蓝桥杯并查集|路径压缩|合并优化|按秩合并|合根植物(C++)

并查集

并查集是大量的树(单个节点也算是树)经过合并生成一系列家族森林的过程。
可以合并可以查询的集合的一种算法
可以查询哪个元素属于哪个集合
每个集合也就是每棵树都是由根节点确定,也可以理解为每个家族的族长就是根节点。
元素集合的代表性元素,也是第一个被分到这个集合的元素
举个数字和字母的例子如下。
初始森林: 图片描述
经过的一系列合并后的状态(不唯一,举个栗子):
A T都是字母集合,把A和T放在同一个集合,A作为T的“介绍人(父亲)“
U T都是字母集合,把U和T放在同一个集合,T作为U的“介绍人(父亲)“
1 2都是数字集合,把1和2放在同一个集合,1作为2的“介绍人(父亲)“
C B都是字母集合,把C和B放在同一个集合,B作为C的“介绍人(父亲)“
2 4都是数字集合,把2和4放在同一个集合,2作为4的“介绍人(父亲)“
C R都是字母集合,把C和R放在同一个集合,C作为R的“介绍人(父亲)“
8 4都是数字集合,把8和4放在同一个集合,4作为8的“介绍人(父亲)“
90 8都是数字集合,把90和8放在同一个集合,8作为90的“介绍人(父亲)“
R I都是字母集合,把R和I放在同一个集合,R作为I的“介绍人(父亲)“
图片描述
此时A节点的父示是自己,我们杯这种元素为该集合的祖先。用于代表该集合,如A代表的是字母集合。
相似的,1的的父亲是自己,所以1为该集合的祖先,用于代表该数字集合。
我们会发现一个问题,如果查询I属于那个集合,我们要向上跳6次,这非常消耗我们的时间。链式的并查集存储的查询效率太低,在多次查询和大量数据时必定TLE,所以我们需要进行优化,引入路径压缩
最终合并后的状态:
注:示意图的位置与存储物理位置无关,只代表逻辑关系。
图片描述
我们每次查询都将路径压缩,使得Fa指针指向祖先节点而不是父节点。在每次合并两个集合时先查询(可选,如果合并过多插入很少可以只在查询时合并)那么最后形成的并查集数据结构会如左图这种形式,此时有着高效的查询效率能够在0(1)的时间复杂度内返回属于什么集合。
这里说的是最后的查询,如果考虑路径压缩的过程时间复杂度应该是 O ( log ⁡ n ) O(\log n) O(logn)

并查集的存储结构

并查集采用数组表示整个森林,初始时每个森林的树根为自己。
C++ 存储与初始化:

# define Maxn 200// 假设所需数量为200int fa[Maxn+1]void init()
{for(int i =0;i<=Maxn; i++)fa[i]=i;  //i的父亲是i,指向自己
}
查询

一般用递归法实现对代表元素的查询:递归访问父节点,直至根节点(根节点的标志就是父节点是本身)。
根节点相同的两个元素属于同一个集合
所以判断 AB 是否属于一个集合直接判断 find(A)find(B)是否相同即可。
C++ 查询:

int find(int x)
{if(fa[x] == x)return x;elsereturn find(fa[x]);
}

我们这里有一个问题,当树的链很长时,比如:
图片描述
如果每次都查询最后一个,那么他就要经过多次递归,非常消耗时间,这时候我们就要引入路径压缩。

路径压缩

路径压缩是为了解决当树的高度过高的时候,提高查询时效的方法。
解决方式也很简单,在递归的同时将路径压缩,那么上面的图经过一次查询后的效果如下。
图片描述
C++ 查询带路径压缩:

int find(int x)
{if(x == fa[x])return x;else{fa[x] = find(fa[x]);//父节点设为根节点return fa[x];//返回父节点}
}
合并

合并的方式很简单,就是把一颗树的根节点设置为另一棵树的根节点即可。
还有一种方式是按秩合并,但是我们使用路径压缩时间复杂度就已经很低了,如果在引入 rank 相对会有些复杂。而且对于我们的使用路径压缩一种方式就已经足够。并且路径压缩和按秩合并一起使用时会影响 rank 准确性,所以我们采用普通的合并与优化后的查找即可。
图片描述
合并后:
图片描述
C++ 合并:


void merge(int i, int j)
{fa[find(i)] = find(j);//把i的祖先挂到j的祖先上面
}

当合并操作远大于查询操作,直接把2的祖先连到12上,这样就只用做一次查询就可以,只用查2的祖先就可以了
不能把2和12简单链接,这样2和2的祖先1之间的线就断了,如果简单地连接过去,就相当于2和12是一个集合,2和原来的不是一个集合了
合并优化:
还有一个优化是启发式合并,有很多的合并算法都叫启发式合并
这里讲其中一种常用的启发式合并。合并时,选择哪棵树的根节点作为新树的根节点会影响未来操作的复杂度。
按照子树大小去合并,小的合并到大的,以免发生退化(以免树的树高变得很高)。
所以启发式合并的原理是在集合合并时将小的集合合并到大的集合里,也可以使 find 操作复杂度降低到 O(logn),在集合合并时还要增加一个更新集合大小的操作。

C++
void merge(int x,int y)//启发式合并
{x=find(x);  //先查xy=find(y);  //再查yif(x!=y)  //如果x和y不属于同一个集合的话{if(sz[x]<sz[y])  //判断子树的大小swap(x,y);  //如果x小于子树y的话,x是个小树,y是个大树sz[x]+=sz[y];   //把y的个数加到x上fa[y]=x;      //默认把y树挂到x上,把小树挂到大树上}
}

无论子树是高的还是矮的,子树越大
如果把大树的顶点变成了另一棵小的树的分支,实际上这样不好,反而如果把小数的顶点挂到大树的顶点下面,成为分支,这棵挂上去的小树会跟这棵大树下面的其他小树差不多,
如果是一般的并查集题目用路径压缩就可以了,当然两种优化都用的话复杂度可以降得更低。两种优化都使用的话单次操作的复杂度才是 O(α)

按秩合并

除此之外还有一个优化是按秩合并,其实这个合并和启发式合并是有些相似的。合并时,同样会因为选择哪棵树的根节点作为新树的根节点会影响未来操作的复杂度。但这次我们选择是树的秩。秩的意思就是树的高度,按秩合并就是每次合并两个的时候判断两边的树高,小的合并到大的上面去这样。可以将深度较小的树连到另一棵,以免发生退化,也可以使find操作复杂度降低到O(logn),在集合合并时还要增加一个更新树高的操作。

void merge(int x,int y)//按秩合并
{x=find(x);y=find(y);if(x!=y){if(rk[x]>rk[y])  //谁的秩更高一点swap(x,y);  //如果x的秩大于y的秩,交换f[x]=y;  //将x挂到y上if(rk[x]==rk[y])  //如果两个的秩相同fk[y]++;  //秩++}
}

两种合并的时间复杂度接近都可以认为O(logn)如果使用路径压缩和合并算法时间复杂度同样为 O(a)

合根植物

题目链接
难度: 简单
标签: 并查集, 2017, 国赛
题目描述:
w 星球的一个种植园,被分成 m×n 个小格子(东西方向 m 行,南北方向 n 列)。每个格子里种了一株合根植物。
这种植物有个特点,它的根可能会沿着南北或东西方向伸展,从而与另一个格子的植物合成为一体。
如果我们告诉你哪些小格子间出现了连根现象,你能说出这个园中一共有多少株合根植物吗?
输入描述:
第一行,两个整数 m,n,用空格分开,表示格子的行数、列数(1≤m,n≤1000)。
接下来一行,一个整数 k (0≤k≤10^5 ),表示下面还有 k 行数据。
接下来 k 行,每行两个整数 a,b,表示编号为 a 的小格子和编号为 b 的小格子合根了。
格子的编号一行一行,从上到下,从左到右编号。
比如:5×4 的小格子,编号:

行列
1234
5678
9101112
13141516
17181920

输出描述:

输出植物数量。

输入输出样例:
示例:
输入:

5 4
16
2 3
1 5
5 9
4 8
7 8
9 10
10 11
11 12
10 14
12 16
14 18
17 18
15 19
19 20
9 13
13 17

输出:

5

样例图例如下:
图片描述
运行限制:

    最大运行时间:1s最大运行内存: 256M

题目解析:
这个题就是一个模板并查集的题目,每次合根就是一次 Merge
最后答案就是看有多少个根即可,那么就是看有多少个fa[x]=x即可。
直接按照题目编写即可,部分解析直接写进题目。
答案解析:
C++ 描述:

