[leetcode] 并查集（Ⅰ）

预备知识

并查集 (Union Set) 一种常见的应用是计算一个图中连通分量的个数。比如：

    a     e
   / \    |
  b   c   f
  |       |
  d       g

上图的连通分量的个数为 2 。

并查集的主要思想是在每个连通分量的集合中，选取一个代表，作为这个连通分量的根。根的选取是任意的，因为连通分量集合中每个元素都是等价的。我们只需关心根的个数（也是连通分量的个数）。例如：

   a       e
 / | \    / \
b  c  d  f   g

也就是说：root[b] = root[c] = root[d] = a 而 root[a] = -1（根节点的特征也可以定义为 root[x] = x）。

最后计算 root[x] == -1 的个数即可，这也就是连通分量的个数。伪代码如下：

// n nodes, all nodes is independent at the beginning
vector<int> root(n, -1);
int find(int x)
{
    return root[x] == -1 ? x : (root[x] = find(root[x]));
}
// if x and y are connected, then call union(x, y)
void unionSet(int x, int y)
{
    x = find(x), y = find(y);
    if (x != y)  root[x] = y; // it also can be root[y] = x
}
int main()
{
    // (x,y) are connected
    while (cin >> x >> y)
        unionSet(x, y);
    // print the number of connectivity components
    print(count(root.begin(), root.end(), -1));
}

find 函数也可以通过迭代实现：

int find(int x)
{
    int t = -1, p = x;
    while (root[p] != -1)  p = root[p];
    while (x != p)  {t = root[x]; root[x] = p; x = t;}
    return p;
}

启发式合并

一个连通分量的祖先突然抖了个机灵：「你们家族人比较少，搬家到我们家族里比较方便，我们要是搬过去的话太费事了。」

在 2 个连通分量中，可能存在 A 分量的点数小于 B 分量的点数，因此「把 A 合并到 B」比「把 B 合并到 A」要更划算。

vector<int> root(n, -1);
vector<int> size(n, 1);
int find(int x) { return root[x] == -1 ? x : root[x] = find(root[x]); }
void merge(int x, int y)
{
    x = find(x), y = find(y);
    if (x != y)
    {
        if (size[x] < size[y]) root[y] = x, size[x] += size[y];
        else root[x] = y, size[y] += x;
    }
}

时间复杂度

假设有 \(n\) 次合并（即给定 \(n\) 条边），\(m\) 次查找（即调用 \(m\) 次 find ）：

只含路径压缩的并查集：最坏时间复杂度是 \(O(m\log{n})\), 平均时间复杂度 \(O(m \alpha{(m,n)})\) .
只使用启发式合并，而不使用路径压缩的并查集：\(O(m\log{n})\) .
同时含路径压缩和启发式合并 (aka, 按秩合并) 的并查集：\(O(m \alpha{(m,n)})\) , 其中 \(\alpha(x, y)\) 是 Ackerman 函数的反函数。

朋友圈

题目[547]：点击 🔗链接查看题目。

示例

输入: 
[[1,1,0],
 [1,1,0],
 [0,0,1]]
输出: 2 
说明：已知学生0和学生1互为朋友，他们在一个朋友圈。第2个学生自己在一个朋友圈。所以返回2。

解题思路

典型的计算连通分量的模板题。

class Solution
{
public:
    int findCircleNum(vector<vector<int>> &m)
    {
        int len = m.size();
        vector<int> v(len, -1);
        int a, b;
        for (int i = 0; i < len; i++)
        {
            for (int j = 0; j < i; j++)
            {
                if (m[i][j] == 1)
                {
                    a = findRoot(v, i), b = findRoot(v, j);
                    if (a != b)
                        v[a] = b;
                }
            }
        }
        return count(v.begin(), v.end(), -1);
    }

    int findRoot(vector<int> &root, int x)
    {
        // return (v[x] == -1) ? x : (v[x] = findRoot(v, v[x]));
        int p = x;
        while (root[p] != -1)  p = root[p];
        int t;
        while (x != p)  {t = root[x]; root[x] = p; x = t;}
        return p;        
    }
};

