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Python求列表的差、交集与

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、交集与? 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: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。 ? 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。 ?...: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。 ? 说完了定义,接下来说下Python怎么求两个列表中的差、交集与的方法 。...[1,2,3] list2 = [3,4,5] temp = list(set(list1).intersection(set(list2))) print(temp) #[3] 求两个list

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是一种用互质的集合对数据进行分类管理的数据结构。 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,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 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,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 带权就是在的树的连边上附上权值。 带权的合并,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。

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简介 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 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。...// 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...stdc++.h> using namespace std; #ifndef _DSF_ #define _DSF_ #define ll long long #define MAXN 505 // ...x : (father[x] = findfather(father[x])); } // 合并并查(将 x 节点所在查集合并到 y 节点所在) void mergefather

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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,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...]=0;//自己到自己的距离为0; b[i]=1;//刚开始的时候每个节点都是一个祖先节点包含自己所以为1; fa[i]=i;//第i个值为自己方便以后祖先节点...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...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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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,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,数组的长度为的初始连通分量的个数。...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。...这里对操作有两种优化: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。通常选用第二种方法。 归并过程如下图: ?...算法如下: //操作,跟结点存储集合元素个数的负数 //通过对根结点的比较 void Uion(int root1, int root2){ root1 = this->Find(root1

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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 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 个不相关的独立集合。...} } } ​ 好了现在代码看起来会比较完美了,该用的技巧我们都已经用上了,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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