CSP-S2019 树上的数 \(n\) 树。\(n\) 排列卡片。\(i\) 卡片初始在 \(p_i\)。每次删一条边可以交换两端卡片。删光边最后卡片 \(i\) 位置 \(P_i\)。求字典序最小 \(P\)。 CODE 无可奉告。
声明：与学校集训内容无关。 并查集是一种树形结构，基本的应用就是判断两个元素是否在同一个集合内，也可以将两个元素所在的集合合并。 举个奇怪的例子。 原理&代码实现+优化 假设这里有一些P主，他们有不同的口味（派别），有摇滚，重金属，古典等等等。 现在我们假设有很多很多种口味，而我们设同
Two strings X and Y are similar if we can swap two letters (in different positions) of X, so that it equals Y. Also two strings X and Y are similar if they are equal. For example, "tars" and "rats" are similar (swapping at positions 0
按秩合并 ·如果连接的循序不好，可能导致找某个节点的代表需要O(n)时间 ·合并时小集合连向大集合 ·这样能保证依次查找时间为O(log n) ·为了减少路径上的重复搜索，压缩查找路上的节点 int find(int x){ if(f[x]==x)return x;//自己就是代表 else return f[x]=find(f[x]);//找
并查集，是用代表元素来维护一个集合的数据结构。可以差不多\(O(1)\)地查询两个元素是否在同一个集合内。 并查集主要通过路径压缩和按秩合并减小复杂度。单独用的话最坏复杂度都是\(O(logn)\)的（虽然只路径压缩的均摊复杂度还是差不多\(O(1)\)）。分开讲。 首先是初始化，每个元素各自属
题目链接 思路： 分成两类:1.村民说真话，2.村民说假话。当村民说是好人的时候，有两种情况，他们都是好人和都是坏人。所以将\(a\ + \ (x + y) ,\ b\ +\ (x + y)\)和\(a, b\)合并为一个集合。同理将\(a,b+(x + y)\)和\(a + (x + y), b\)合并为一个集合。 这个合并的
【WC2005】双面棋盘 题目链接 这天做双面棋盘这道题，发现题解里面大多都是 LCT ，对于线段树套并查集的写法思路讲评很少而且不大清晰，因此有了这一篇题解。 维护联通块的数量，很容易联想到使用并查集，考虑暴力，用并查集记录每个点的连通性，最后统计块数即可。但是如果每次进行格子翻转的
链接：https://ac.nowcoder.com/acm/contest/26077/1039来源：牛客网 题目描述 公元五八○一年，地球居民迁移至金牛座α第二行星，在那里发表银河联邦创立宣言，同年改元为宇宙历元年，并开始向银河系深处拓展。 宇宙历七九九年，银河系的两大军
一共有 n 个数，编号是 1∼n ，最开始每个数各自在一个集合中。 现在要进行 m 个操作，操作共有两种： M a b，将编号为 a 和 b 的两个数所在的集合合并，如果两个数已经在同一个集合中，则忽略这个操作； Q a b，询问编号为 a 和 b 的两个数是否在同一个集合中； 输入格式 第一行输入整数 n 和 m
《种类并查集》 对于不能一个并查集不够用了，还需要另一个并查集，但是不能开两个数组作为两个并查集，因为两个并查集之间不能有明确的区分 以样例说明： 贪心思路： 很容易便能想到，我们要使怒气值大的一对人尽量不在同一间监狱里。也就是说，我们要优先考虑怒气值最大的两个人，然
链接 class Solution { // 使用 Map 来保存每个节点的父节点 Map<String, String> par = new HashMap<>(); public String[] trulyMostPopular(String[] names, String[] synonyms) { // 初始化每个节点 String[] nameArray = Arrays.stream(names)
很抱歉这篇博客晚来了(该放在Kruskal前面的)...... 并查集，故名思意，就是用来高效进行合并、查询集合的数据结构，为了方便，我们可以把每一个结点看成树形结构即可。 1.查询 Q1：我们该如何查询某一个结点在哪一个集合呢？ A1：我们知道如果需要区分开所有集合，就应该用一个代表来表示这个集合
之前在介绍“图的一些基本概念”中提到了最小生成树，其中一种算法是克鲁斯卡尔（Kruskal's algorithm）算法，里面涉及了对环的判断。我们再回顾下算法的主要流程： 从最小的一个边开始连接，然后再连接第二小的边，且保证新加入的边不能和已经连接的顶点形成环。这样一直重复，最终连接起所有的
