AcWing 837. 连通块中点的数量

文章描述了一个关于无向图的问题,通过并查集数据结构实现m个操作,包括添加边(Cab)、查询两点是否在同一连通块(Q1ab)和查询连通块内点数(Q2a)。代码展示了如何利用并查集快速判断节点关系。

给定一个包含 nn 个点(编号为 1∼n1∼n)的无向图,初始时图中没有边。

现在要进行 mm 个操作,操作共有三种:

  1. C a b,在点 aa 和点 bb 之间连一条边,aa 和 bb 可能相等;
  2. Q1 a b,询问点 aa 和点 bb 是否在同一个连通块中,aa 和 bb 可能相等;
  3. Q2 a,询问点 aa 所在连通块中点的数量;
输入格式

第一行输入整数 nn 和 mm。

接下来 mm 行,每行包含一个操作指令,指令为 C a bQ1 a b 或 Q2 a 中的一种。

输出格式

对于每个询问指令 Q1 a b,如果 aa 和 bb 在同一个连通块中,则输出 Yes,否则输出 No

对于每个询问指令 Q2 a,输出一个整数表示点 aa 所在连通块中点的数量

每个结果占一行。

数据范围

1≤n,m≤1051≤n,m≤105

输入样例:
5 5
C 1 2
Q1 1 2
Q2 1
C 2 5
Q2 5
输出样例:
Yes
2
3

代码如下:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N=1e5+5;
int n,m;
int p[N],s[N];
int find(int x){
	if(p[x]!=x){
		p[x]=find(p[x]);
	}
	return p[x];
}
int main(){
	scanf("%d %d",&n,&m);
	for(int i=1;i<=n;i++){
		p[i]=i;
		s[i]=1;
	}
	while(m--){
		string op;
		int a,b;
		cin>>op;
		if(op[0]=='C'){
			scanf("%d %d",&a,&b);
			if(find(a)==find(b)){
				continue;
			}
			s[find(b)]+=s[find(a)];
			p[find(a)]=find(b);
		}
		else if(op[1]=='1'){
			scanf("%d %d",&a,&b);
			if(find(a)==find(b)){
				puts("Yes");
			}
			else{
				puts("No");
			}
		}
		else{
			scanf("%d",&a);
			printf("%d\n",s[find(a)]);
		}
	}
	return 0;
}

 

### 连通块内节点计数算法 #### 广度优先搜索(BFS)实现连通块计数 广度优先搜索是一种适合用于遍历或搜索图形结构的方法。对于连通块内的节点计数问题,可以采用BFS来解决。 给定一个无向图G=(V,E),其中V代表顶点集合而E代表边集。为了统计每一个连通分量中的结点数目: - 使用队列辅助完成层次化探索过程; - 维护访问标记数组`vis[]`记录哪些位置已经被处理过; 当遇到未被访问过的节点u时启动新的BFS进程,并在此过程中累加当前联通区域大小直至无法继续扩展为止[^1]。 ```python from collections import deque def bfs_count(graph, start_node): queue = deque([start_node]) visited = set() count = 0 while queue: node = queue.popleft() if node not in visited: visited.add(node) count += 1 for neighbor in graph[node]: if neighbor not in visited: queue.append(neighbor) return count ``` 此方法能够有效地找出并计算出从指定起点可达的所有其他节点的数量,在面对大规模稀疏矩阵的情况下表现尤为出色[^2]。 #### 深度优先搜索(DFS)实现连通块计数 除了BFS之外,也可以利用递归形式的深度优先搜索来进行相同的操作。这种方法同样依赖于栈机制(隐式的函数调用堆栈),并且通过回溯的方式逐步深入到子树最底部再返回上级节点直到整个分支都被扫描完毕[^3]。 ```python def dfs_count(graph, current_node, visited=set()): if current_node in visited: return 0 visited.add(current_node) total = 1 for next_node in graph[current_node]: if next_node not in visited: total += dfs_count(graph, next_node, visited) return total ``` 这两种方式都可以很好地解决问题,具体选择取决于实际应用场景和个人偏好。通常来说,由于Python存在最大递归深度限制,默认情况下可能不适合非常深嵌套情况下的DFS操作[^4]。
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