是一种在数据集中查找特定元素的常见方法。该算法用于在给定的数据集中搜索目标元素,并返回其在数据集中的位置或指示元素不存在的结果。
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一列已知的步长为 1 且从 0 开始依次递增的整数序列,对于成对整数 p 和 q ,即认为 p 与 q 相连。“相连”是一种等价关系,即具有自反性p 和 p 是相连的。、对称性如果 p 和 q 是相连的,那么 q 和 p 也是相连的。与传递性如果 p 和 q 是相连的且 q 和 r 是相连的,那么 p 和 r 也是相连的。。现程序从输入中读取一对整数 p 和 q ,假设 p 和 q 都存在于已知序列中,若序列中对应整数相连,则不做操作,若序列中对应整数不相连,则将他们相连,并将 p 和 q 输出。
今天跟大家分享一个算法,如题union-find。这个算法要解决的就是一个动态连通性问题,什么是动态连通性呢?首先是连通性,给出两个对象,可以判断两个对象是否相连;再有就是动态,如若给出的两个对象不相连,我们可以将他们连起来,于是连通的对象发生了变化,体现了动态。举个栗子来说,就像判断两个计算机能否实现通信,就是判断他们是否能够通过现有的线路相连,进行通信,如果不能通信就需要通过其他手段,如增加物理线路,增加路由等来使得两个计算机实现连接。在下边的叙述中,为了方便起见,我们把一个一个对象,或者一个一个计算机称为触点,相连的几个触点整体称为连通分量(简称分量)。
定义union-find算法API: public class UF{ UF(int N) 初始化N个触点 void union(int p,int q) 在p和q之间建立连接 int find(int p) p所在的分量的标识符 boolean connected(int p,int q) p和q同在一个分量中则为
在计算机科学中,并查集(英文:Disjoint-set data structure,直译为不交集数据结构)是一种数据结构,用于处理一些不交集(Disjoint sets,一系列没有重复元素的集合)的合并及查询问题。并查集支持如下操作:
记得我之前在讲 图论算法基础 时说图论相关的算法不会经常考,但最近被打脸了,因为一些读者和我反馈近期求职面试涉及很多图论相关的算法,可能是因为环境不好所以算法这块更卷了吧。
今天讲讲 Union-Find 算法,也就是常说的并查集算法,主要是解决图论中「动态连通性」问题的。名词很高端,其实特别好理解,等会解释,另外这个算法的应用都非常有趣。
没想到有一天我也能搞懂并查集,orz......实际上本文算是《Algorithms》一书的读后感
图论中知名度比较高的算法应该就是 Dijkstra 最短路径算法,环检测和拓扑排序,二分图判定算法 以及今天要讲的最小生成树(Minimum Spanning Tree)算法了。
上篇文章 Union-Find 并查集算法详解 很多读者对于 Union-Find 算法的应用表示很感兴趣,这篇文章就拿几道 LeetCode 题目来讲讲这个算法的巧妙用法。
不少搞IT的朋友听到“算法”时总是觉得它太难,太高大上了。今天,跟大伙儿分享一个比较俗气,但是却非常高效实用的算法,如标题所示Union-Find,是研究关于动态连通性的问题。不保证我能清晰的表述并解释这个算法,也不保证你可以领会这个算法的绝妙之处。但是,只要跟着思路一步一步来,相信你一定可以理解它,并像我一样享受它。
这便是一个完全泛化的find()函数,你可以在任何C++的标准库的某个头文件里看到它。
关于并查集的题目不少,官方给的数据是 30 道(截止 2020-02-20),但是有一些题目虽然官方没有贴并查集标签,但是使用并查集来说确非常简单。这类题目如果掌握模板,那么刷这种题会非常快,并且犯错的概率会大大降低,这就是模板的好处。
了解什么是递归 : 在函数中调用自身函数 最大递归深度默认是 997/998 —— 是 python 从内存角度出发做得限制 能看懂递归 能知道递归的应用场景 初识递归 —— 二分法的例子 算法 —— 二分查找算法 三级菜单 —— 递归实现
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" 函数对象 " 是通过 重载 函数调用操作符 () 实现的 operator() , 函数对象 可以 像普通函数一样被调用 , 但同时它们 还可以拥有状态并且可以有多个成员函数 ;
算法的重要性,我就不多说了吧,想去大厂,就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以,为了提高大家的算法能力,这个公众号后续每天带大家做一道算法题,题目就从LeetCode上面选 !