种类并查集：定义种类之间的关系来判断操作是否进行 题目大意：对于题目给出的一个矩阵，我们可以进行一种操作：swap(a[i][j],a[j][i]) 使得矩阵可以变换为字典序最小的矩阵 思路： 通过扫描整个矩阵，每次都判断a[i][j] 和 a[j][i]是否需要交换 交换的前提就是： 对第i行/第j列操作
题目描述 分析 读题不认真这个毛病什么时候能改? 我竟然看成最长上升子序列问题了, 而且还把代码写好.......(其实就算看出来是并查集, 我也不会写qwq)赛后借鉴大佬代码, 收获很大 以后看到连通块这个词, 就往并查集的方向想 AC代码 #include <iostream> #include <cstring> usi
并查集(路径压缩优化) 摘自acwing算法模板 并查集 并查集的作用： 1.两个集合合并 2.询问两个集合是否在同一个集合中 怎么实现路径压缩？ 如果x不是祖宗结点，就让父亲结点 = 祖宗结点 ， 最后返回父亲结点 怎么实现集合合并 让a祖宗的结点的父亲等于b结点的结点 代码 #include<iostream
P3367 并查集模板。。 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int n, m; #define MAX 1000001 int parent[MAX]; int find(int x) { return (x == parent[x]) ? x : parent[x] = find(parent[x]); } void init() { for (int i = 1; i <= n; i++) {
P1195 将最小生成树的cnt==n-1改为cnt==n-k即可 还是板子题 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define MAX 100000000 int n, m, k; struct node { int a, b, c; } edges[MAX]; bool cmp(node x, node y) { return x.c < y.c; } int parent[MAX]; int fi
定义 顾名思义（看英文），就是并集，查找，即找到父节点，然后取并集； 题目：LeetCode 547. 省份数量 解决方法：参照B站Up主，塔罗兔 代码： 基础版本 class Solution { public: vector<int> fathers; int find(int i) { while (fathers[i] != i) { i = fathers[i];
听佬一席话，胜刷一周题。要抓住一切机会和佬尬聊啊hhh 起源 和佬的尬聊中，偶然提及了并查集。学了一周算法的\(shanzr\)自信地打出他最喜欢的板子： int fa[10010]; int myFind(int x){while(x!=fa[x])x=fa[x]=fa[fa[x]];} void myUnion(int a,int b){fa[myFind(a)]= myFind(b);} 很
一般对于连通性问题，并查集是非常好用的 不仅仅可以维护出是否连通，还可以顺便维护出当前连通块的一些信息，比如直径 有时候并查集的祖先节点不做区分，即合并是认定父子关系是随意的，但是是遇到构建 \(kruscal\) 重构树等情形就需要做出区分，甚至在并查集树上做一些事情，所以一般情况下不
#include <bits/stdc++.h> #define dbg(x) std::cerr << #x << "=" << x << "\n" using i64 = long long; const int N = 1e5 + 9; i64 val[N]; int fa[N]; int find(int x){ if(fa[x] == x) return x; int o
题目描述 题目链接 题目思路 先进行离散化（题目中给的数据范围很大，但需要用到的很少），109 ==> 2 × 106 离散化方式： 若要求保序：排序、判重、二分 若不要求保序，用map 本题约束条件的顺序无所谓，则先考虑所有相等的约束条件（一定无矛盾），再考虑不相等的约束条件 相等则放在一个集合中，
题目描述 题目链接 题目思路 把所有有边相连的点合并在一起，并且维护总体积和总价值 把每个连通块看成一个物品，之后做一遍01背包 时间复杂度：O(nw) 题目代码 #include <iostream> #include <cstring> #include <algorithm> using namespace std; const int N = 10010; int n,
什么是“并查集”？ 首先，并查集是一种（复合）数据结构 并：合并 查：查找 集：以字典为基础的数据结构 实现 class UnionFind { private: // 如果节点相互连通，则他们在同一颗树里 unordered_map<int, int> father; public: bool is_connected(int x, int y) { return