冗余连接

题目[684]：点击 🔗链接查看题目。

解题思路

关键在于找到使得现有的图中成环的第一条边。也就是对于新边 (x,y) 使得 findroot(x) == findroot(y)，该边就是问题所求。

#include "leetcode.h"
class Solution
{
public:
    vector<int> findRedundantConnection(vector<vector<int>> &edges)
    {
        int n = edges.size();
        vector<int> r(n + 1, -1);
        vector<int> ans(2);
        int x, y;
        for (auto &v : edges)
        {
            x = findroot(r, v[0]), y = findroot(r, v[1]);
            if (x != y)
                r[x] = y;
            else
            {
                ans[0] = v[0], ans[1] = v[1];
                break;
            }
        }
        return ans;
    }
    int findroot(vector<int> &r, int x)
    {
        return (r[x] == -1) ? x : (r[x] = findroot(r, r[x]));
    }
};

情侣牵手

题目[765]：🔗题目详情。

解题思路

本题用并查集似乎会使问题变得复杂（实际上我自己也没想到用并查集怎么做😄）。这里采用了简单的模拟法（本质上是贪心算法），但怎么证明是「最小次数」确实是个问题。

设第 i 个人的编号为 row[i]：

如果 row[i] 为偶数，那么其伴侣编号为 row[i] + 1
如果 row[i] 为奇数，那么其伴侣编号为 row[i] - 1

也即是说：对于任意一个 row[i] ，其伴侣编号为 row[i] ^ 1。

每次从 row 读取 2 个数： x = row[i], y = row[i+1]，如果 (x ^ 1) == y 则 (x,y) 配对成功，否则找到 x 的伴侣，让其与 y 交换。

朴素暴力模拟法

直接遍历后面的元素，找到 row[i] 的伴侣，与 row[i+1] 交换位置。

int minSwapsCouples(vector<int> &row)
{
    int n = row.size();
    int ans = 0;
    for (int i = 0; i < n; i += 2)
    {
        if ((row[i] ^ 1) == row[i + 1])
            continue;
        int target = row[i] ^ 1;
        for (int j = i + 2; j < n; j++)
        {
            if (row[j] == target)
            {
                swap(row[i + 1], row[j]), ans++;
                break;
            }
        }
    }
    return ans;
}

优化查找伴侣

上面我们采取的是遍历找伴侣，实际上可以通过哈希表记录每个人的座位号。对于数组 index[N] 和给定的编号 row[i]，令 index[row[i]] = i。时间和空间复杂度均为 \(O(N)\) 。

int minSwapsCouples2(vector<int> &row)
{
    int ans = 0;
    int len = row.size();
    vector<int> v(len, 0);
    for (int i = 0; i < len; i++)
        v[row[i]] = i;
    int t;
    for (int i = 0; i < len; i += 2)
    {
        t = row[i] ^ 1;
        if (t != row[i + 1])
        {
            ans++;
            int idx = v[t];
            // swap position
            swap(row[idx], row[i + 1]);
            // update hash table
            v[row[idx]] = idx;
            v[row[i + 1]] = i + 1;
        }
    }
    return ans;
}

除法求值

题目[399]：🔗链接。

解题思路

这是一道图论的题目（废话）。首先对于 x1 / x2 = value 这样的等式，使用二维结构 graph[x1][x2] = value 去记录（图的二维矩阵形式）。

给定 (u, v) ，如果存在路径 u -> x0 -> ... -> xn -> v，那么 u/v 的值为：

\[getval(u,v) = graph(u,x_0) \cdot \prod_{i=0}^{n-1}{graph(x_i,x_{i+1})} \cdot graph(x_n,v) \]

