1013. Battle Over Cities (25)
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去掉某一个城市后,剩下的城市需要额外增加的道路数量取决于这些城市的连通性。为了解决这个问题,我们可以使用并查集(Union-Find)数据结构来高效地处理城市之间的连通性问题。
方法思路
初始化:每个城市最初都是自己的集合。 处理边:对于每条不涉及目标城市q的边,使用并查集将两个城市合并。 统计连通分量:找到所有的根节点,统计连通分量的数量。 计算边数:连通分量的数量减去1即为需要添加的边数。 这种方法利用并查集的高效操作(路径压缩和按秩合并),确保在处理大规模数据时依然能够快速得出结果。
解决代码
#include #include #include #include #include #include #include
代码解释
初始化:initial() 函数将每个城市设置为自己的父节点。 路径压缩:compressTop() 函数用于压缩路径,确保每个节点直接指向其根节点。 查找根节点:findSet() 函数找到节点的根节点,并进行路径压缩。 合并集合:unionSet() 函数将两个集合合并。 处理输入:读取输入数据并存储。 处理查询:对于每个查询,初始化并处理不涉及目标城市的边,然后统计连通分量数量。 输出结果:计算并输出需要添加的边数。 这种方法确保了在处理大规模数据时的高效性和正确性,适用于多个查询场景下的连通性分析。
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