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100 4 2 1 2 5 10 13 11 12 14 2 0 1 2 99 2 200 2 1 5 5 1 2 3 4 5 1 0 0 0
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4 1 1题意:
需找SARS病毒感染者嫌疑人数,凡与感染者0号同学有同组关系的皆为嫌疑人。
分析:
基础并查集应用,将所有同属一大组的同学合并。最后找出0号同学所在组的人数,即为嫌疑人数。
并查集学习:
l 并查集:(union-find sets)
一种简单的用途广泛的集合. 并查集是若干个不相交集合,能够实现较快的合并和判断元素所在集合的操作,应用很多,如其求无向图的连通分量个数等。最完美的应用当属:实现Kruskar算法求最小生成树。
l 并查集的精髓(即它的三种操作,结合实现代码模板进行理解):
1、Make_Set(x) 把每一个元素初始化为一个集合
初始化后每一个元素的父亲节点是它本身,每一个元素的祖先节点也是它本身(也可以根据情况而变)。
2、Find_Set(x) 查找一个元素所在的集合
查找一个元素所在的集合,其精髓是找到这个元素所在集合的祖先!这个才是并查集判断和合并的最终依据。
判断两个元素是否属于同一集合,只要看他们所在集合的祖先是否相同即可。
合并两个集合,也是使一个集合的祖先成为另一个集合的祖先,具体见示意图
3、Union(x,y) 合并x,y所在的两个集合
合并两个不相交集合操作很简单:
利用Find_Set找到其中两个集合的祖先,将一个集合的祖先指向另一个集合的祖先。如图
l 并查集的优化
1、Find_Set(x)时 路径压缩
寻找祖先时我们一般采用递归查找,但是当元素很多亦或是整棵树变为一条链时,每次Find_Set(x)都是O(n)的复杂度,有没有办法减小这个复杂度呢?
答案是肯定的,这就是路径压缩,即当我们经过"递推"找到祖先节点后,"回溯"的时候顺便将它的子孙节点都直接指向祖先,这样以后再次Find_Set(x)时复杂度就变成O(1)了,如下图所示;可见,路径压缩方便了以后的查找。
2、Union(x,y)时 按秩合并
即合并的时候将元素少的集合合并到元素多的集合中,这样合并之后树的高度会相对较小。
源代码如下:
#include <iostream> using namespace std; #define MAXN 30000 int father[MAXN],rank[MAXN]; void Init(int n) { int i; for(i=0;i<n;i++) { father[i]=i; rank[i]=1; } } int Find_Set(int x) { if(x!=father[x]) { father[x]=Find_Set(father[x]); } return father[x]; } void Union(int x,int y) { x=Find_Set(x); y=Find_Set(y); if(x==y)return; if(rank[x]>=rank[y]) { father[y]=x; rank[x]=rank[x]+rank[y]; }else { father[x]=y; rank[y]=rank[y]+rank[x]; } } int main() { freopen("in.txt","r",stdin); int n,m,k,first,next; int i,j; while(1) { cin>>n>>m; if(n==0 && m==0)break; Init(n); for(i=0;i<m;i++) { cin>>k>>first; for(j=1;j<k;j++) { cin>>next; Union(first,next); } } cout<<rank[father[0]]<<endl; } return 0; }