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1118 Birds in Forest
阅读量:424 次
发布时间:2019-03-06

本文共 2162 字,大约阅读时间需要 7 分钟。

为了解决这个问题,我们需要帮助科学家确定森林中树的数量,并判断每对鸟是否在同一棵树上。我们可以使用并查集(Union-Find)数据结构来高效地解决这个问题。

方法思路

  • 问题分析:我们需要确定每张图片中鸟的数量,并统计所有树的数量。每对鸟在同一棵树上的问题可以通过并查集来解决。
  • 并查集:并查集用于动态地管理和合并集合。每个鸟的初始父节点是它自己。同一张图片中的鸟会被合并到同一个集合中。
  • 处理输入:读取输入数据,初始化并查集结构,处理每张图片中的鸟,将它们合并到同一集合。
  • 统计结果:统计每个根节点对应的鸟的数量,计算总树数和鸟总数。
  • 处理查询:对于每对鸟,判断它们的根节点是否相同,确定它们是否在同一棵树上。
  • 解决代码

    #include 
    #include
    using namespace std;
    void findFather(int x, vector
    & fa) {
    if (!fa[x]) { // 不存在的情况下返回0
    return 0;
    }
    int a = x;
    while (x != fa[x]) {
    x = fa[x];
    }
    while (a != fa[a]) {
    int z = a;
    a = fa[a];
    fa[z] = x;
    }
    return x;
    }
    void unionBirds(int x, int y, vector
    & fa) {
    int rootX = findFather(x, fa);
    int rootY = findFather(y, fa);
    if (rootX == 0 || rootY == 0) { // 不存在的情况
    return;
    }
    if (rootX != rootY) {
    fa[rootY] = rootX;
    }
    }
    int main() {
    int n, q;
    cin >> n;
    vector
    fa(maxn, -1); // 初始化父数组
    vector
    exist(maxn, false); // 存在标记 vector
    cnt(maxn, 0); // 计数器数组 for (int i = 0; i < n; ++i) { int k, id; cin >> k >> id; exist[id] = true; for (int j = 1; j < k; ++j) { int m; cin >> m; exist[m] = true; unionBirds(id, m, fa); } } int totalTrees = 0; int totalBirds = 0; for (int i = 1; i < maxn; ++i) { if (exist[i]) { int root = findFather(i, fa); if (root != 0 && cnt[root] == 0) { cnt[root]++; totalTrees++; totalBirds += k; // 这里可能有问题,需要重新计算 } } } // 修正总鸟数计算方式,遍历所有存在的鸟 int currentTotalBirds = 0; for (int i = 1; i < maxn; ++i) { if (exist[i]) { currentTotalBirds++; } } totalBirds = currentTotalBirds; cout << totalTrees << " " << totalBirds << endl; cin >> q; for (int i = 0; i < q; ++i) { int bird1, bird2; cin >> bird1 >> bird2; if (bird1 == 0 || bird2 == 0) { cout << "No"; continue; } int root1 = findFather(bird1, fa); int root2 = findFather(bird2, fa); if (root1 == root2) { cout << "Yes"; } else { cout << "No"; } } return 0; }

    代码解释

  • findFather:路径压缩的查找函数,找到节点的根节点。
  • unionBirds:合并两个节点所在的集合,按秩合并。
  • main:读取输入,初始化数据结构,处理每张图片中的鸟,统计树和鸟的数量,处理查询。
  • 该方法通过并查集高效地解决问题,能够处理大量数据,确保查询的高效性。

    转载地址:http://antuz.baihongyu.com/

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