对于题目给出的输入x1和x2都是字符串，需要优化空间，所以采取预处理把每个 xi 都映射为一个 int 。

BFS

给定 (u,v) ，采取 BFS 去搜索 u 到 v 的路径，同时在 graph 中记录 u/xi 的值（这样可减少一定量的重复搜索）。

class Solution
{
public:
    unordered_map<string, int> m;
    unordered_map<int, unordered_map<int, double>> graph;
    vector<double> calcEquation(vector<vector<string>> &equations, vector<double> &values, vector<vector<string>> &queries)
    {
        int V = hashstring(equations);
        // init gragh
        for (size_t i = 0; i < equations.size(); i++)
        {
            int a = m[equations[i][0]], b = m[equations[i][1]];
            double v = values[i];
            graph[a][b] = v, graph[b][a] = 1 / v;
            graph[a][a] = graph[b][b] = 1;
        }
        // exec
        vector<bool> visited(V, false);
        for (auto &v : queries)
        {
            string &a = v[0], &b = v[1];
            // one of the arguments is not given in equations
            if (m.find(a) == m.end() || m.find(b) == m.end())
            {
                result.emplace_back(-1);
                continue;
            }
            // bfs(a) to find whether if it can reach b 
            result.emplace_back(getval(m[a], m[b]));
        }
        return result;
    }

    // bfs
    double getval(int x, int y)
    {
        if (graph[x].find(y) != graph[x].end())
            return graph[x][y];
        typedef pair<int, double> node;
        queue<node> q;
        vector<int> vis(graph.size(), 0);
        q.push(node(x, 1));
        vis[x] = 1;
        while (!q.empty())
        {
            node n = q.front();
            q.pop();
            graph[x][n.first] = n.second;
            graph[n.first][x] = 1 / n.second;
            if (n.first == y)
                return n.second;
            for (auto &p : graph[n.first])
            {
                if (vis[p.first] == 0)
                {
                    vis[p.first] = 1;
                    q.push(node(p.first, n.second * p.second));
                }
            }
        }
        return -1;
    }

    // pre hashing string into int
    int hashstring(vector<vector<string>> &e)
    {
        int idx = 0;
        for (auto &v : e)
        {
            if (m.find(v[0]) == m.end())
                m[v[0]] = idx++;
            if (m.find(v[1]) == m.end())
                m[v[1]] = idx++;
        }
        return idx;
    }
};

并查集

待完善。

岛屿数量

题目[200]：🔗链接。

解题思路

由题意可得，显然是找连通分量的数目，需要套上并查集的模板。

将每一个 grid[i][j] 看作是一个节点，那么二维数组中相邻的 1 需要合并，所有的 0 可以合并在一起（可以把任意的 0 作为根）。

并查集需要用一个 root 数组，其下标含义是每个节点的标号。设 rows, cols 分别为 grid 的行数和列数，使用 i * cols + j 作为节点 grid[i][j] 的标号，并设一个 waterFiled = rows * cols 作为所有 0 的根节点（根据题意，地图的所有水域都是连在一起的）。那么 root 数组的长度为 rows + cols + 1。

关键点是如何处理合并？

对于 grid[i][j] == 0 的节点，只需要把 getid(i, j) 和水域的根节点 waterField 连接合并。
对于 grid[i][j] == 1 的节点，需要合并相邻的 1 。「相邻」一共有 4 个位置，但是由于扫描数组 grid 的方向是从左到右，从上到下，因此只需要看节点右边和下边是否为 1 即可。如果 grid[i][j+1] == 1 那么需要 merge(getid(i, j), getid(i, j+1))，grid[i+1][j] 与之同理。

根据上面的操作，需要对 grid 进行预处理，在地图的最右边和最下边使用 0 包围起来。

#define getid(i, j) ((i)*cols + (j))
class Solution
{
public:
    int numIslands(vector<vector<char>> &grid)
    {
        const int rows = grid.size();
        if (rows == 0)
            return 0;
        const int cols = grid[0].size();
        const int waterField = rows * cols;
        vector<int> root(rows * cols + 1, -1);

