并查集_模版
并查集
并查集，在一些有N个元素的集合应用问题中，我们通常是在开始时让每个元素构成一个单元素的集合，然后按一定顺序将属于同一组的元素所在的集合合并，其间要反复查找一个元素在哪个集合中。这一类问题近几年来反复出现在信息学的国际国内赛题中，其特点是看似并不复杂，但数据量极大，若用正常的数据结构来描述的话，往往在空间上过大，计算机无法承受；即使在空间上勉强通过，运行的时间复杂度也极高，根本就不可能在比赛规定的运行时间（1～3秒）内计算出试题需要的结果，只能用并查集来描述。
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。常常在使用中以森林来表示。
例题：
输入格式：
第一行包含两个整数N、M，表示共有N个元素和M个操作。
接下来M行，每行包含三个整数Zi、Xi、Yi
当Zi=1时，将Xi与Yi所在的集合合并
当Zi=2时，输出Xi与Yi是否在同一集合内，是的话输出Y；否则话输出N
输出格式：
如上，对于每一个Zi=2的操作，都有一行输出，每行包含一个大写字母，为Y或者N
模版代码：
#include<cstdio> #include<iostream> using namespace std; int a1,a2,a3,f[200001],n,m; int getf(int o) { if (f[o]==o) return o; else return f[o]=getf(f[o]); } void make(int v, int u) { int t1,t2; t1=getf(v); t2=getf(u); if (t1!=t2) f[t2]=t1; return; } void find(int v,int u) { int t1,t2; t1=getf(v); t2=getf(u); if (t1==t2) printf("Y\n"); else printf("N\n"); } int main() { scanf("%d%d", &n, &m); for (int i=1; i<=n; i++) f[i]=i; for (int i=1; i<=m; i++) { scanf("%d%d%d", &a1, &a2, &a3); if (a1==1) make(a2, a3); else find(a2, a3); } return 0; }
主要应用类型：
1.团伙问题(搭桥问题，修路问题)：求连通块
2.最小生成树(kruskal)
3.L最近公共祖先(LCA)中的Tarjan
并查集的合并过程：(路径压缩)
int find(int x) { if(fa[x]!=x) fa[x]=find(fa[x]); return fa[x]; //或 return x==fa[x] ? x : fa[x]=find(fa[x]); }
因此，并查集在查询是否在同一集合时十分快捷
if(fa[a]==fa[b]) { ... }
与并查集相对的，可以有一种拆分集：
例题：
题目描述:
维护一个数据结构支持下列两个操作：
-删除某条边，表示为”D x”，即为删除第x条边
-查询两点是否属于一个集合，表示为”Q a b”，即为查询节点a与节点b是否在一个集合内，若在同一个集合内，输出”Yes”，否则输出”No”（输出不包括引号）
输入:
第一行包括三个正整数数据结构中节点的个数n，边数m，操作数q
接下来的m行每行包括两个正整数u,v，表示节点u与节点v在同一个集合里
再接下来的q行每行包括一个格式如题描述操作
输出:
对于每一个查询，输出包括一行，表示查询结果，即如果两点属于同一个集合输出”Yes”，否则输出”No”。
实际上，将删除操作存下来，反向就可以建立并查集，将答案倒序输出即可
代码：
#include<cstdio> #include<cstring> #include<iostream> #define CL(X,N) memset(X, N, sizeof(X)) #define LL long long using namespace std; const int maxn=1e5+10; int n, m, q; int a[maxn], b[maxn]; int u[maxn], v[maxn], f[maxn]; char op[maxn]; bool del_state[maxn]; int _find(int x) { return x==f[x] ? x : f[x]=_find(f[x]); } void merge(int x, int y) { f[_find(y)]=_find(x); return ; } int main() { scanf("%d%d%d", &n, &m, &q); for(int i=1; i<=n; i++) f[i]=i; for(int i=1; i<=m; i++) scanf("%d%d", a+i, b+i); for(int i=1; i<=q; i++) { char cmd[2]; scanf("%s", cmd); op[i]=cmd[0];/*存操作符*/ switch(cmd[0]) { case 'D' : { scanf("%d", u+i); del_state[u[i]]=1;/*是否删除*/ break; } case 'Q' : { scanf("%d%d", u+i, v+i); break; } default : break; } } for(int i=1; i<=m; i++) if(!del_state[i]) merge(a[i], b[i]); /*将没被删除的边加入集合*/ int ans[maxn], cnt=0; for(int i=q; i>0; i--) { if(op[i]=='Q') { if(_find(u[i])==_find(v[i])) ans[cnt++]=1; else ans[cnt++]=0;/*正向存答案*/ } else merge(a[u[i]], b[u[i]]); } for(int i=cnt-1; i>=0; i--) printf(ans[i] ? "Yes\n" : "No\n");/*倒序输出答案*/ return 0; }
如果有多种归属的情况，可以考虑建立多倍并查集
例题：
洛谷上 Sooke (dalao)的讲解很详细，此处就不再多说(才不是我懒得写了)这道题比较巧妙的地方在于判断相关性，建议一做。
至于Tarjan，这个算法主要还是与LCA有关，并查集只是中途用来判断两点是否在同一棵子树，不过对并查集的利用还是很巧妙的
下面给出部分Tarjan的模版代码：
void work(int fa,int son) { //这里是Tarjan部分 f[son]=son; for(int i=head[son];i;i=edge[i].net) { int to=edge[i].to; if(to==fa) continue; dis[to]=dis[son]+edge[i].c; /*更新深度*/ work(son,to); f[to]=son; } ...
return ; }
由于递归过程中，work(son, to) 比 f[to]=son先执行，因此可以看做这是在树上自底向上将节点加入并查集
". . ." 部分可以是对深度或距离的更新查询，但由于查询顺序不一定于答案顺序相同(work(fa, son) 函数像先序遍历)，就需要先存再输出，不过整个算法的时间复杂度是十分优秀的(因为只查询了一遍)
对于答案顺序的具体原因这里不做更多说明，希望了解的还请浏览其他博客
(最后好像水了点)