C++ STL 中的非变易算法(Non-modifying Algorithms)是指那些不会修改容器内容的算法,是C++提供的一组模板函数,该系列函数不会修改原序列中的数据,而是对数据进行处理、查找、计算等操作,并通过迭代器实现了对序列元素的遍历与访问。由于迭代器与算法是解耦的,因此非变易算法可以广泛地应用于各种容器上,提供了极高的通用性和灵活性。
Section I 正确区分不同的查找算法count,find,binary_search,lower_bound,upper_bound,equal_range 本文是对Effective STL第45条的一个总结,阐述了各种查找算法的异同以及使用他们的时机。
并查集是我暑假从高手那里学到的一招,觉得真是太精妙的设计了。以前我无法解决的一类问题竟然可以用如此简单高效的方法搞定。不分享出来真是对不起party了。(party:我靠,关我嘛事啊?我跟你很熟么?) 来看一个实例,杭电1232畅通工程 首先在地图上给你若干个城镇,这些城镇都可以看作点,然后告诉你哪些对城镇之间是有道路直接相连的。最后要解决的是整幅图的连通性问题。比如随意给你两个点,让你判断它们是否连通,或者问你整幅图一共有几个连通分支,也就是被分成了几个互相独立的块。像畅通工程这题,问还需要修几条路,
微信大概是我们每天必须接触的一个APP之一,公交上、地铁上、工作休息时,刷刷朋友圈,看看好友当天经历了什么。相较于QQ,微信的一个特点之一就是:除非好友的好友也是你的好友,否则你在朋友圈里看不到好友的好友对好友朋友圈的点赞和评论。
Two Sum 系列问题在 LeetCode 上有好几道,这篇文章就挑出有代表性的两道,介绍一下这种问题怎么解决。
Java设计模式透析之 —— 策略(Strategy) 今天你的leader兴致冲冲地找到你,希望你可以帮他一个小忙,他现在急着要去开会。要帮什么忙呢?你很好奇。 他对你说,当前你们项目的数据库中有
给定一个已知长度的数组,要求出由其变换而来的一组没有重复数据的数组。假定有一个数组A[0,1,2,3,4]。要求如果A[i]在之前的数组A[0,1,2,3..i-1]之中若出现过,那么A[i]这个数据就要加1,否则不变。
通常来说,这个步骤在每次使用该数据结构时只需要执行一次,无论何种实现方式,时间复杂度均为O(N)。
今天我们讲一种针对有序数据集合的查找算法:二分查找(Binary Search)算法,也叫折半查找算法。
最小生成树算法用于在一个连通加权无向图中找到一个生成树,使得生成树的所有边的权重之和最小。最小生成树问题在许多实际应用中都有重要的作用,例如网络设计、电力传输等。
LCA 最近公共祖先 Tarjan(离线)算法的基本思路及其算法实现 首先是最近公共祖先的概念(什么是最近公共祖先?): 在一棵没有环的树上,每个节点肯定有其父亲节点和祖先节点,而最近公共祖先,就是两个节点在这棵树上深度最大的公共的祖先节点。 换句话说,就是两个点在这棵树上距离最近的公共祖先节点。 所以LCA主要是用来处理当两个点仅有唯一一条确定的最短路径时的路径。 有人可能会问:那他本身或者其父亲节点是否可以作为祖先节点呢? 答案是肯定的,很简单,按照人的亲
😁目录 往期文章推荐-------0基础算法系列 碎碎念 🍺机器人的运动范围 🍻字串变换 🤞冲刺蓝桥 距离【第十三届蓝桥杯4月9日省赛】仅剩【08天】 🤞 📢今日题目:b bfs专项(题目来自洛谷,
🎬 鸽芷咕:个人主页 🔥 个人专栏: 《linux深造日志》 《高效算法》
vector是一个动态数组,可以在运行时调整大小。它的优点在于可以快速地访问元素,缺点是在插入和删除元素时需要移动后面的元素。
C++STL有好几种查找算法,但是他们的用法上有很多共同的地方: 1、除了binary_search的返回值是bool之外(查找的了返回true,否则返回false),其他所有的查找算法返回值都是一个迭代器(查找成功返回目标所在迭代器的位置,否则返回最后一个元素的后一个位置或者说是容器的end()) 2、查找算法经常会用到迭代器区间,注意区间是前闭后开的 3、所有查找函数中如果存在两个区间,第一个区间是被查找对象的区间,第二个是目标对象的区间,如果只有一个区间则是被查找对象的区间。 4、对于有序查找的3个函
图与树相比较,图具有封闭性,可以把树结构看成是图结构的前生。在树结构中,如果把兄弟节点之间或子节点之间横向连接,便构建成一个图。
内容提要:在澳大利亚墨尔本的一起入室盗窃案中,警方在 iPad 上「Find My」的协助下追踪到嫌犯位置,但追踪过程中嫌犯却因车祸丧生。
这是LeetCode上的一道算法题,笔者整理了三种解题思路和方法,希望可以帮助大家提升算法的思维。
算法实现中经常需要构造和处理一些特殊的数据结构,Python 标准库中有一些模块可以帮到我们。
二分查找又称为折半查找,是分治算法基础上设计出来的查找算法。 二分查找算法仅适用于有序序列,它只能用升序序列或者降序序列中查找目标元素。
STL 是标准模板库的意思. 就是数据结构,封装成类让我们使用. 使用的时候我们要了解数据结构才可以使用这些类.因为数据结构不知道是什么结构你用类的话也用不明白.
