数组交集差集并集 有任意两个数组，每个数组里面的元素不重复，找出它们的交集、差集和并集。 交集、差集和并集是什么鬼？...交集 由所有属于集合 A 且属于集合 B 的元素所组成的集合，叫做集合 A 与集合 B 的交集（intersection），记作 A∩B 交集百度百科 差集 以属于 A 而不属于 B 的元素为元素的集合成为...(本文栗子，还会求出属于 B 不属于 A 的集合) 差集百度百科 并集 给定两个集合 A，B，把他们所有的元素合并在一起组成的集合，叫做集合 A 与集合 B 的并集，记作 A∪B，读作 A 并 B。...并集百度百科 includes 判断是否包含： let one = [1, 2, 3, 4, 5]; let two = [2, 3, 4, 7]; const intersection = (a, b...intersection') { // ab数组交集 set = new Set([...a].filter(x => b.has(x))); } else { // ab数组并集
在跨过不安全的桥梁之前，你无法开始探索自己的可能性。 小闫语录： 之前听过一句话「不逼自己一把，你永远不知道自己有多优秀」，你要相信你的潜力，还要有破釜沉舟的勇气。...对自己的仁慈，就是对自己将来的不负责任，希望你能收获令你满意的未来。 ? 集合 集合是python中一种基础的数据类型，它是无序的，但是元素是唯一的。它最大的用处莫过于元组或者列表中元素的去重。...回顾完基础知识之后，我们看一下今天的重点内容，那就是集合的交集、并集和差集： 我们先定义两个集合： In [6]: set1 = {1,2,3,4,5} In [7]: set2 = {3,4,5,6,7...} 然后我们进行相关操作： In [8]: set1 & set2 # 交集 Out[8]: {3, 4, 5} In [9]: set1 | set2 # 并集 Out[9]: {1, 2..., 3, 4, 5, 6, 7} In [10]: set1 - set2 # 差集 Out[10]: {1, 2} In [11]: set2 - set1 # 差集 Out[11]: {6, 7}
= r) //非递归路径压缩操作 { j = parent[k]; //用j暂存parent[k]的父节点 parent[...//parent[x]指向跟节点 k = j; //k移到父节点 } return r; //返回根节点的值
并查集是一种用互质的集合对数据进行分类管理的数据结构。 并查集主要实现了两个功能：合并与查询 我们用一个数组fa[i]来表示第i个元素所在集合的根节点。 根节点的父节点指向它自身。...对于题目 DSL_1_A 来说，题目要求实现一个简单的并查集，代码如下： #include #include using namespace std; #define...]==x) return x; int t = find_root(fa[x]); fa[x] = t; return t; } 按秩合并 并查集的按秩合并说白了就是把高度矮的树合并到高度高的树上...只有使用了路径压缩+按秩合并的并查集，时间复杂度才会低于O(logn) 我们需要使用一个数组Rank[i]来存储第i个节点作为根节点时，它的树的高度。...带权并查集 带权并查集就是在并查集的树的连边上附上权值。 带权并查集的合并，需要把权值也加起来。 其实理解并不困难，就是用一个数组s[i]，来存储当前节点到路径压缩后的父节点的权值和。
并查集是一种动态维护多个不重复集合 在并查集中，每个集合都有自己的代表元素。 一个树 fa 记录每一个元素的归属关系（存储所属集合代表元素的下标）。...具体： 初始状态： 即，每个元素都是一个单独的集合 int fa[10009]; for (int i = 0; i < n; i++) fa[i] = i; 常见操作 Get 查询一个元素属于哪一个集合...（通常题目中会问两个元素是否属于同一集合） int find(int x) { if (fa[x] == x) return x; return find(fa[x]); } （查询某元素所属集合的代表元素...查询两个元素是否属于同一集合的代码也很简单 bool is_in_one_set(int b, int c){ return find(b) == find(c); } Merge 把两个元素...a 、 b 所在的集合合并为一个 随意修改 a 、 b 中一个的父元素为另一个的父元素 void merge(int a, int b) { int fa_ = find(a); int fb
