并查集及其简单应用

在这里插入图片描述

文章目录

  • 一.并查集
  • 二.并查集的实现
  • 三.并查集的基本应用

一.并查集

  • 并查集的逻辑结构:由多颗不相连通多叉树构成的森林(一个这样的多叉树就是森林的一个连通分量)

    • 并查集的元素(树节点)用0~9的整数表示,并查集可以表示如下: 在这里插入图片描述
  • 并查集的物理存储结构:并查集一般采用顺序结构实现,用数组下标表示并查集的元素,数组元素用于记录并查集中的元素间的关系:在这里插入图片描述

    • 并查集的元素对应的数组元素负数,则表示该并查集元素某颗多叉树的根且没有前驱结点,负数的绝对值表示该颗多叉树(并查集的连通分量)的元素个数
    • 并查集的元素对应的数组元素非负数,这个非负数则表示该并查集的元素的前驱结点
  • 并查集数据结构常用的运算就是==(连通分量)多叉树间的合并算法==:在这里插入图片描述

二.并查集的实现

  • 并查集的初始状态设置:在这里插入图片描述
  • 简单的代码实现:
#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>

//采用适配器模式实现并查
class UnionFindSet
{
public:
	//构造函数参数为并查集中的元素个数,并查集的初始状态为size颗树构成的森林(size个连通分量)
	UnionFindSet(size_t size)
		:_SetMap(size,-1)
	{}
	//给定一个并查集元素找到其所在的(连通分量)多叉树的根结点
	size_t FindRoot(int Node) const throw(std :: string)
	{
		//越界检查
		if (Node < 0 || Node >= _SetMap.size())throw "Label out of range";	
		while (_SetMap[Node] >= 0)
		{
			Node = _SetMap[Node];
		}
		return static_cast<size_t>(Node);
	}


	//给定两个并查集元素,将它们所在的(连通分量)多叉树进行合并运算
	void Union(int Node1, int Node2)  throw(std::string)
	{
		//越界检查
		if (Node1 < 0 || Node1 > _SetMap.size()|| Node2 < 0 || Node2 > _SetMap.size())
			throw "Label out of range";

		//先找到两个元素所在的(连通分量)多叉树的根
		size_t root1 = FindRoot(Node1);
		size_t root2 = FindRoot(Node2);
		//进行多叉树合并操作
		if (root1 != root2)
		{
			_SetMap[root1] += _SetMap[root2];
			_SetMap[root2] = static_cast<int>(root1);
		}
	}

	//计算并查集中多叉树的颗数(连通分量的个数)
	size_t SetCount() const noexcept
	{
		//并查集中多叉树的颗数就是vector中负数元素的个数
		size_t count = 0;
		for (auto e : _SetMap)
		{
			if (e < 0)++count;
		}
		return count;
	}
private:
	std::vector<int> _SetMap;
};
  • 并查集是一种经常用于划分等价类的数据结构.以树形逻辑结构为基础,以一颗多叉树(一个连通分量)表示一个等价类,多个互相不连通的多叉树(连通分量)构成的森林用于表示多个等价类构成的集合,使用并查集可以很好地解决等价类的划分和计数问题(即图的连通分量的求解问题)

三.并查集的基本应用

LeetCoed : LCR 116. 省份数量

  • 这个问题就是一个等价类集合构建和计数问题,可以使用并查集解决.(题目中的相连关系就是一种相对于相同省份性质的等价关系)
  • 问题的本质可以抽象为:以城市为元素依据相连关系形成的图结构的最小生成树的个数(即连通分量的个数),可以采用dfsbfs遍历算法,此处提供使用并查集的一种写法.
  • 借助vectorlambda表达式建立简单的并查集最后返回并查集中多叉树的个数:
class Solution 
{
public:
    int findCircleNum(vector<vector<int>>& isConnected) 
    {
        //创建简易的并查集
        vector<int> UnionSet(isConnected.size(),-1);
        //定义Find函数,根据结点找到多叉树的根
        auto Find = [&UnionSet](int Node){
                        while(UnionSet[Node] >=0)
                        {
                            Node = UnionSet[Node];
                        }
                        return Node;
                    };
        for(int i = 0; i < isConnected.size(); ++i)
        {
            for(int j = i+1; j < isConnected.size(); ++j)
            {
                if(isConnected[i][j] == 1)
                {
                    //多叉树合并
                    int root1 = Find(i);
                    int root2 = Find(j);
                    if(root1 != root2)
                    {
                        UnionSet[root1] += UnionSet[root2];//这句代码用于修改结点计数,此题中可以不加
                        UnionSet[root2] = root1;
                    }
                }

            }
        }

        int count = 0;
        //统计并查集中多叉树的个数
        for(auto e : UnionSet)
        {
            if(e < 0 ) ++count;
        }
        return count;
    }
};

