程序员面试金典 - 面试题 17.07. 婴儿名字（并查集）

1. 题目

每年，政府都会公布一万个最常见的婴儿名字和它们出现的频率，也就是同名婴儿的数量。
有些名字有多种拼法，例如，John 和 Jon 本质上是相同的名字，但被当成了两个名字公布出来。

给定两个列表，一个是名字及对应的频率，另一个是本质相同的名字对。
设计一个算法打印出每个真实名字的实际频率。
注意，如果 John 和 Jon 是相同的，并且 Jon 和 Johnny 相同，则 John 与 Johnny 也相同，即它们有传递和对称性。

在结果列表中，选择字典序最小的名字作为真实名字。

示例：
输入：names = ["John(15)","Jon(12)","Chris(13)","Kris(4)","Christopher(19)"], 
synonyms = ["(Jon,John)","(John,Johnny)","(Chris,Kris)","(Chris,Christopher)"]
输出：["John(27)","Chris(36)"]

提示：
names.length <= 100000

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/baby-names-lcci
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2. 解题

• 参考：并查集（Disjoint-Set）

相关题目：
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class Solution {
    unordered_map<string,string> father;//并查集
    unordered_map<string,int> m;//名称，频次
public:
    vector<string> trulyMostPopular(vector<string>& names, vector<string>& synonyms) {
        string name, name1, name2, p;
        int i, count;
        for(string& n : names)
        {
            i = n.find("(");
            name = n.substr(0,i);
            count = 0;
            while(++i < n.size()-1)
                count = 10*count+n[i]-'0';
            m[name] = count;//获取每个名字的次数
            father[name] = name;//并查集初始化
        }
        for(auto& n : synonyms)
        {   //这里可能有上面不存在的name，再添加一遍
            i = n.find(",");
            name1 = n.substr(1,i-1);
            name2 = n.substr(i+1,n.size()-i-2);
            father[name1] = name1;//并查集初始化
            father[name2] = name2;//并查集初始化
        }
        for(auto& n : synonyms)
        {
            i = n.find(",");
            name1 = n.substr(1,i-1);
            name2 = n.substr(i+1,n.size()-i-2);
            merge(name1,name2);//全部进行合并和路径压缩
        }
        unordered_map<string,vector<string>> fatherSet;
        for(auto f : father)//压缩后的f(只有两层)，所有边的顶层（字典序最小的）
        {
            name = f.first;
            p = uniFind(name);
            fatherSet[p].push_back(name);
        }
        vector<string> ans;
        for(auto& f : fatherSet)
        {	//所有的等效名字
            count = 0;
            for(auto& v : f.second)//它底下包含的name
                count += m[v];//加上他的计数
            ans.push_back(f.first+"("+to_string(count)+")");
        }
        return ans;
    }

    string uniFind(string x)
    {
        if(x == father[x])
            return x;
        return father[x] = uniFind(father[x]);//等式为路径压缩操作
    }

    void merge(string x, string y)
    {
        string fatherx = uniFind(x);
        string fathery = uniFind(y);
        if(fatherx != fathery)
        {
            if(fatherx < fathery)
                swap(fatherx, fathery);//x的字典序大
            father[fatherx] = fathery;//字典序小的y做代表
        }
    }
};

写的比较差，效率比较低