「代码随想录算法训练营」第四十七天 | 图论 part5
1.「代码随想录算法训练营」第二天 | 数组 part22.「代码随想录算法训练营」第三天 | 链表 part13.「代码随想录算法训练营」第四天 | 链表 part24.「代码随想录算法训练营」第一天(补) | 数组 part15.「代码随想录算法训练营」第五天 | 哈希表 part16.「代码随想录算法训练营」第六天 | 哈希表 part27.「代码随想录算法训练营」第七天 | 字符串 part18.「代码随想录算法训练营」第八天 | 字符串 part29.「代码随想录算法训练营」第九天 | 栈与队列 part110.「代码随想录算法训练营」第十天 | 栈与队列 part211.「代码随想录算法训练营」第十一天 | 二叉树 part112.「代码随想录算法训练营」第十二天 | 二叉树 part213.「代码随想录算法训练营」第十三天 | 二叉树 part314.「代码随想录算法训练营」第十四天 | 二叉树 part415.「代码随想录算法训练营」第十五天 | 二叉树 part516.「代码随想录算法训练营」第十六天 | 二叉树 part617.「代码随想录算法训练营」第十七天 | 二叉树 part718.「代码随想录算法训练营」第十八天 | 二叉树 part819.「代码随想录算法训练营」第十九天 | 回溯算法 part120.「代码随想录算法训练营」第二十天 | 回溯算法 part221.「代码随想录算法训练营」第二十一天 | 回溯算法 part322.「代码随想录算法训练营」第二十二天 | 回溯算法 part423.「代码随想录算法训练营」第二十三天 | 贪心算法 part124.「代码随想录算法训练营」第二十四天 | 贪心算法 part225.「代码随想录算法训练营」第二十五天 | 贪心算法 part326.「代码随想录算法训练营」第二十六天 | 贪心算法 part427.「代码随想录算法训练营」第二十七天 | 贪心算法 part528.「代码随想录算法训练营」第二十八天 | 动态规划 part129.「代码随想录算法训练营」第二十九天 | 动态规划 part230.「代码随想录算法训练营」第三十天 | 动态规划 part331.「代码随想录算法训练营」第三十一天 | 动态规划 part432.「代码随想录算法训练营」第三十二天 | 动态规划 part533.「代码随想录算法训练营」第三十三天 | 动态规划 part634.「代码随想录算法训练营」第三十四天 | 动态规划 part735.「代码随想录算法训练营」第三十五天 | 动态规划 part836.「代码随想录算法训练营」第三十六天 | 动态规划 part937.「代码随想录算法训练营」第三十七天 | 动态规划 part1038.「代码随想录算法训练营」第三十八天 | 动态规划 part1139.「代码随想录算法训练营」第三十九天 | 动态规划 part1240.「代码随想录算法训练营」第四十一天 | 单调栈 part141.「代码随想录算法训练营」第四十天 | 动态规划 part1342.「代码随想录算法训练营」第四十二天 | 单调栈 part243.「代码随想录算法训练营」第四十三天 | 图论 part144.「代码随想录算法训练营」第四十四天 | 图论 part245.「代码随想录算法训练营」第四十五天 | 图论 part346.「代码随想录算法训练营」第四十六天 | 图论 part4
47.「代码随想录算法训练营」第四十七天 | 图论 part5
48.「代码随想录算法训练营」第四十八天 | 图论 part649.「代码随想录算法训练营」第四十九天 | 图论 part750.「代码随想录算法训练营」第五十天 | 图论 part851.「代码随想录算法训练营」第五十一天 | 图论 part952.「代码随想录算法训练营」第五十二天 | 图论 part1053.「代码随想录算法训练营」完结!并查集模板
原理:
并查集主要有两个功能:
- 将两个元素添加到一个集合中。
- 判断两个元素在不在同一个集合。
模板代码:
int n = 1005; // n根据题目中节点数量而定,一般比节点数量大一点就好 vector<int> father = vector<int> (n, 0); // C++里的一种数组结构 // 并查集初始化 void init() { for (int i = 0; i < n; ++i) { father[i] = i; } } // 并查集里寻根的过程 int find(int u) { return u == father[u] ? u : father[u] = find(father[u]); // 路径压缩 } // 判断 u 和 v是否找到同一个根 bool isSame(int u, int v) { u = find(u); v = find(v); return u == v; } // 将v->u 这条边加入并查集 void join(int u, int v) { u = find(u); // 寻找u的根 v = find(v); // 寻找v的根 if (u == v) return ; // 如果发现根相同,则说明在一个集合,不用两个节点相连直接返回 father[v] = u; }
功能:
- 寻找根节点,函数:find(int u),也就是判断这个节点的祖先节点是哪个。
- 将两个节点接入到同一个集合,函数:join(int u, int v),将两个节点连在同一个根节点上。
