第一种方法：使用python基本数据结构set集合。...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...]) 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，
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： -...先把要操作的元素放在数组而不是set中，同样内容的数组占用的内存比set小的多；占用内存小于set的方式； - 速度接近set方式。 ...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...方法三：cmd 以上两种方法的缺点就是当集合足够大而内存又不够的时候，会MemoryError（在试验中2000万个长度为24的字符串在4G的内存中就报MemoryError了）； 解决办法：使用linux...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
集合的并集–union函数 什么是并集 a , b 两个集合中所有的元素(去除重复)即为a与b的并集 功能 返回多个集合的并集,即包含了所有集合的元素,重复的元素只会出现一次 用法 a_set.union...(b_set…) 参数 b_set...: 与当前集合对比的1或多个集合 返回值 返回原始集合与对比集合的并集 代码 # coding:utf-8 a_school = ['周五半天', '免费周末培训...', '周五休息'] b_school = ['放学时间从6点改为5点', '作业少留点', '换舒服的座椅'] c_school = ['作业少留点', '周五半天', '伙食改善'] a_set
公众号新增加了一个栏目，就是每天给大家解答一道Python常见的面试题，反正每天不贪多，一天一题，正好合适，只希望这个面试栏目，给那些正在准备面试的同学，提供一点点帮助！...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
什么是并查集？ 这里借用百度百科的一句话：并查集是一种树型的数据结构，用于处理一些不相交集合（disjoint sets）的合并及查询问题。常常在使用中以森林来表示。...假设现在有一个武林大会，包含了少林、峨嵋、武当等门派，通过并查集就可以将每个人归类到自己的门派中。...rootQ = self.find(q) if rootP == rootQ: return # 下面的这个if语句用将节点数少的合并到节点数多的群中...每个群的size，也就是包含的节点数目就是1，self.size[0]=1。...：False 返回节点7的父节点3 当前每个节点的父节点： [3, 1, 8, 3, 4, 5, 6, 3, 8, 3] 当前群的个数： 6 当前每一个群的节点个数： [1, 1, 1, 4,
代码部分： class UnionFind(): is_root = [] #是否为根 father = [] #father[k] = value 保存k的父亲节点 def __init...__(self， n): #为方便编写，数组下标从1开始，占用列表的零下标 self.isRoot.append(0) self.father.append(True) for i in...range(1, n+1): self.is_root.append(False) #初始化不为其他节点的根节点 self.father.append(i) #初始自己为自己的父亲...#递归查找n的父亲节点 def find(self, n): if self.father[n]==n: return n else: return self.find(self.father
python集合的并集操作 说明 1、可以使用 | 符号来计算两个或更多集合的并集，即将集合a和集合b中的元素合并在一起。...返回值 返回集合的并集。...实例 # 创建集合 a = {1, 2} b = {3, 4, 5, 6} c = {1, 3, 10} # 返回集合的并集 print("a、b的并集：", a | b) # 返回{1, 2, 3,... 4, 5, 6} print("a、b、c的并集：", a | b | c) # 返回{1, 2, 3, 4, 5, 6, 10} print("a、c的并集：", a.union(c)) # 返回...{1, 2, 3, 10} 以上就是python集合的并集操作，希望对大家有所帮助。
获取两个list 的交集 #方法一: a=[2,3,4,5] b=[2,5,8] tmp = [val for val in a if val in b] print(tmp) #[2, 5]...获取两个list 的并集 print list(set(a).union(set(b))) 获取两个 list 的差集 print list(set(b).difference(set(a))) # b...中有而a中没有的
获取两个list 的交集 #方法一: a=[2,3,4,5] b=[2,5,8] tmp = [val for val in a if val in b] print(tmp) #[2, 5] 获取两个...list 的并集 print list(set(a).union(set(b))) 获取两个 list 的差集 print list(set(b).difference(set(a))) # b中有而a...中没有的
print list(set(a).intersection(set(b))) 获取两个list 的并集： #方法一: print(list(set(a+b))) #方法二 比方法一快很多！...print(list(set(a).union(set(b)))) 获取两个 list 的差集： #方法一: tmp = [val for val in b if val not in a] # b中有而...python Set交集、并集、差集 s = set([3,5,9,10,20,40]) #创建一个数值集合 t = set([3,5,9,1,7,29,81]) #创建一个数值集合...a = t | s # t 和 s的并集 ,等价于t.union(s) b = t & s # t 和 s的交集 ,等价于t.intersection(s)...c = t - s # 求差集（项在t中，但不在s中） ,等价于t.difference(s) d = t ^ s # 对称差集（项在t或s中，但不会同时出现在二者中
github上star的同学，在我能力与时间允许范围内，尽可能帮大家解答相关问题，一起进步。 在python中，数组可以用list来表示。...如果有两个数组，分别要求交集，并集与差集，怎么实现比较方便呢？ 当然最容易想到的是对两个数组做循环，即写两个for循环来实现。这种写法大部分同学应该都会，而且也没有太多的技术含量，本博主就不解释了。.../usr/bin/env python #coding:utf-8 ''' Created on 2016年6月9日 @author: lei.wang ''' def diff(listA,listB...set(listB))) print "retA is: ",retA print "retB is: ",retB #求并集 retC = list...(set(listA).union(set(listB))) print "retC1 is: ",retC #求差集，在B中但不在A中 retD = list(set
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
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。
= 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
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
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...，每个集合通过一个代表来识别，代表即集合中的某个成员，通常选择根做这个代表。...---- 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。...这里的查找操作通常采用路径压缩的办法，即在查找过程中组不减小树的高度，把元素逐步指向一开始的根节点。这样下次再找根节点的时间复杂度会变成o(1)。如下图所示 ?
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
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...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...经过我不懈的思考查找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，然后查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
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