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
# define Maxn 2000000// 假设所需数量为200
int fa[Maxn+1];  //把0避过去
void init()  //初始化
{for(int i =0; i<=Maxn; i++)fa[i]=i;
}
int find(int x)  //查询操作,带路径压缩
{if(x == fa[x])return x;else{fa[x] = find(fa[x]);//父节点设为根节点return fa[x];//返回父节点}
}
void merge(int i, int j)  //合根
{fa[find(i)] = find(j);
}int n,m; //n行,m列
int k; //k次合根int main()
{init();cin>>n>>m>>k;int a,b;for(int i=1; i<=k; i++){cin>>a>>b;merge(a,b); //合根}int ans=0;for(int i=1; i<=n*m; i++)  //从1判断到n*m,判断自己是不是自己的根{if(fa[i]==i) //找根节点{ans++;  //如果是自己的根,就代表能找到那棵代表的合根植物}}cout<<ans;  //输出有多少根植物return 0;
}

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/752140.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【开源鸿蒙】模拟运行OpenHarmony轻量系统QEMU RISC-V版

文章目录 一、准备工作1.1 编译输出目录简介 二、QEMU安装2.1 安装依赖2.2 获取源码2.3 编译安装2.4 问题解决 三、用QEMU运行OpenHarmony轻量系统3.1 qemu-run脚本简介3.2 qemu-run脚本参数3.3 qemu-run运行效果3.4 退出QEMU交互模式 四、问题解决五、参考链接 开源鸿蒙坚果派…

YOLOv8改进 | 图像去雾 | 门控可微分图像处理GDIP模块改善物体低照度检测检测(适用于图片不清晰等一切场景,全网独家首发)

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是门控可微分图像处理GDIP模块&#xff0c;其可以理解为是一直图像增强领域的模块&#xff0c;其主要适用于雾天的一些去雾检测&#xff0c;当然了也适用于于一些图片模糊不清的场景&#xff0c;GDIP&#xff08;Gated Differentiable Im…

论文阅读——EarthPT

EarthPT: a time series foundation model for Earth Observation 一个Earth Observation (EO)预训练的Transformer。EarthPT是一个7亿参数解码Transformer基础模型&#xff0c;以自回归自监督方式进行训练&#xff0c;并专门针对EO用例进行开发。我们证明了EarthPT是一个有效的…

谷歌(edge)浏览器过滤,只查看后端发送的请求

打开F12 调试工具 选择Network 这是我们会发现 什么图片 文件 接口的请求很多很多&#xff0c;我们只需要查看我们后端发送的请求是否成功就好了 正常情况我们需要的都是只看接口 先点击这里这个 过滤 我们只需要点击 Fetch/XHR 即可过滤掉其他请求信息的展示 这样烦恼的问题就…

海豚调度系列之:单机部署

海豚调度系列之&#xff1a;单机部署 一、前置准备工作二、启动 DolphinScheduler Standalone Server三、登录 DolphinScheduler四、启停服务五、配置数据库 Standalone 仅适用于 DolphinScheduler 的快速体验. 如果你是新手&#xff0c;想要体验 DolphinScheduler 的功能&…

windows下修改mysql的max_allowed_packet的值

1)C:\Program Files\MySQL\MySQL Server 5.7 在MySQL 的安装目录下添加my.ini文件&#xff0c;同时添加空的data文件 2&#xff09;my.ini文件内容如下&#xff0c; [mysqld] port 3306 basedirC:\Program Files\MySQL\MySQL Server 5.7 datadirC:\Program Files\MySQL\MySQ…

【鸿蒙HarmonyOS开发笔记】自定义组件详解

自定义组件 除去系统预置的组件外&#xff0c;ArkTS 还支持自定义组件。使用自定义组件&#xff0c;可使代码的结构更加清晰&#xff0c;并且能提高代码的复用性。 我们开发的每个页面其实都可以视为自定义组件内置组件的结合 语法说明 自定义组件的语法如下图所示 各部分…

TCL管理Vivado工程

文章目录 TCL管理Vivado工程1. 项目目录2. 导出脚本文件3. 修改TCL脚本3.1 project.tcl3.2 bd.tcl 4. 工程恢复 TCL管理Vivado工程 工程结构 1. 项目目录 config: 配置文件、coe文件等。doc: 文档fpga: 最后恢复的fpga工程目录ip: ip文件mcs: bit流文件等,方便直接使用src: .…

npm包、全局数据共享、分包

使用 npm 包 小程序对 npm 的支持与限制 目前&#xff0c;小程序中已经支持使用 npm 安装第三方包&#xff0c;从而来提高小程序的开发效率。但是&#xff0c;在小程序中使用npm 包有如下 3 个限制&#xff1a; ① 不支持依赖于 Node.js 内置库的包 ② 不支持依赖于浏览器内置…

webgl canvas系列——快速加背景、抠图、加水印并下载图片

文章目录 ⭐前言⭐canvas绘制图片&#x1f496;绘制csdn图片&#x1f496;给png图片加背景&#x1f496;cavans下载图片&#x1f496;cavans上传图片并抠图&#x1f496;cavans添加文字水印&#x1f496;inscode 完整代码块 ⭐结束 ⭐前言 大家好&#xff0c;我是yma16&#x…