性质 并查集算法（union_find sets）不支持分割一个集合,求连通子图、求最小生成树 用法 并查集是由一个数组pre[]，和两个函数构成的，一个函数为find()函数，用于寻找跟节点...，第二个函数是mix()用于合并路线的 pre[i]: i表示元素，pre[i]表示该元素i所在的集合中的父节点为pre[i] ?...include using namespace std; int pre[1050]; bool t[1050]; //t 用于标记独立块的根结点...for(i=1;i<=N;i++) //初始化 pre[i]=i; for(i=1;i<=M;i++) //吸收并整理数据
把递归和并查集完美的结合在一起的，我们需要先设置三个数组分别 用于 1，找该节点的父节点，2该节点到其祖先节点的距离，3以该节点为祖先节点的点有几个；每次查找然后更新一旦遇到C，就用该节点的祖先节点包含的点数减去这个点到其祖先节点的数量就可以啦...，但是如何实施就是很关键有点点困难了！...到最终祖先节点的距离等于他到本来的祖先的距离 } //加上xx到其祖先节点的距离，此时新的祖先节点的子孙 } //数量等于 以前 xx 的子孙加上 yy 的祖孙； int main...y的队伍里面，Q x表示查询x然后需要输出x现在的祖先节点是谁，这个节点一共有几个成员，x被移动了几次；另外每组开始的时候需要输出Case x:（这是第几组测试） 解题思路 这个题真的是麻烦，还是带权并查集...这个题意识属于带权并查集，构图之类的都很容易但是如何确定关系呢？我怎么确定这两个点冲突了呢？
简介 并查集是一种高效的数据结构，常用来解决集合的合并和查找问题，常见于图论问题中。 2. 操作 2.1 构建 并查集一般构建为初始时每个节点所属的集合编号即为自己的节点编号。...{ father[i] = i; } } 2.2 查找 并查集的高效之处在于在查找过程中压缩路径，从而实现压缩路径后查找的效率变为 O(1) 。...// 寻找并查集的根节点 int findfather(int x) { return x == father[x] ?...[x] 改变的只是 x 的根节点，而不是整个并查集的根节点，因为并查集本质是依靠其根节点来维护的，所以应该将并查集的根节点的 father 修改为已另一个集合的根节点，从而保证前一个集合被合并到了后一个集合中...x : (father[x] = findfather(father[x])); } // 合并并查集(将 x 节点所在并查集合并到 y 节点所在并查集) void mergefather
本篇博客参照了如下博客内容： http://www.cnblogs.com/horizonice/p/3658176.html 并查集 并查集是一种树形结构，又叫“不相交集合”，保持了一组不相交的动态集合...---- 初始化 用数组来建立一个并查集，数组下标代表元素，下标对应的值代表父节点，全部初始化为-1，根节点为一个集合的元素个数，数组的长度为并查集的初始连通分量的个数。...并查集要求各集合是不相交的，因此要求x没有在其他集合中出现过。...算法如下： //构造函数 UF(int size){ this->count = size; array = new int[size]; for(int i = 0 ; i...合并两个集合的关键是找到两个集合的根节点，如果两个根节点相同则不用合并；如果不同，则需要合并。 这里对并操作有两种优化：根节点存树高的相反数或者根节点存集合的个数的相反数，这两种方法统称按秩归并。
在我们需要判断某一些事物之间是否存在一定的关系的时候，我们最好的办法不是使用图而是使用并查集。因为我们关心的是他们之间是否有关系，而不是关心的他们到底存在怎样的关系。 ...并查集，简单来说就是 n 个集合，我们通过 union 操作来建立两个节点之间的关系。通过 connected 来判断两个节点之间的关系。...那么现在我们知道了 并查集的基本操作就是 union 和 connected 。 逻辑结构： 并查集一开始我们初始化都是初始化 n 个不相关的独立集合。...这里我们维护一个 id 数组，一开始我们数组存放的就都是自己的下标，这个时候我们认为他们相互独立，当我们需要进行合并操作的时候我们只需要把一个集合的元素 id 值改成另外一个集合的元素的下标即可。...，现在合并操作的时间复杂度是常数，而查找操作的复杂度则是 n+nlogn 应用： 接下来一个并查集的小应用的例子，就是迷宫是否有解，我们就可以使用并查集来找最上面，和最下面一行之间是不是有联通的节点
