LeetCode - 547. 朋友圈

本文深入解析了朋友圈算法,通过分析学生间的朋友关系,使用并查集数据结构实现对朋友圈的识别和计数。详细介绍了并查集的实现原理,包括初始化、Find和Union函数的运用,最终实现了对朋友圈数量的有效计算。

547. 朋友圈

班上有 N 名学生。其中有些人是朋友,有些则不是。他们的友谊具有是传递性。如果已知 A 是 B 的朋友,B 是 C 的朋友,那么我们可以认为 A 也是 C 的朋友。所谓的朋友圈,是指所有朋友的集合。

给定一个 N * N 的矩阵 M,表示班级中学生之间的朋友关系。如果M[i][j] = 1,表示已知第 i 个和 j 个学生互为朋友关系,否则为不知道。你必须输出所有学生中的已知的朋友圈总数。

在这里插入图片描述
解题思路: 本题本质上是在求图的连通域个数的问题,基本想到的解题方法主要有,DFS/BFS,从标签上看,这里也可以用并查集解题。

并查集:初始化一个数组,root[i]=i,每个元素分为一个单独的类,然后设计两个函数Find和Union。

class Solution {
public:
    int findCircleNum(vector<vector<int>>& M) {
        int n = M.size();
        int res = n;
        root.resize(n);
        for (int i = 0; i < n; ++i) {
            root[i] = i;
        }
        for (int i = 0; i < n; ++i) {
            for (int j = i + 1; j < n; ++j) {
                if (M[i][j] == 1) {
                    int r1 = Find(i);
                    int r2 = Find(j);
                    if (r1 != r2) {
                        --res;
                        root[r2] = r1;
                    }
                }
            }
        }
        return res;
    }
private:
    int Find(int i) {
        while (i != root[i]) {
            i = root[i];
        }
        return i;
    }
    vector<int> root;
};

参考资料

https://www.cnblogs.com/grandyang/p/6686983.html

### LeetCode 朋友圈数量问题的解决方案与算法思路 在LeetCode上,朋友圈数量问题(Friend Circles)通常涉及一个矩阵表示学生之间的朋友关系。目标是计算出有多少个独立的朋友圈。以下是两种常见的解决方法:Union-Find和DFS。 #### Union-Find算法 Union-Find是一种用于处理集合合并与查找问题的有效算法。在这种情况下,每个学生可以看作是一个节点,而朋友关系则构成了连接这些节点的边。通过Union-Find算法,可以有效地将属于同一个朋友圈学生归并到同一个集合中[^1]。 ```python class UnionFind: def __init__(self, n): self.parent = list(range(n)) def find(self, x): if self.parent[x] != x: self.parent[x] = self.find(self.parent[x]) return self.parent[x] def union(self, x, y): root_x = self.find(x) root_y = self.find(y) if root_x != root_y: self.parent[root_y] = root_x def findCircleNum(M): n = len(M) uf = UnionFind(n) for i in range(n): for j in range(i + 1, n): if M[i][j] == 1: uf.union(i, j) circles = set() for i in range(n): circles.add(uf.find(i)) return len(circles) ``` 上述代码展示了如何使用Union-Find算法来解决这个问题。首先初始化一个包含所有学生的集合,然后遍历矩阵中的每一对学生,如果他们朋友,则将他们所在的集合合并。最后,通过计算不同的根节点数来确定朋友圈的数量[^2]。 #### 深度优先搜索(DFS) 另一种方法是使用深度优先搜索(DFS)。对于矩阵中的每一个未访问的学生,启动一次DFS遍历,标记所有属于同一朋友圈学生为已访问。每次启动新的DFS意味着发现了一个新的朋友圈[^3]。 ```python def findCircleNum(M): def dfs(student): for friend in range(len(M)): if M[student][friend] and visited[friend] == False: visited[friend] = True dfs(friend) n = len(M) visited = [False] * n circles = 0 for student in range(n): if visited[student] == False: dfs(student) circles += 1 return circles ``` 此代码段实现了基于DFS的解决方案。对于矩阵中的每个学生,若尚未被访问,则启动DFS,并递归地访问其所有直接或间接的朋友。每次调用DFS函数时,朋友圈计数器都会增加一,因为这意味着发现了新的、未连接的朋友圈[^4]。 #### 总结 两种方法都可以有效地解决朋友圈数量问题。Union-Find方法在处理动态变化的关系时更具优势,而DFS则在静态数据结构上表现良好。选择哪种方法取决于具体的应用场景和个偏好。
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