联合查询,它是用 union 关键字把多条 select 语句的查询结果合并为一个结果集。 纵向合并的前提是被合并的结果集的字段数量、顺序和数据类型必须完全一致。...字段名不一样的情况下,会将第一个结果集的字段名作为合并后的虚拟结果集的字段名。...b',3),('c',4),('a',13); insert into t2 values('b',10),('b',11),('a',12),('a',13),('e',14); union 去重 mysql...13 | | b | 10 | | b | 11 | | a | 12 | | e | 14 | +------+------+ union all 不去重 mysql
NULL COMMENT ‘性名’, sex TINYINT NOT NULL COMMENT ‘性别 1:男,2:女’ ); 添加数据: a_student: b_student: 查询并集...FROM b_student 例4:两表字段数量不一样 SELECT sno,sname FROM a_stunt UNION ALL SELECT sno FROM b_student 查询并集...— USING(id,name) 等价于 on后面的条件 SELECT b.* FROM a_student a INNER JOIN b_student b USING(id,sname) 差集:
并查集概念 首先我们来了解一下并查集的概念: 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。...那我们来写写代码: 假设我们拿到的是一个名字的数组,个数为n 那我们如何存储这些数据并跟编号建立映射呢?...并查集实现 那上面我们讲了一下并查集的原理,下面我们就来实现一个并查集,实现完再给大家做总结。 3.1 结构定义 那我们这里就不搞的像上面那样复杂了,因为我们上面的例子直接按编号去搞就行了。...那以后遇到这种题都需要我们手撕一个并查集吗? 其实不需要完整的手撕一个,直接用并查集的思想解题就行了。...用并查集去搞其实就很简单,我们来分析一下: 那这里呢我们还是用一个并查集,当然不一定非得写一个完整的并查集,就可以像上一题第二种方法那样,用到什么接口自己简单实现一下就行了。
void Make_set(int n) { for(int i=0;i<=n;i++) { father[i]=i; ...
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)。...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 fa[x] = find(fa[x]); } 仔细观察代码你会发现只添加了 fa[x]= 这几个字...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
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...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。
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...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...---- 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。...这里对并操作有两种优化: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: ?...array[root1]; this->array[root1] = root2; count--; } } } ---- 全部代码如下
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。...代码实现的第一个版本: 此时大概了解他们的物理结构和逻辑结构以后我们就可以开始写代码了。...,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,
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...代码 #include #include #include using namespace std; int fa[30500];// 存节点...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,还是带权并查集...代码 #include #include #include using namespace std; int fa[20000],sum[...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。...// 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...stdc++.h> using namespace std; #ifndef _DSF_ #define _DSF_ #define ll long long #define MAXN 505 // 并查集...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
数组交集差集并集 有任意两个数组,每个数组里面的元素不重复,找出它们的交集、差集和并集。 交集、差集和并集是什么鬼?...(本文栗子,还会求出属于 B 不属于 A 的集合) 差集百度百科 并集 给定两个集合 A,B,把他们所有的元素合并在一起组成的集合,叫做集合 A 与集合 B 的并集,记作 A∪B,读作 A 并 B。...并集百度百科 includes 判断是否包含: let one = [1, 2, 3, 4, 5]; let two = [2, 3, 4, 7]; const intersection = (a, b...}); return arr; }; const unionArr = (a, b) => { return Array.from(new Set([...a, ...b])); // 并集可以理解为合并数组去重...intersection') { // ab数组交集 set = new Set([...a].filter(x => b.has(x))); } else { // ab数组并集
参考链接: Python Set union() 两个给定集合的并集是包含两个集合的所有元素的最小集合。...两个给定集合A和B的并集是一个由A的所有元素和B的所有元素组成的集合,这样就不会重复任何元素。 表示集合并集的符号是“ U”。...set1 U set2: {2, 4, 5, 6, 7, 8} set1 U set2 U set3:{2, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10} 实际应用: 在大多数概率问题中,需要集合并集的概念
并查集代码模板 java class UnionFind { private int count = 0; private int[] parent;
今天是算法与数据结构的第18篇文章,我们一起来看一个经典的数据结构——并查集。 首先我们来解释一下这个数据结构的名称,并查集其实是一个缩写,并指的是合并,查指的是查找,集自然就是集合。...所以并查集的全称是合并查找集合,那么顾名思义,这是一个用来合并、查找集合的数据结构。...并查集的定义 集合虽然是一个抽象的概念,但是生活当中关于集合的操作其实不少,只是我们身处其中的时候往往习以为常了。 举个例子,比如A和B两个人都是社会精英,两人名下都有一大笔资产。...并查集正是解决了这两类集合相关的问题,即集合的合并与查找。 集合的查找 首先我们来看集合的查找,我们还是看上面那个例子,我们怎么判断两个不同的人是否来自同一个家族呢?...并查集这个算法非常经典,它并不难理解,代码量也很少,效率也高,学习曲线也很平滑,可以说除了使用场景比较窄之外几乎没有缺点。毕竟世上没有完美无缺的算法,这也是算法的魅力所在吧。
算法总结 并查集主要有以下几个函数组成: int fa[n]; //初始化 void init(int n){ for(int i=0;i{ fa[i]=
请勿转载@HanKin 简介 并查集,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 并查集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集合,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(并查集)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。...并查集的“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)。
判断树是否唯一 1.只有一个根节点,(1)在一棵树上一个根节点。1 2 3 2就是两个根节点(1)只有一棵树 2.不成环,入度不大于1 由于数组运行超界导致wa...
//并查集 //注意类型匹配 const int maxn = 100002; int DSet[maxn]; void init(int n) { for(int i = 0 ; i <= n
; System.out.println(); HashSet hashSet3 = new HashSet(Arrays.asList("0", "1", "2")); // 取并集...System.out.println(); HashSet hashSet4 = new HashSet(Arrays.asList("0", "1", "2")); // 取差集
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