- 判断两个节点是否在同一个集合,函数:isSame(int u, int v),就是判断两个节点是不是同一个根节点。
按秩(rank)合并:
int n = 1005; // n根据题目中节点数量而定,一般比节点数量大一点就好 vector<int> father = vector<int> (n, 0); // C++里的一种数组结构 vector<int> rank = vector<int> (n, 1); // 初始每棵树的高度都为1 // 并查集初始化 void init() { for (int i = 0; i < n; ++i) { father[i] = i; rank[i] = 1; // 也可以不写 } } // 并查集里寻根的过程 int find(int u) { return u == father[u] ? u : find(father[u]);// 注意这里不做路径压缩 } // 判断 u 和 v是否找到同一个根 bool isSame(int u, int v) { u = find(u); v = find(v); return u == v; } // 将v->u 这条边加入并查集 void join(int u, int v) { u = find(u); // 寻找u的根 v = find(v); // 寻找v的根 if (rank[u] <= rank[v]) father[u] = v; // rank小的树合入到rank大的树 else father[v] = u; if (rank[u] == rank[v] && u != v) rank[v]++; // 如果两棵树高度相同,则v的高度+1,因为上面 if (rank[u] <= rank[v]) father[u] = v; 注意是 <= }
107. 寻找存在的路径
题目链接:https://kamacoder.com/problempage.php?pid=1179
文章讲解:https://programmercarl.com/kamacoder/0107.寻找存在的路径.html
题目状态:看题解
思路:
-
变量声明:
n
:节点数量。father
:一个大小为 101 的向量,用于存储每个节点的父节点。
-
并查集初始化:
init()
:将每个节点的父节点初始化为自身。
-
寻根操作:
find(int u)
:递归寻找节点 ( u ) 的根节点,并进行路径压缩以优化后续查询。
-
判断连通性:
isSame(int u, int v)
:检查两个节点 ( u ) 和 ( v ) 是否属于同一个连通分量。
-
合并操作:
join(int u, int v)
:将节点 ( v ) 的根连接到节点 ( u ) 的根上,实现合并。
-
主函数:
- 读取节点数 ( n ) 和边数 ( m )。
- 调用
init()
初始化并查集。 - 读取 ( m ) 条边,每次调用
join(s, t)
将两个节点连接。 - 读取
source
和destination
,判断它们是否连通。 - 输出结果:如果连通,输出 1;否则,输出 0。
代码:
#include <iostream> #include <vector> using namespace std; int n; // 节点数量 vector<int> father = vector<int> (101, 0); // 按照节点大小定义数组大小 // 并查集初始化 void init() { for (int i = 1; i <= n; i++) father[i] = i; } // 并查集里寻根的过程 int find(int u) { return u == father[u] ? u : father[u] = find(father[u]); } // 判断 u 和 v是否找到同一个根 bool isSame(int u, int v) { u = find(u); v = find(v); return u == v; } // 将v->u 这条边加入并查集 void join(int u, int v) { u = find(u); // 寻找u的根 v = find(v); // 寻找v的根 if (u == v) return ; // 如果发现根相同,则说明在一个集合,不用两个节点相连直接返回 father[v] = u; } int main() { int m, s, t, source, destination; cin >> n >> m; init(); while (m--) { cin >> s >> t; join(s, t); } cin >> source >> destination; if (isSame(source, destination)) cout << 1 << endl; else cout << 0 << endl; }
合集:
「代码随想录算法训练营」
分类:
算法
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· DeepSeek 开源周回顾「GitHub 热点速览」
· 物流快递公司核心技术能力-地址解析分单基础技术分享
· .NET 10首个预览版发布:重大改进与新特性概览!
· AI与.NET技术实操系列(二):开始使用ML.NET
· 单线程的Redis速度为什么快?