并查集(Disjoint Set Union)是一种常用的处理不相交集合间的合并与查找功能的树形结构,配合与之对应的联合-搜索算法(Union Find Algorithm),可以将不相交集合间的合并与查找功能的时间复杂度大幅缩减至 O ( l o g N ) O(logN) O(logN)乃至 O ( 1 ) O(1) O(1)的量级。
并查集可以看作是一个数据结构,如果你根本没有听说过这个数据结构,那么你第一眼看到 “并查集” 这三个字的时候,脑海里会浮现一个什么样的数据结构呢?
在之前的博客中,我们讲到了一台机器通过机器学习所能完成的壮举,以及深入学习机器学习之前必备的数学知识。那么,在理解了机器学习的先决条件之后,就让我们迈着小而高效的步子,开始机器学习的成功之旅吧。
并查集(Disjoint set或者Union-find set)是一种树型的数据结构,经常使用于处理一些不相交集合(Disjoint Sets)的合并及查询问题。
给定一个包含 n + 1 个整数的数组 nums,其数字都在 1 到 n 之间(包括 1 和 n),可知至少存在一个重复的整数。假设只有一个重复的整数,找出这个重复的数。
据了解,人像光效模式就是通过一系列软硬件配合的技术,让大家能够在拍摄人像或者后期编辑时利用算法,为照片添加上逼真的光影效果,比如自然光、摄影室灯光、轮廓光等。
在图论中,最小生成树是一个重要的概念,它是一个连通图的子图,包含图中的所有节点,并且边的权重之和最小。 Prim 算法和 Kruskal 算法是两种常用的最小生成树算法。本篇博客将重点介绍这两种算法的原理、应用场景以及使用 Python 实现,并通过实例演示每一行代码的运行过程。
在 LeetCode 上有一道题 LeetCode-547 朋友圈[1],题目大意是这样:
题目描述: 某省调查乡村交通状况,得到的统计表中列出了任意两村庄间的距离。省政府“畅通工程”的目标是使全省任何两个村庄间都可以实现公路交通(但不一定有直接的公路相连,只要能间接通过公路可达即可),并要求铺设的公路总长度为最小。请计算最小的公路总长度。 输入: 测试输入包含若干测试用例。每个测试用例的第1行给出村庄数目N ( < 100 );随后的N(N-1)/2行对应村庄间的距离,每行给出一对正整数,分别是两个村庄的编号,以及此两村庄间的距离。为简单起见,村庄从1到N编号。 当N为0时,输入结束,该用例不被处理。 输出: 对每个测试用例,在1行里输出最小的公路总长度。 样例输入: 3 1 2 1 1 3 2 2 3 4 4 1 2 1 1 3 4 1 4 1 2 3 3 2 4 2 3 4 5 0 样例输出: 3 5
最近做大题目主要运用的都是数据结构方面的题,既有之前的最短路径的相关的算法,也有现在的最小生成树,这里先讲解Kruskal算法,主要是我先在刚会这个,prim算法,明天再看。 Kruskal算法算法其实和之前的djs算法有点类似,主要还是每次循环找出局部最优解,也就是最小权重的那条路,一次寻找即可,这里作者一开始俊德实现起来并不麻烦,但之后发现,循环找出最优解不是最麻烦的,大不了每次排序,就行了,但是之后发现最难的一块是不能出现环,举个例子,
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