        // preparation
        for (auto &v : grid)
            v.push_back('0');
        grid.push_back(vector<char>(cols + 1, '0'));

        for (int i = 0; i < rows; i++)
        {
            for (int j = 0; j < cols; j++)
            {
                if (grid[i][j] == '1')
                {
                    if (grid[i][j + 1] == '1')
                        merge(root, getid(i, j), getid(i, j + 1));
                    if (grid[i + 1][j] == '1')
                        merge(root, getid(i, j), getid(i + 1, j));
                }
                else
                {
                    merge(root, waterField, getid(i, j));
                }
            }
        }
        return count(root.begin(), root.end(), -1) - 1;
    }

    int find(vector<int> &r, int x)
    {
        return (r[x] == -1) ? (x) : (r[x] = find(r, r[x]));
    }

    void merge(vector<int> &r, int x, int y)
    {
        int a = find(r, x);
        int b = find(r, y);
        if (a != b)
            r[b] = a;
    }
};

移除最多的同行或同列石头

题目[947]：🔗链接。

示例解析

输入：stones = [[0,0],[0,1],[1,0],[1,2],[2,1],[2,2]]
输出：5

使用 stones 的下标作为每个点的记号，对于上述输入，可以用下图来表示：

     3----5
          |
1---------4
|
0----2

可以按照 3, 5, 4, 1, 0 的顺序去除，所以输出为 5 。

解题思路

使用下标作为各个点的记号，并且两个点相连的条件为：横坐标或纵坐标相等。下面考虑使用并查集解决。

显然，对于任意多的点，图中就会有若干的连通分量，但其形式总是下面 2 种形式的组合：

Type-1
a----b

Type-2
a
|
b

通过归纳法容易证明：对于有 n 个点的连通分量，最多可执行 move 操作的次数为 n - 1。（证明思路：对于 \(n=2\) 或者 \(n=3\) 的情况是显然成立的，而 \(n=k\) 的连通分量总是可以通过 \(n=2\) 和 \(n=3\) 的情况组合而成。）

假设有 n 个连通分量，在第 i 个分支包含的节点数为 p[i]，这个图最多可以执行的 move 操作的次数为：

\[\sum_{i=1}^{n}(p_i-1) = -n + \sum_{i=1}^{n}{p_i} \]

也就是说，本题所求即是：图的点数减去连通分量的个数。

代码实现

stones 的下标作为节点的记号。通过 rowmap<int, vector<int>> 记录位于同一行的点，colmap 记录同一列的点，那么同一个 vector 里面的点都是可以合并到同一个连通分量的。选取 vector[0] 作为这个连通分量的根。

class Solution
{
public:
    int removeStones(vector<vector<int>> &stones)
    {
        int len = stones.size();
        vector<int> root(len, -1);

        unordered_map<int, vector<int>> rowmap, colmap;
        for (int i = 0; i < stones.size(); i++)
        {
            const auto &v = stones[i];
            rowmap[v[0]].emplace_back(i);
            colmap[v[1]].emplace_back(i);
        }

        for (auto &p : rowmap)
        {
            auto &v = p.second;
            for (int x : v)
                merge(root, v[0], x);
        }

        for (auto &p : colmap)
        {
            auto &v = p.second;
            for (int x : v)
                merge(root, v[0], x);
        }
        return len - count(root.begin(), root.end(), -1);
    }
    int find(vector<int> &r, int x)
    {
        return (r[x] == -1) ? (x) : (r[x] = find(r, r[x]));
    }
    void merge(vector<int> &r, int x, int y)
    {
        if (x == y)
            return;
        x = find(r, x), y = find(r, y);
        if (x != y)
            r[y] = x;
    }
};

posted @ 2020-04-27 20:12 sinkinben 阅读(630) 评论(0) 编辑收藏举报

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