力扣题解-547. 省份数量(深度优先搜索,广度优先搜索,并查集实现)

题目:547. 省份数量

有 n 个城市,其中一些彼此相连,另一些没有相连。如果城市 a 与城市 b 直接相连,且城市 b 与城市 c 直接相连,那么城市 a 与城市 c 间接相连。

省份 是一组直接或间接相连的城市,组内不含其他没有相连的城市。

给你一个 n x n 的矩阵 isConnected ,其中 isConnected[i][j] = 1 表示第 i 个城市和第 j 个城市直接相连,而 isConnected[i][j] = 0 表示二者不直接相连。

返回矩阵中 省份 的数量。

来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/number-of-provinces
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题解

同类题目岛屿数量

城市之间的相连关系构成无向图,其中,城市是节点,城市的相连表示图的边,isConnected为邻接矩阵表示形式,省份总数为图的连通分量个数。

计算图的连通分量个数这类题目,可以采用深度优先搜索,广度优先搜索或并查集等方法实现。

深度优先搜索

遍历所有城市,对于每个城市,如果该城市尚未被访问过,则从该城市开始深度优先搜索,通过矩阵isConnected 得到与该城市直接相连的城市有哪些,这些城市和该城市属于同一个连通分量,然后对这些城市继续深度优先搜索,直到同一个连通分量的所有城市都被访问到,即可得到一个省份。遍历完全部城市以后,即可得到连通分量的总数,即省份的总数。

广度优先搜索

对于每个城市,如果该城市尚未被访问过,则从该城市开始广度优先搜索,直到同一个连通分量中的所有城市都被访问到,即可得到一个省份。

并查集

计算连通分量数的另一个方法是使用并查集。初始时,每个城市都属于不同的连通分量。遍历矩阵isConnected,如果两个城市之间有相连关系,则它们属于同一个连通分量,对它们进行合并。

遍历矩阵 isConnected 的全部元素之后,计算连通分量的总数,即为省份的总数。

作者:LeetCode-Solution
链接:https://leetcode-cn.com/problems/number-of-provinces/solution/sheng-fen-shu-liang-by-leetcode-solution-eyk0/
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代码1(深度优先搜索)

class Solution {
public:
    int findCircleNum(vector<vector<int>>& isConnected) {
        int n = isConnected.size();
        vector<bool> visited(n, false);

        int ans = 0;
        for(int city = 0; city < n; city++) {
            if(visited[city] == false) {
                ans++;
                dfs(city, isConnected, visited);
            }
        }
        return ans;
    }
    void dfs(int city, vector<vector<int>>& isConnected, vector<bool> &visited) {
        visited[city] = true;
        int n = isConnected.size();
        for(int neighbor = 0; neighbor < n; neighbor++) {
            if(visited[neighbor] == false and isConnected[city][neighbor] == 1) {
                dfs(neighbor, isConnected, visited);
            }
        }
    }
};

代码2(广度优先搜索)

class Solution {
public:
    int findCircleNum(vector<vector<int>>& isConnected) {
        int n = isConnected.size();
        vector<bool> visited(n, false);
        queue<int> que;

        int ans = 0;
        for(int candi = 0; candi < n; candi++) {
            if(visited[candi] == false) {
                ans++;
                que.push(candi);
                visited[candi] = true;
                while(!que.empty()) {
                    int city = que.front();
                    que.pop();
                    for(int neighbor = 0; neighbor < n; neighbor++) {
                        if(visited[neighbor] == false and isConnected[city][neighbor] == 1) {
                            que.push(neighbor);
                            visited[neighbor] = true;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return ans;
    }
};

代码3(并查集)

class Solution {
public:
    int findCircleNum(vector<vector<int>>& isConnected) {
        int n = isConnected.size();
        //将树的根节点Id作为集合的Id
        vector<int> father(n);//记录节点i的父结点
        for(int i = 0; i < n; i++) {
            father[i] = i;//初始时父结点为自身
        }

        int ans = n;
        for(int i = 0; i < n; i++) {
            for(int j = 1; j < n; j++) {
                if(isConnected[i][j] == 1) {
                    if(merge(i, j, father) == true) {
                        ans--;//合并成功
                    }
                }
            }
        }
        return ans;
    }
    int find(int x, vector<int>& father) {
        int root = x;
        while(father[root] != root) {
            root = father[root];//查找节点x的根节点root
        }

        while(father[x] != x) {
            int temp = father[x];
            father[x] = root;//将x到root路径上的结点的father更新为root
            x = temp;
        }
        return x;//即root
    }
    int merge(int x, int y, vector<int>& father) {
        int father_x = find(x, father);
        int father_y = find(y, father);
        //找到节点x, y的根节点
        if(father_x == father_y) {//本来就是一个集合
            return false;//合并失败
        }
        //当根节点不相同时,将x的根节点的父结点设为y的根结点
        father[father_x] = father_y;
        return true;//合并成功
    }
};

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