建设IAM/IDM统一身份管理,实现系统之间的单点登录(SSO)

企业实施身份管理的现状&#xff1a; 1.身份存储分散&#xff0c;不能统一供应诸多应用系统&#xff0c;企业用户信息常常存在于多个系统&#xff0c;如HR系统有一套用户信息&#xff0c;OA系统也有一套用户信息&#xff0c;身份存储不集中&#xff0c;不能统一地为诸多应用系…

AJAX概念和axios使用、URL、请求方法和数据提交、HTTP协议、接口、form-serialize插件

AJAX概念和axios使用 AJAX概念 AJAX就是使用XMLHttpRequest对象与服务器通信&#xff0c;它可以使用JSON、XML、HTML和text文本等格式发送和接收数据&#xff0c;AJAX最吸引人的就是它的异步特性&#xff0c;也就是说它可以在不重新刷新页面的情况下与服务器通信&#xff0c;…

Tomcat(二)

一、搭建个人博客 二、状态页 默认的管理页面被禁用&#xff0c;启用方法如下 修改conf/conf/tomcat-users.xml 2.1 开启状态页&#xff08;本地访问&#xff09; 2.2 开启允许远程登录状态页 2.3 host manager

【Spark编程基础】RDD 编程初级实践(附源代码)

目录 一、实验目的二、实验平台三、实验内容1.spark-shell 交互式编程2.编写独立应用程序实现数据去重3.编写独立应用程序实现求平均值问题 一、实验目的 1、熟悉 Spark 的 RDD 基本操作及键值对操作&#xff1b; 2、熟悉使用 RDD 编程解决实际具体问题的方法 二、实验平台 …

C语言字符串函数strstr、strtok和strerror

1.strstr函数 函数作用&#xff1a; 在字符串1中查找是否存在字符串2。 例子&#xff1a; "bbc"中找”bc“ 函数定义&#xff1a; const char * strstr ( const char * str1, const char * str2 ); str1字符串1的首字符的指针。str2字符串2的首字符的指针。const修…

ICANN备稿时debug遇到的问题

包问题 装包&#xff1a;先用fastai出现单击没有跳转的情况&#xff1a;安装pylance即可出现了用pip3 uninstall后pip3 list还有原来的numpy&#xff0c;然后用conda uninstall之后就行了。pip, pip3, conda这几个来回用。 精度问题 打印tensor数组自动保留后四位&#xff1a;…

git问题列表(一)(持续更新中~~~)

文章目录 问题1&#xff1a;如何在本地创建git仓库&#xff0c;并推送到远程仓库&#xff1f;问题2&#xff1a;如何创建本地分支&#xff0c;并基于其创建远程分支&#xff1f;问题3&#xff1a;报错“origin does not appear to be a git repository”是什么原因&#xff1f;…

如何在Ubuntu中查看编辑lvgl的demo和examples?

如何在Ubuntu中查看编辑lvgl的demo和examples&#xff1f; 如何在 Ubuntu系统中运行查看lvgl 1、拉取代码 在lvgl的github主页面有50多个仓库&#xff0c;找到lv_port_pc_eclipse这个仓库&#xff0c;点进去 拉取仓库代码和子仓库代码 仓库网址&#xff1a;https://github…

【php基础】输出、变量、

php基础补充 1. 输出2.和"的区别3.变量3.1变量的命名规则3.2 两个对象指向同一个值3.3 可变变量 4.变量的作用域5. 检测变量 1. 输出 echo: 输出 print: 输出&#xff0c;输出成功返回1 print_r(): 输出数组 var_dump(): 输出数据的详细信息&#xff0c;带有数据类型和数…

矩阵中移动的最大次数

文章目录 所属专栏:BFS算法 题目链接 思路如下&#xff1a; 1.首先我们需要从第一列开始遍历&#xff0c;寻找每一个都能够满足条件的位置&#xff0c;将它插入到数组里面 2.第一列遍历完了后我们先判断第一列的数是否都满足条件插入到数组里面&#xff0c;如果数组为空&#…