及动态连通性的场景。 并查集是一种高效的数据结构,主要用于管理一组不相交集合的合并与查询操作。它非常适合用来判断两个节点是否属于同一个连通分量,在迷宫中可以表示为判断两点之间是否存在路径[^2]。 --- #### 并查集的核心概念 1. **Find**: 查找某个元素所属的集合根节点。 2. **Union**: 合并两个不同集合。 3. **Path Compression**: 在执行 `Find` 操作时优化树的高度,使得后续查找更快。 4. **Rank Optimization**: 使用秩来控制树的高度,进一步提升效率。 这些特性使并查集成为一种高效的工具,尤其适用于需要频繁更新和查询连通关系的情况。 --- #### C语言实现思路 以下是基于并查集解决迷宫问题的一个通用框架: 1. 将迷宫抽象成一个二维网格,其中每个单元格代表一个顶点。 2. 如果相邻的两个单元格之间有通道,则认为这两个顶点相连。 3. 利用并查集维护所有顶点之间的连通性。 4. 查询任意两点是否连通即可验证它们是否有路径可达。 --- #### 示例代码 以下是一个完整的 C 语言程序,展示如何利用并查集解决迷宫问题: ```c #include <stdio.h> #define MAX_SIZE 100 // 假设迷宫最大尺寸为 100x100 // 定义方向数组,方便访问上下左右四个邻居 int dx[] = {0, 0, -1, 1}; int dy[] = {-1, 1, 0, 0}; // 迷宫大小 int rows, cols; // 并查集父节点数组 int parent[MAX_SIZE * MAX_SIZE]; // 初始化函数 void init(int n) { for (int i = 0; i < n; ++i) { parent[i] = i; } } // 寻找根节点,带路径压缩 int find_set(int x) { if (parent[x] != x) { parent[x] = find_set(parent[x]); // 路径压缩 } return parent[x]; } // 合并两个集合 void union_set(int x, int y) { int rootX = find_set(x); int rootY = find_set(y); if (rootX != rootY) { parent[rootX] = rootY; } } // 获取一维索引 int get_index(int r, int c) { return r * cols + c; } // 主函数逻辑 int main() { scanf("%d %d", &rows, &cols); // 输入迷宫行列数 // 初始化并查集 init(rows * cols); char maze[rows][cols]; // 存储迷宫状态 for (int i = 0; i < rows; ++i) { getchar(); // 清除换行符 for (int j = 0; j < cols; ++j) { scanf("%c", &maze[i][j]); } } // 遍历迷宫,连接可通行的邻接点 for (int i = 0; i < rows; ++i) { for (int j = 0; j < cols; ++j) { if (maze[i][j] == '.') { // '.' 表示可通过 for (int k = 0; k < 4; ++k) { int ni = i + dx[k], nj = j + dy[k]; if (ni >= 0 && ni < rows && nj >= 0 && nj < cols && maze[ni][nj] == '.') { int idx1 = get_index(i, j), idx2 = get_index(ni, nj); union_set(idx1, idx2); } } } } } // 测试两点是否连通 int start_r, start_c, end_r, end_c; printf("请输入起点坐标(r,c): "); scanf("%d %d", &start_r, &start_c); printf("请输入终点坐标(r,c): "); scanf("%d %d", &end_r, &end_c); int s_idx = get_index(start_r, start_c); int e_idx = get_index(end_r, end_c); if (find_set(s_idx) == find_set(e_idx)) { printf("存在一条路径可以从起点到终点。\n"); } else { printf("不存在路径从起点到达终点。\n"); } return 0; } ``` --- #### 关键点解析 1. **初始化**:通过 `init` 函数设置每个节点的父亲为自己。 2. **路径压缩**:在 `find_set` 中实现了路径压缩技术,显著提高性能。 3. **迷宫建模**:将二维矩阵转化为一维数组以便于存储和计算。 4. **输入输出设计**:支持灵活输入迷宫布局以及测试起始点和目标点间的连通性。 --- #### 性能分析 该方法的时间复杂度主要取决于并查集的操作次数。由于采用了路径压缩和按秩合并策略,单次 `Find` 和 `Union` 的时间复杂度接近 O(α(N)),其中 α 是阿克曼反函数,增长极其缓慢,实际运行速度非常快。 ---
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