[LeetCode] 261. Graph Valid Tree 图验证树

Given n nodes labeled from 0 to n-1 and a list of undirected edges (each edge is a pair of nodes), write a function to check whether these edges make up a valid tree.

Example 1:

Input: n = 5, and edges = [[0,1], [0,2], [0,3], [1,4]]
Output: true

Example 2:

Input: n = 5, and edges = [[0,1], [1,2], [2,3], [1,3], [1,4]]
Output: false

Note: you can assume that no duplicate edges will appear in edges. Since all edges are undirected, [0,1] is the same as [1,0] and thus will not appear together in edges.

这道题给了一个无向图，让我们来判断其是否为一棵树，如果是树的话，所有的节点必须是连接的，也就是说必须是连通图，而且不能有环，所以焦点就变成了验证是否是连通图和是否含有环。首先用 DFS 来做，根据 pair 来建立一个图的结构，用邻接链表来表示，还需要一个一位数组v来记录某个结点是否被访问过，然后用 DFS 来搜索结点0，遍历的思想是，当 DFS 到某个结点，先看当前结点是否被访问过，如果已经被访问过，说明环存在，直接返回 false，如果未被访问过，现在将其状态标记为已访问过，然后到邻接链表里去找跟其相邻的结点继续递归遍历，注意还需要一个变量 pre 来记录上一个结点，以免回到上一个结点，这样遍历结束后，就把和结点0相邻的节点都标记为 true，然后再看v里面是否还有没被访问过的结点，如果有，则说明图不是完全连通的，返回 false，反之返回 true，参见代码如下：

解法一：

// DFS
class Solution {
public:
    bool validTree(int n, vector<pair<int, int>>& edges) {
        vector<vector<int>> g(n, vector<int>());
        vector<bool> v(n, false);
        for (auto a : edges) {
            g[a.first].push_back(a.second);
            g[a.second].push_back(a.first);
        }
        if (!dfs(g, v, 0, -1)) return false;
        for (auto a : v) {
            if (!a) return false;
        }
        return true;
    }
    bool dfs(vector<vector<int>> &g, vector<bool> &v, int cur, int pre) {
        if (v[cur]) return false;
        v[cur] = true;
        for (auto a : g[cur]) {
            if (a != pre) {
                if (!dfs(g, v, a, cur)) return false;
            }
        }
        return true;
    }
};

下面来看 BFS 的解法，思路很相近，需要用 queue 来辅助遍历，这里没有用一维向量来标记节点是否访问过，而是用了一个 HashSet，如果遍历到一个节点，在 HashSet 中没有，则加入 HashSet，如果已经存在，则返回false，还有就是在遍历邻接链表的时候，遍历完成后需要将结点删掉，参见代码如下：

解法二：

// BFS
class Solution {
public:
    bool validTree(int n, vector<pair<int, int>>& edges) {
        vector<unordered_set<int>> g(n, unordered_set<int>());
        unordered_set<int> s{{0}};
        queue<int> q{{0}};
        for (auto a : edges) {
            g[a.first].insert(a.second);
            g[a.second].insert(a.first);
        }
        while (!q.empty()) {
            int t = q.front(); q.pop();
            for (auto a : g[t]) {
                if (s.count(a)) return false;
                s.insert(a);
                q.push(a);
                g[a].erase(t);
            }
        }
        return s.size() == n;
    }
};

我们再来看 Union Find 的方法，这种方法对于解决连通图的问题很有效，思想是遍历节点，如果两个节点相连，将其 roots 值连上，这样可以找到环，初始化 roots 数组为 -1，然后对于一个 pair 的两个节点分别调用 find 函数，得到的值如果相同的话，则说明环存在，返回 false，不同的话，将其 roots 值 union 上，参见代码如下：

解法三：

// Union Find
class Solution {
public:
    bool validTree(int n, vector<pair<int, int>>& edges) {
        vector<int> roots(n, -1);
        for (auto a : edges) {
            int x = find(roots, a.first), y = find(roots, a.second);
            if (x == y) return false;
            roots[x] = y;
        }
        return edges.size() == n - 1;
    }
    int find(vector<int> &roots, int i) {
        while (roots[i] != -1) i = roots[i];
        return i;
    }
};