LeetCode:990. 等式方程的可满足性

  • 这同样是一个等价类划分的问题:将0~25的各个编号与a~z二十六个字母建立映射关系,根据字母间相等关系构建并查集:
class Solution 
{
public:
    bool equationsPossible(vector<string>& equations) 
    {
        vector<int> UionSet(26,-1);
        auto FindRoot = [&UionSet](int Node){
                            while(UionSet[Node] >= 0)
                            {
                                Node = UionSet[Node];
                            }
                            return Node;
                        };

        //先遍历等式方程中的字母,在并查集中将它们归类到各个多叉树中(构建相等关系等价类集合)
        for(auto str : equations)
        {
            //遇到等式,等式两边字母应该属于并查集中同一颗多叉树
            if(str[1] == '=')
            {
                int root1 = FindRoot(str[0]-'a');
                int root2 = FindRoot(str[3]-'a');
                if(root1 != root2)
                {
                    UionSet[root1] += UionSet[root2];
                    UionSet[root2] = root1;
                }
            }
        }
        //再处理不等式方程,检验相容性
        for(auto str : equations)
        {
            //遇到不等式,不等式两边字母不能属于并查集中同一颗多叉树
            if(str[1] == '!')
            {
                int root1 = FindRoot(str[0]-'a');
                int root2 = FindRoot(str[3]-'a');
                if(root1 == root2)
                {
                    return false;
                }
            }
        }
        return true;
    }
};

在这里插入图片描述

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:/a/85346.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【OpenVINOSharp】在英特尔® 开发者套件爱克斯开发板使用OpenVinoSharp部署Yolov8模型

在英特尔 开发者套件爱克斯开发板使用OpenVinoSharp部署Yolov8模型 一、英特尔开发套件 AIxBoard 介绍1. 产品定位2. 产品参数3. AI推理单元 二、配置 .NET 环境1. 添加 Microsoft 包存储库2. 安装 SDK3. 测试安装4. 测试控制台项目 三、安装 OpenVINO Runtime1. 下载 OpenVINO…

【计算机网络】13、ARP 包:广播自己的 mac 地址和 ip

机器启动时&#xff0c;会向外广播自己的 mac 地址和 ip 地址&#xff0c;这个即称为 arp 协议。范围是未经过路由器的部分&#xff0c;如下图的蓝色部分&#xff0c;范围内的设备都会在本地记录 mac 和 ip 的绑定信息&#xff0c;若有重复则覆盖更新&#xff08;例如先收到 ma…

[Docker] Portainer + nginx + AList 打造Docker操作三板斧

Portainer : Docker容器图形化管理系统 nginx: 反向代理利器 AList: 文件管理系统 目的: 依托Portainer 的图形管理界面,可视化的配置docker容器. AList再关联Docker各容器内部的配置文件,可视化配置,再配合Portainer重启,日志查看,命令行操作等.对于中小企业对容器化操作简…

MsrayPlus多功能搜索引擎采集软件

MsrayPlus多功能搜索引擎采集软件 摘要&#xff1a; 本文介绍了一款多功能搜索引擎软件-MsrayPlus&#xff0c;该软件能够根据关键词从搜索引擎中检索相关数据&#xff0c;并提供搜索引擎任务、爬虫引擎任务和联系信息采集三大功能。我们将分析该软件在不同领域的应用&#xf…

chapter 3 Free electrons in solid - 3.1 自由电子模型

3.1 自由电子模型 Free electron model 研究晶体中的电子&#xff1a; 自由电子理论&#xff1a;不考虑离子实能带理论&#xff1a;考虑离子实&#xff08;周期性势场&#xff09;的作用 3.1.1 德鲁德模型 Drude Model - Classical Free Electron Model (1)德鲁德模型 德鲁…

远程控制:用了向日葵控控A2后,我买了BliKVM v4

远程控制电脑的场景很多&#xff0c;比如把办公室电脑的文件发到家里电脑上&#xff0c;但是办公室电脑旁边没人。比如当生产力用的电脑一般都比较重&#xff0c;不可能随时带在身边&#xff0c;偶尔远程操作一下也是很有必要的。比如你的设备在工况恶劣的环境中&#xff0c;你…

探索高效的HTTP异步接口测试方法:从轮询等待到自动化方案

本文将深入探讨HTTP异步接口测试的多个方面&#xff0c;包括轮询等待、性能测试以及自动化方案。通过详细的解释和实际案例&#xff0c;帮助您了解如何有效地测试异步接口&#xff0c;确保系统的稳定性和性能。 在现代软件开发中&#xff0c;HTTP异步接口扮演着至关重要的角色&…

