默默无闻但不碌碌无为

目录1. 概论2. 并查集的现实意义3. find( )函数的定义与实现4. join( )函数的定义与实现5. 路径压缩算法之一（优化find( )函数）实战检验首先在开始我们学习并查集之前呢，我想先请读者看一下这篇文章点击进入并查集详解 ——图文解说,简单易懂，理解一下并查集的基础理论知识，也算是铺垫吧1. 概论定义：并查集是一种树型的数据结构，用于处理一些不相交集合的合并及查询问题（即所谓的并、查）。比如说，我们可以用并查集来判断一个森林中有几棵树、某个节点是..

/** * 广度优先搜索 * @param Vs 起点 * @param Vd 终点 */ bool BFS(Node& Vs, Node& Vd){ queue<node> Q; Node Vn, Vw; int i; //初始状态将起点放进队列Q Q.push(Vs); hash(Vw) = true;//设置节点已经访问过了！ while (!Q.empt.

首先在开始我们的学习之前，我们需要读者拥有递归的知识基础并且在学习之前，我先给出BFS的基本代码模型（基本大部分DFS题目都能按照此模型来写）void dfs(int step){ 判断边界 尝试每一种可能 for(i=1;i<=n;i++){ 继续下一步 dfs(step+1) } 返回}下面开始我们的学习导入首先介绍一下DFS所谓的DFS在我看来就是一条路走到黑，直到无路可走的情况下，才会选择回头，然后重新选择一条路（官方说法即“优先考虑深度”）引导

如图，小明准备去一些城市旅游，其中有些城市之间有公路，有些则没有，小明为了节省路费，请你帮他计算任意两个城市之间的最短路径for (int i = 1; i <= n; i++){ for (int j = 1; j <= n; j++) { e[i][j] = min(e[i][j], e[i][1] + e[1][j]); }}for (int i = 1; i <= n; i++)//经过1号顶点{ for (in...

注意这里这段话的理解，我们选择了距离源点最近的点之后，必然不可能再找到比它离源点还近的点了，例如我们找到距离源点最近的点距离是1，那么我们要想通过“中间点”找到比它还小的距离是不可能的，因为单凭这个1就是最小的了，何况我们还要加上另外一段距离#include<algorithm>#include<iostream>using namespace std;int main(){ int e[10][10], dis[10], book[10...