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Code Forces 650 C Table Compression()

C. 用把同一行或者同一列的相同元素成一个合,这个合里的每个数的离散化后的序号一定是相同的,因为他们一样大且在同一行或者同一列。

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(路径压缩)C++实现

int[n]; for (int i=0; i<n; ++i) father[i] = i; } ~UnionFind(int n) { delete[] father; } // 找索引为

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    ​ 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。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。 ​ ,简单来说就是 n 个合,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 的基本操作就是 union 和 connected 。 逻辑结构: 一开始我们初始化都是初始化 n 个不相关的独立合。 然后我们在做 union 操作的时候也就是让两个合进行合,所谓的合操作就是让 connected 操作在应用于这两个元素的时候能返回同一个合我们就逻辑上认为他们处于同一个合内。 ,而找操作的复杂度则是 n+nlogn 应用: ​ 接下来一个的小应用的例子,就是迷宫是否有解,我们就可以使用来找最上面,和最下面一行之间是不是有联通的节点,如果有的话我们就能找到迷宫的解

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    = parent[r]) //找跟节点 r = parent[r]; //找到跟节点,用r记录下 k = x; while(k !

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    性质 算法(union_find sets)不支持分割一个合,求连通子图、求最小生成树 用法 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()用于合路线的 pre[i]: i表示元素,pre[i]表示该元素i所在的合中的父节点为pre[i] ? int Find(int x) { //找根节点 int r=x; while(r! for(i=1;i<=N;i++) //初始化 pre[i]=i; for(i=1;i<=M;i++) //吸收整理数据

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    本篇博客参照了如下博客内容: http://www.cnblogs.com/horizonice/p/3658176.html 是一种树形结构,又叫“不相交合”,保持了一组不相交的动态合 ---- 初始化 用数组来建立一个,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,根节点为一个合的元素个数,数组的长度为的初始连通分量的个数。 要求各合是不相交的,因此要求x没有在其他合中出现过。 将包含x,y的动态合合为一个新的合。 合两个合的关键是找到两个合的根节点,如果两个根节点相同则不用合;如果不同,则需要合。 这里对操作有两种优化:根节点存树高的相反数或者根节点存合的个数的相反数,这两种方法统称按秩归

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    Sample Input 6 M 1 6 C 1 M 2 4 M 2 6 C 3 C 4 Sample Output 1 0 2 题目链接POJ-1988-Cube Stacking 解题思路 把递归和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 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,记录祖先节点好办每次找就行了 经过我不懈的思考找CSDN终于发现了一个秒方法,就是每次改变值把祖先节点的移动次数加一就行,然后找节点的时候在回溯的工程中一个个的都加上,真实妙呀!!! 这个题意识属于带权,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?

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    简介 是一种高效的数据结构,常用来解决合的合找问题,常见于图论问题中。 2. 操作 2.1 构建 一般构建为初始时每个节点所属的合编号即为自己的节点编号。 { father[i] = i; } } 2.2 的高效之处在于在找过程中压缩路径,从而实现压缩路径后找的效率变为 O(1) 。 // 寻找的根节点 int findfather(int x) { return x == father[x] ? [x] 改变的只是 x 的根节点,而不是整个的根节点,因为本质是依靠其根节点来维护的,所以应该将的根节点的 father 修改为已另一个合的根节点,从而保证前一个合被合到了后一个合中 x : (father[x] = findfather(father[x])); } // 合(将 x 节点所在到 y 节点所在) void mergefather

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    POJ1611 ()

    1 2 5 10 13 11 12 14 2 0 1 2 99 2 200 2 1 5 5 1 2 3 4 5 1 0 0 0 Sample Output 4 1 1 思路 一道的题目 这道题目中需要维护的信息是与0号病人在一个合中的人数,简单来说,就是维护每个结点的子结点个数。需要注意的是,如果两个结点的父结点已经相同的话,就不用将他们合,所以要对这种情况做一个特判。

    23020

    HDU1213 (

    One important rule for this problem is that if I tell you A knows B, and B knows C, that means A, B, C know each other, so they can stay in one table. For example: If I tell you A knows B, B knows C, and D knows E, so A, B, C can stay in one table, and Sample Input 2 5 3 1 2 2 3 4 5 5 1 2 5 Sample Output 2 4 思路 这道题最终的目的是求出有几个不同的合,所以在合合以后,我们将每个祖宗结点都放进

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    POJ2236 (

    computer B can communicate if computer A and computer B can communicate directly or there is a computer C Input 4 1 0 1 0 2 0 3 0 4 O 1 O 2 O 4 S 1 4 O 3 S 1 4 Sample Output FAIL SUCCESS 思路 这是一道的扩展题 最开始时,我想的是维护一个储存pair的vector,但发现这样的话,实现的合操作就非常麻烦。看了题解才知道,只需要根据两点的距离来合,不需要考虑的那么麻烦。 可以使用一个数组来保存已经修复的电脑,然后每次对该数组进行遍历,如果两个电脑间的距离满足题意给的距离,那么就进行合操作。最后再判断输出即可。

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    codeforce893C ()

    knows that he can bribe each character so he or she starts spreading the rumor; i-th character wants c The second line contains n integer numbers c i (0 ≤ c i ≤ 109) — the amount of gold i-th character asks 思路 我们可以使用来维护在同一合内的最少费用,最后再遍历一次合,加上所有的最小值即可 AC代码 #include<bits/stdc++.h> #define x first #define fcse-skip-blocks" #pragma GCC diagnostic error "-funsafe-loop-optimizations" #pragma GCC diagnostic error "-std=c+

