算法题:朋友圈

一、题目

班上有 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。

二、思路

通过遍历矩阵生成相应的并查集,然后返回所有的根节点数量

三、实现

public int findCircleNum(int[][] M) {
    int len = M.length;
    int[] visited = new int[len];

    int res = 0;

    for (int i = 0; i < M.length; i++) {
        if (visited[i] == 0) {
            dfs(M, visited, i);
            res += 1;
        }
    }

    return res;
}

public void dfs(int[][] M, int[] visited, int i) {
    for (int j = 0; j < M.length; j++) {
        if (M[i][j] == 1 && visited[j] == 0) {
            visited[j] = 1;
            dfs(M, visited, j);
        }
    }
}
### 朋友圈数量编程题的 C++ 实现 在处理朋友圈数量的问题时,通常采用 **并查集(Union-Find)** 数据结构来高效解决。并查集可以快速合并集合(Union)和查找集合代表(Find),非常适合处理类似朋友圈的传递性关系。 以下是一个基于 **并查集** 的 C++ 实现,用于计算朋友圈的数量: ```cpp #include <iostream> #include <vector> using namespace std; class UnionFind { private: vector<int> parent; vector<int> rank; int count; // 朋友圈数量 public: UnionFind(int n) { parent.resize(n); rank.resize(n, 0); count = n; for (int i = 0; i < n; ++i) { parent[i] = i; } } int find(int x) { if (parent[x] != x) { parent[x] = find(parent[x]); // 路径压缩 } return parent[x]; } void unite(int x, int y) { int rootX = find(x); int rootY = find(y); if (rootX != rootY) { if (rank[rootX] < rank[rootY]) { parent[rootX] = rootY; } else { parent[rootY] = rootX; if (rank[rootX] == rank[rootY]) { rank[rootX]++; } } count--; // 合并后朋友圈数量减少 } } int getCount() { return count; } }; int main() { int n; cin >> n; UnionFind uf(n); for (int i = 0; i < n; ++i) { for (int j = 0; j < n; ++j) { int relation; cin >> relation; if (relation == 1 && i != j) { uf.unite(i, j); } } } cout << uf.getCount() << endl; return 0; } ``` #### 输入说明 - 输入的第一行为一个整数 `n`,表示学生的数量。 - 接下来的 `n` 行,每行包含 `n` 个整数,表示学生之间的关系矩阵。其中 `1` 表示直接的朋友关系,`0` 表示不是直接的朋友关系。 #### 输出说明 - 输出一个整数,表示朋友圈的总数。 #### 算法解析 - 使用 **并查集** 来管理所有学生的分组。 - 遍历关系矩阵,如果两个学生是直接朋友(即矩阵值为 `1`),则将他们所在的集合合并。 - 最终,通过 `getCount()` 方法获取剩余的独立朋友圈数量。 该算法的时间复杂度为 `O(n^2 * α(n))`,其中 `α(n)` 是阿克曼函数的反函数,几乎可以视为常数级别,因此效率非常高[^2]。 --- ###
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