[poj 1182]食物链[并查集][图解+注释]

本文介绍了一种通过推理算法解决动物食物链关系的问题。给定一定数量的动物和一系列描述它们之间关系的说法,该算法能识别出哪些说法是假的,并最终计算出假话的总数。

代码来源:

http://blog.youkuaiyun.com/c0de4fun/article/details/7318642

题意:

动物王国中有三类动物A,B,C,这三类动物的食物链构成了有趣的环形。A吃B, B吃C,C吃A。
现有N个动物,以1-N编号。每个动物都是A,B,C中的一种,但是我们并不知道它到底是哪一种。
有人用两种说法对这N个动物所构成的食物链关系进行描述:
第一种说法是"1 X Y",表示X和Y是同类。
第二种说法是"2 X Y",表示X吃Y。
此人对N个动物,用上述两种说法,一句接一句地说出K句话,这K句话有的是真的,有的是假的。当一句话满足下列三条之一时,这句话就是假话,否则就是真话。
1) 当前的话与前面的某些真的话冲突,就是假话;
2) 当前的话中X或Y比N大,就是假话;
3) 当前的话表示X吃X,就是假话。
你的任务是根据给定的N(1 <= N <= 50,000)和K句话(0 <= K <= 100,000),输出假话的总数。

Input

第一行是两个整数N和K,以一个空格分隔。
以下K行每行是三个正整数 D,X,Y,两数之间用一个空格隔开,其中D表示说法的种类。
若D=1,则表示X和Y是同类。
若D=2,则表示X吃Y。

Output

只有一个整数,表示假话的数目。


对其中的三个公式进行了图解.

这题主要麻烦的地方是:

1.只要提到一个动物,如果不矛盾,就都插入[同]一个集合中;并不是靠不同的集合来区分.

2.依靠关系的传递来区分,还用到了取模

3.推公式图解起来挺简单,只是不熟练,不习惯


#include<cstdio>
//748K	219MS
using namespace std;
const int MAXN = 50010;//动物个数的最大值
///指明父节点与自己的关系,0同类,1被吃,2吃父
const int SAME = 0;
const int ENEMY = 1;
const int FOOD = 2;
struct Animal
{
    int parent;
    int num;
    int relation;
};
Animal ani[MAXN];
int ans;
int findParent(Animal* node)
{
    int tmp;
    if( node->parent == node->num )
        return node->parent;
    tmp = node->parent;
    node->parent = findParent(&ani[node->parent]);
    node->relation = ( ani[tmp].relation + node->relation ) % 3;///公式1
    return node->parent;
}
void Union(int anix,int aniy,int rootx,int rooty,int d)
{
    ani[rooty].parent = rootx;
    ///rootY.parent = rootX.parent;
    ani[rooty].relation =( (3 - ani[aniy].relation) + (d - 1) + ani[anix].relation) % 3;///公式2
}

void init_Animal(int n)
{
    for(int i = 1 ; i <= n ; i++)
    {
        ani[i].num = i;
        ani[i].parent = i;//自己为根
        ani[i].relation = SAME;
    }
}
int main()
{
    int N,K;
    int d,X,Y;
    scanf("%d%d",&N,&K);
    init_Animal(N);
    for(int i = 0 ; i < K ; i++)
    {
        scanf("%d%d%d",&d,&X,&Y);
        if( X > N || Y > N)
            ans++;//第2)条
        else
        {
            if(d == 2 && X == Y)//第3)条
                ans++;
            else
            {
                int a = findParent(&ani[X]);//此函数需要判断循环关系
                int b = findParent(&ani[Y]);
                if ( a != b )
                {
                    ///x,y不在同一集合中,就插入集合;此时肯定不能得出矛盾,于是就是真话
                    Union(X,Y,a,b,d);
                }
                else
                {
                    switch(d)
                    {//X,Y在同一集合中,但与父节点的关系不同,不是同一物种
                        case 1:
                            if(ani[X].relation != ani[Y].relation)
                                ans++;
                            break;
                        case 2://((ani[Y].relation + 3 - ani[X].relation) % 3 )//表示Y.X.==1,即X吃Y
                            if(((ani[Y].relation + 3 - ani[X].relation) % 3 ) != 1)///公式3
                                ans++;
                            break;
                    }//X,Y在同一集合中,但不满足X吃Y
                }
            }
        }
    }
    printf("%d\n",ans);
    return 0;
}



### 并查集算法的时间复杂度分析 并查集是一种高效的用于处理集合合并与查询的算法。在POJ 1182 食物链问题中,使用了并查集来判断动物之间的关系,并且通过路径压缩和按秩合并等优化手段,可以极大地提高算法的效率。 #### 路径压缩的影响 路径压缩是并查集中一种重要的优化技术,它能够将查找过程中经过的所有节点直接连接到根节点上。这种操作使得后续查找的时间复杂度接近于常数[^1]。具体来说,路径压缩后的查找操作时间复杂度可以用阿克曼函数的反函数 \( \alpha(n) \) 来表示,其中 \( n \) 是集合中的元素个数。阿克曼函数的增长速度极慢,因此 \( \alpha(n) \) 在实际应用中几乎可以视为常数。 ```python def Find(x): if x != par[x]: par[x] = Find(par[x]) # 路径压缩 return par[x] ``` #### 按秩合并的作用 按秩合并是一种优化策略,它通过将较小的树合并到较大的树上来减少树的高度。这种方法结合路径压缩后,可以进一步降低操作的时间复杂度[^2]。在实际实现中,可以通过维护一个数组 `rank` 来记录每个集合的深度,并在合并时选择深度较小的树挂接到深度较大的树上。 ```python def Union(x, y): rootX = Find(x) rootY = Find(y) if rootX != rootY: if rank[rootX] > rank[rootY]: par[rootY] = rootX elif rank[rootX] < rank[rootY]: par[rootX] = rootY else: par[rootY] = rootX rank[rootX] += 1 ``` #### 时间复杂度总结 对于 POJ 1182 食物链问题,假设总共有 \( n \) 个动物和 \( m \) 条关系,则初始化并查集的时间复杂度为 \( O(n) \),每次查找或合并操作的时间复杂度为 \( O(\alpha(n)) \)[^2]。由于 \( \alpha(n) \) 的增长极其缓慢,在实际情况下可以认为其为常数。因此,整个算法的时间复杂度主要由关系数量 \( m \) 决定,最终的时间复杂度为 \( O(m \cdot \alpha(n)) \)[^1]。 ### 代码示例 以下是一个完整的并查集实现,适用于 POJ 1182 食物链问题: ```python class UnionFind: def __init__(self, n): self.par = list(range(3 * n)) self.rank = [0] * (3 * n) def Find(self, x): if self.par[x] != x: self.par[x] = self.Find(self.par[x]) return self.par[x] def Union(self, x, y): rootX = self.Find(x) rootY = self.Find(y) if rootX != rootY: if self.rank[rootX] > self.rank[rootY]: self.par[rootY] = rootX elif self.rank[rootX] < self.rank[rootY]: self.par[rootX] = rootY else: self.par[rootY] = rootX self.rank[rootX] += 1 def Same(self, x, y): return self.Find(x) == self.Find(y) ```
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