STM32--MPU6050与I2C外设

文章目录 前言MPU6050参数电路MPU6050框图 IIC外设框图 IIC的基本结构软件IIC实现MPU6050硬件IIC实现MPU6050 前言 在51单片机专栏中&#xff0c;用过I2C通信来进行实现AT24C02的数据存储&#xff1b; 里面介绍的是利用程序的编程来实现I2C的时序&#xff0c;进而实现AT24C02与…

学习设计模式之适配器模式,但是宝可梦

前言 作者在准备秋招中&#xff0c;学习设计模式&#xff0c;做点小笔记&#xff0c;用宝可梦为场景举例&#xff0c;有错误欢迎指出。 适配器模式 意图&#xff1a;将一个类的接口转换成客户希望的另一个接口 主要解决&#xff1a;把现有对象放到新环境里&#xff0c;而新…

【vue3+ts项目】配置eslint校验代码工具,eslint+prettier+stylelint

1、运行好后自动打开浏览器 package.json中 vite后面加上 --open 2、安装eslint npm i eslint -D3、运行 eslint --init 之后&#xff0c;回答一些问题&#xff0c; 自动创建 .eslintrc 配置文件。 npx eslint --init回答问题如下&#xff1a; 使用eslint仅检查语法&…

非平衡数据处理过程中可以尝试的三个额外措施

非平衡数据处理过程中可以尝试的三个额外措施 非平衡数据集是医学数据集中常见的一种数据形式&#xff0c;指的是二分类结局变量中一种类别的数量远于另一类别的数量的情形&#xff0c;比如以远处转移或者死亡作为结局变量&#xff0c;远处转移或者死亡类别的数量往往远小于对照…

Qt应用开发(基础篇)——文本编辑窗口 QTextEdit

一、前言 QTextEdit类继承于QAbstractScrollArea&#xff0c;QAbstractScrollArea继承于QFrame&#xff0c;用来显示富文本和纯文本的窗口部件。 框架类 QFramehttps://blog.csdn.net/u014491932/article/details/132188655滚屏区域基类 QAbstractScrollAreahttps://blog.csdn…

【计算机网络八股】计算机网络(一)

目录 计算机网络的各层协议及作用&#xff1f;TCP和UDP的区别&#xff1f;UDP 和 TCP 对应的应用场景是什么&#xff1f;详细介绍一下 TCP 的三次握手机制&#xff1f;为什么需要三次握手&#xff0c;而不是两次&#xff1f;为什么要三次握手&#xff0c;而不是四次&#xff1f…

【C++】使用Windows操作系统的API在控制台输出绿色的文本

2023年8月21日&#xff0c;周一下午 #include <Windows.h> #include <iostream>int main() {HANDLE hConsole GetStdHandle(STD_OUTPUT_HANDLE);// 设置文本颜色为绿色SetConsoleTextAttribute(hConsole, FOREGROUND_GREEN); std::cout<<"This text i…

小程序中的页面配置和网络数据请求

页面配置文件和常用的配置项 1.在msg.json中配置window中的颜色和背景色 "navigationBarBackgroundColor": "#efefef","navigationBarTextStyle": "black" 2.可以看到home中的没有发生变化但是msg的发生变化了&#xff0c;这个和前面的…

Android Hook技术学习——常见的hook技术方案

一、前言 最近一段时间在研究Android加壳和脱壳技术&#xff0c;其中涉及到了一些hook技术&#xff0c;于是将自己学习的一些hook技术进行了一下梳理&#xff0c;以便后面回顾和大家学习。 本文第二节主要讲述编译原理&#xff0c;了解编译原理可以帮助进一步理解hook技术 本文…

220V转5V芯片三脚芯片-AH8652

220V转5V芯片三脚芯片是一种非常常见的电源管理芯片&#xff0c;它通常被用于将高压交流输入转为稳定的直流5V输出。芯片型号AH8652是一款支持交流40V-265V输入范围的芯片&#xff0c;采用了SOT23-3三脚封装。该芯片内部集成了650V高压MOS管&#xff0c;能够稳定地将输入电压转…

JVM理论知识

一、JVM内存结构 java的内存模型主要分为5个部分&#xff0c;分别是&#xff1a;JVM堆、JVM栈、本地栈、方法区还有程序计数器&#xff0c;他们的用途分别是&#xff1a; JVM堆&#xff1a;新建的对象都会放在这里&#xff0c;他是JVM中所占内存最大的区域。他又分为新生区还…

十、RabbitMQ集群

一、clustering 1、 使用集群的原因 单台RabbitMQ遇到内存崩溃、机器故障等情况会导致服务不可用单台RabbitMQ只能满足每秒1000条的消息吞吐量 2、搭建步骤 1、准备三台虚拟机 2、修改3台机器的主机名称 分别为node1、node2、node3 vi /etc/hostname 3、配置节点的hosts文…