R语言中计算交集、并集、并集、差集，这些数学概念，这里汇总一下。包括向量的操作和数据框的操作。可以说是非常全面了。 首先，模拟一下数据：a为1-10的数，b为5-15的数。...union示例图：黄色线的区域，就是目标区域 在这里插入图片描述 # 并集 union(a,b) 1.3 补集 R中的函数为：setdiff示例图：黄色线的区域，就是目标区域 # 补集 setdiff...(a,b) setdiff(b,a) a与b的补集： b与a的补集： 2....rnorm(10)) d2 = data.frame(ID = 5:15,y2 = rnorm(11)) d1 d2 2.1 交集 inner_join(d1,d2,by="ID") 2.2 并集...测试数据及代码 a = 1:10 b = 5:15 a b # 交集 intersect(a,b) # 并集 union(a,b) # 补集 setdiff(a,b) setdiff(b,a)
蜡烛的美是绝唱的美，它以自焚的痛苦将自己化为光和热，照亮了别人。...; System.out.println(); HashSet hashSet3 = new HashSet(Arrays.asList("0", "1", "2")); // 取并集...System.out.println(); HashSet hashSet4 = new HashSet(Arrays.asList("0", "1", "2")); // 取差集
set(['a', 'c', 'e']) >>> x | y # Union 并集 set(['a', 'c', 'b',...，其占用的内存远大于1万 * 每个元素的大小，因为整个set数据结构占用大量其他空间来存储索引之类的东西。 ...并集：s.union(t) 或者 s | t 交集：s.intersection(t) 或者 s & t 差集：s.difference(t) 或者 s - t 方法二：Numpy 特点： -...import numpy as np 并集： np.union1d(s, t) # 返回排序的、去重的两个list的合集 交集： np.intersect1d(s, t, assume_unique...并集：sort -m /path/to/src1 /path/tosrc2 -u --output=/path/to/result # 注意src1, src2必须是已排序的文件，而且结果也是已排序的
并集 a = ["a", "b", "c", "d"] b = ["b", "e"] c = ["a", "b", "c", "d", "e"] # 并 # 合并数组 a.extend(b) # 去重...e"] c = ["a", "b", "c", "d", "e"] # 交 array = list(set(a) & set(b)) print(array) 打印结果： ['b', 'e'] 补集
Pandas求解差集、交集、并集 本文讲解的是如何利用Pandas函数求解两个DataFrame的差集、交集、并集。...模拟数据 模拟一份简单的数据： In [1]: import pandas as pd In [2]: df1 = pd.DataFrame({"col1":[1,2,3,4,5],...col2 0 1 6 1 2 7 2 3 8 3 4 9 4 5 10 In [4]: df2 Out[4]: col1 col2 0 1 6 1 3 8 2 7 10 两个DataFrame的相同部分...： 差集 方法1：concat + drop_duplicates In [5]: df3 = pd.concat([df1,df2]) df3 Out[5]: col1 col2 0 1 6 1...10 1 In [15]: df10 = df9.query("count > 1")[["col1", "col2"]] df10 Out[15]: col1 col2 0 1 6 2 3 8 并集
优点：集合运算长度可以不一致，运算效率高 缺点：两个进行运算的集合中不能够含有重复的元素，如果含有的话，转成set集合后，会自动去掉重复元素 a=[1,2,3] b=[1,2,6,9,12] print...(set(a)&set(b)) #交集 print(set(a)|set(b)) #并集 print(set(a)^set(b)) #异或，就是两个集合去掉交集的那部分 print(set...(a)-set(b)) #差集，就是a去掉b中元素剩下的那部分 第二种方法：使用for循环 优点：使用起来没啥局限性 缺点：运行效率慢，for循环 这里不补充代码了，根据自己实际情况来吧...，这个好写，自己写就OK 第三种方法：使用torch的运算规则 优点：运行效率高 缺点：只能处理同样长度的tensor import torch a=torch.tensor([0,1,0,1,0...]) b=torch.tensor([1,0,1,1,1]) print(a|b) #并集 print(a&b) #交集 print(a^b) #异或集 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，
