在冗余连接I中是无向图,无向图只要在成环的边中任意删除一条就行,用并查集可以简单解决。对于如上有向图两个实例就可以直接并查集解决。但是下面这个实例不行,如果直接用并查集删除的是【1,4】,没有保证树只有一个根节点且没有保证是有向树(顶点1被两个顶点指向)
所以解决这道题得分两种情况。
第一种是存在入度为2的顶点时,就要考虑从指向它的两条边中选择一条进行删除。对于下图这个情况就是选择删除【3,1】或者【2,1】,这里的选择是有讲究的,如果选择删除【3,1】,那么剩余的n-1个顶点和n-1个边必定构成环(用并查集可以判定);所以选择删除【2,1】,剩余的顶点和边正好构成有向树
第二种情况是不存在入度为2的顶点,只存在入度为1的顶点,也就是官方给的实例1和2,对于这种情况其实就是冗余连接I的情形,只需要用并查集找到多余的边删除就行
class Solution {
private:
vector<int> father;
void init() {
for(int i=1;i<father.size();i++)
father[i]=i;
}
int find(int v) {
return v==father[v]?v:father[v]=find(father[v]);
}
bool isSame(int u,int v) {
u=find(u);
v=find(v);
return u==v;
}
void join(int u,int v) {
u=find(u);
v=find(v);
if(u==v)
return ;
else {
father[v]=u;
}
}
bool isTreeAfterRemoveEdge(vector<vector<int>>& edges,int deleteIndex){
this->init();
for(int i=0;i<edges.size();i++){
if(i==deleteIndex)
continue;
else {
int u=edges[i][0];
int v=edges[i][1];
if(isSame(u,v))
return false;
else
join(u,v);
}
}
return true;
}
vector<int> getRemoveEdge(vector<vector<int>>& edges){
this->init();
for(int i=0;i<edges.size();i++){
int u=edges[i][0];
int v=edges[i][1];
if(isSame(u,v))
return {u,v};
else
join(u,v);
}
return {};
}
public:
vector<int> findRedundantDirectedConnection(vector<vector<int>>& edges) {
int n=edges.size();
this->father=vector<int>(n+1);
vector<int> inDegree(n+1,0);//存储每个顶点的入度
vector<int> vec;//存储指向入度为2的顶点的边的索引下标
for(int i=0;i<edges.size();i++)
inDegree[edges[i][1]]++;
for(int i=0;i<edges.size();i++)
if(inDegree[edges[i][1]]==2)
vec.push_back(i);
//入度为2的顶点,指向它的两条边必有一条就是要删除的边
//为了保证删除的边顺序是靠后的,先判断索引1
if(vec.size()>0){
if(this->isTreeAfterRemoveEdge(edges,vec[1]))
return edges[vec[1]];
else
return edges[vec[0]];
}else {
//没有入度为2的顶点,那么就是存在有向环
return this->getRemoveEdge(edges);
}
}
};