    25210

    【简单】合合(

    现在要进行 m 个操作,操作共有两种: “M a b”,将编号为 a 和 b 的两个数所在的合合,如果两个数已经在一个合中,则忽略这个操作; “Q a b”,询问编号为 a 和 b 的两个数是否在同一合中 数据范围 \rm{1} \le n,m \le {10^5} 输入样例 4 5 M 1 2 M 3 4 Q 1 2 Q 1 3 Q 3 4 输出样例 Yes No Yes 题解 () 数据结构 介绍 : 将两个合合 询问两个元素是否在一个合当中 基本原理:每个合用一棵树来表示,树根的编号就是整个合的编号,每个节点存储它的父节点,p[x]表示 x 的父节点。 = x) x = p[x];; 问题 3:如何合两个合:p[x]是 x 合编号,p[y]是 y 的合编号,p[x] = y; ? 图1 [及其路径压缩优化] 闫学灿 C++ 代码 #include <iostream> using namespace std; const int N = 100010; int n,

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    ,不就一和一

    什么是 这种数据结构,可能出现的频率不是那么高,但是还会经常性的见到,其理解学习起来非常容易,通过本文,一定能够轻轻松松搞定是一种树型的数据结构,用于处理一些不相交合(disjoint sets)的合询问题,常常在使用中以森林来表示。 ,只能用来描述。 解析 通过上面介绍,相信你已经清楚就是解决合中一些元素的合询问题,现在就带你解析这个算法。 初始化 开始时候森林中每个元素没有任何操作,它们之间是相互独立的。 在合中经常会遇到。如果不采用而传统暴力效率太低,而不被采纳。 另外,还广泛用于迷宫游戏中,下面有机会可以介绍用实现一个走迷宫小游戏。大家欢迎关注!

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    维护一个 nnn 点的无向图,支持: 加入一条连接 uuu 和 vvv 的无向边 询 uuu 和 vvv 的连通性 由于本题数据较大,因此输出的时候采用特殊的输出方式:用 000 或 111 代表每个询问的答案 接下来 mmm 行每行包括三个整数  如果  ,则表示加入一条连接 uuu 和 vvv 的无向边; 如果  ,则表示询 uuu 和 vvv 的连通性。 昨天写的旋转卡壳比暴力慢, 今天写的启发式合比暴力合慢,, 1 #include<iostream> 2 #include<cstdio> 3 #include<cstring> 4 #include '+';bool flag=0;n=0; 11 while(c<'0'||c>'9') c=='-'? flag=1,c=getchar():c=getchar(); 12 while(c>='0'&&c<='9') n=n*10+c-48,c=getchar(); 13 } 14 int fa[

    472110

    Union Find

    严格来讲不是一个数据结构,而是一个算法,毕竟其英文名直译是联合找,但作为一个系列,还是当做数据结构讲了。 学术一点讲的话,是用来找一个无向图的联通分量。 接下来以此为例分析一下如何使用算法。 首先我们有一个parent数组来代表每一个节点的祖先,数组的每一项默认为节点的序号。 这样一个就建立好了,我们可以通过比较祖先判断两个节点是否连通。 应用 可应用在社交媒体中判断两个用户是否在同一个圈子中,也可以用于判断两个地点间是否有交通线路。 ,大家应该理解掌握,最关键的是判断出一个场景是适用于,如果当时PAT考试的时候我看出来最后一题用的是,也能拿98分了。

    1.5K70

    模板

    // //注意类型匹配 const int maxn = 100002; int DSet[maxn]; void init(int n) { for(int i = 0 ; i <= n

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    (Union Find)

    没想到有一天我也能搞懂,orz......实际上本文算是《Algorithms》一书的读后感 1.概述  的数学模型是一组不相交的动态合S={A,B,...} 开始的情况是对于一个合S={0,1,...,9}他们都是孤立的,随着程序的执行,用户输入不同的操作,比如union(3,4),union(3,8)等等,随着数据的输入,整个图的连通性也会发生变化,所以常常用来解决动态连通性问题 Union-Find API  上面介绍了的概念,下面我们就要设计。 = id[p]) { id[p] = id[id[p]]; p = id[p]; } return p; }  至此,算法基本上就介绍完了,从容易想到的 的应用,可以参考我的另外一篇文章应用举例

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    入门

    请勿转载@HanKin 简介 ,在一些有N个元素的合应用问题中,我们通常是在开始时让每个元素构成一个单元素的合,然后按一定顺序将属于同一组的元素所在的合合,其间要反复找一个元素在哪个合中 顾名思义就是有“合合”和“合”两种操作的关于数据结构的一种算法。 性质 算法不支持分割一个合。 算法思想 用合中的某个元素来代表这个合,该元素称为合的代表元。 如果不同(即经过合操作后指针指向了源头(合后选出的rank高的合))那么就可以调用递归函数: /** *合i(一个元素是一个合)的源头(递归实现)。 其实本题只是一个对分离合()操作的问题。 我们可以给每个人建立一个合,合的元素值有他自己,表示最开始时他不知道任何人是它的亲戚。 于是判断两个人是否在同一个合中,即两个人是否为亲戚,等价于判断SUB-Find-Set(a)=SUB-Find-Set(b)。 的“路径压缩”算法:在合的找过程中顺便将树的深度降低。

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