交集、并集、补集、差集，这些在R语言中如何实现呢，这篇博客介绍一下。 首先，模拟一下数据：a为1-10的数，b为5-15的数。...：union「示例图：黄色线的区域，就是目标区域」 在这里插入图片描述 # 并集 union(a,b) 1.3 补集 R中的函数为：setdiff「示例图：黄色线的区域，就是目标区域」 # 补集...setdiff(a,b) setdiff(b,a) a与b的补集： b与a的补集： 2....rnorm(10)) d2 = data.frame(ID = 5:15,y2 = rnorm(11)) d1 d2 2.1 交集 inner_join(d1,d2,by="ID") 2.2 并集...测试数据及代码 a = 1:10 b = 5:15 a b # 交集 intersect(a,b) # 并集 union(a,b) # 补集 setdiff(a,b) setdiff(b,a)
集合运算之交集、并集、差集 标签：集合 交集retainAll retain /rɪˈteɪn/ 保留 list1.retainAll(list2)方法解释 Retains only the elements..."); list2.add("d"); list2.add("e"); System.out.println("list2 = " + list2); System.out.println("两个集合的并集...System.out.println("b = " + b); System.out.println("list1 = " + list1); list1 = [a, b, c, c] list2 = [c, d, e] 两个集合的并集...list2.add("d"); // list2.add("e"); System.out.println("list2 = " + list2); System.out.println("两个集合的并集...System.out.println("b = " + b); System.out.println("list1 = " + list1); list1 = [a, b, c, c] list2 = [] 两个集合的并集
小猿会从最基础的面试题开始，每天一题。如果参考答案不够好，或者有错误的话，麻烦大家可以在留言区给出自己的意见和讨论，大家是要一起学习的 。...废话不多说，开始今天的题目： 问：简单Python求列表的差集、交集与并集？ 答：先来说说这三者的定义，读过初中数学的应该都知道吧 。...差集：A，B是两个集合，所有属于A且不属于B的元素构成的集合， 就是差集。 ? 交集：A，B是两个集合，既属于A又属于B的元素构成的集合， 就是交集。 ?...并集：A，B是两个集合，把他们所有的元素合并在一起组成的集合，就是并集。 ? 说完了定义，接下来说下Python怎么求两个列表中的差集、交集与并集的方法 。...[1,2,3] list2 = [3,4,5] temp = list(set(list1).intersection(set(list2))) print(temp) #[3] 求两个list并集
想知道相邻的两个点有没有连接，直接看有没有线就好了，但是如果我想找到左上角的点和右下角的点有没有连接，这就尴尬了。 所以并查集一个比较好的应用就是连接问题，网络之间的连接状态。...并查集的构成和作用 并查集要支持的主要就是两个操作： union(p,q)连接两个节点pq find(p)查找p是哪个组的 isConnected(p,q)两个节点是否连接在一起的。...这种方式实现的并查集查找方式很快，但是union的方法就会很慢。union是 ? 。...并查集的另一种实现思路 上面一种的实现方式我们称为是quick find方法，查找方式是很快的，但是union操作就很慢，所以现在要实现一种比较高效的方法。...并查集version2版本的优化 有一个特殊的情况，事实上union(9, 4)和union(4, 9)是一样的，但是有时候会出现极端的情况： ? 如果是(4, 9) ?
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