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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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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...,&c); if(c=='M') { scanf("%d%d",&x,&y); jion(...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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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(将 x 节点所在集合并到 y 节点所在) void mergefather

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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: ?...iostream> #include using namespace std; class UF{ private: int* array; //集中的联通分量的个数

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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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入门

请勿转载@HanKin 简介 ,在一些有N个元素的集合应用问题中,我们通常是在开始时让每个元素构成一个单元素的集合,然后按一定顺序将属于同一组的元素所在的集合合并,其间要反复查找一个元素在哪个集合中...性质 算法不支持分割一个集合。 算法思想 用集合中的某个元素来代表这个集合,该元素称为集合的代表元。 一个集合内的所有元素组织成以代表元为根的树形结构。...判断两个元素是否属于同一合,只需要看他们的代表元是否相同即可。 路径压缩 每次查找的时候,如果路径较长,则修改信息,以便下次查找的时候速度更快。...其实本题只是一个对分离集合()操作的问题。 我们可以给每个人建立一个集合,集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。...的“路径压缩”算法:在集合的查找过程中顺便将树的深度降低。采用路径压缩后,每一次查询所用的时间复杂度为增长极为缓慢的ackerman函数的反函数—α(x)。

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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集合S={A,B,...}...开始的情况是对于一个集合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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