树可以看成是一个连通且 无环 的 无向 图。
给定往一棵 n 个节点 (节点值 1~n) 的树中添加一条边后的图。添加的边的两个顶点包含在 1 到 n 中间,且这条附加的边不属于树中已存在的边。图的信息记录于长度为 n 的二维数组 edges ,edges[i] = [ai, bi] 表示图中在 ai 和 bi 之间存在一条边。
请找出一条可以删去的边,删除后可使得剩余部分是一个有着 n 个节点的树。如果有多个答案,则返回数组 edges 中最后出现的那个。
示例 1:
输入: edges = [[1,2], [1,3], [2,3]]
输出: [2,3]
示例 2:
输入: edges = [[1,2], [2,3], [3,4], [1,4], [1,5]]
输出: [1,4]
提示:
n == edges.length
3 <= n <= 1000
edges[i].length == 2
1 <= ai < bi <= edges.length
ai != bi
edges 中无重复元素
给定的图是连通的
题目链接:leetcode 684
思路,可以采用并查集实现,记录每个节点的对用的最终 parent 节点,加入一条边为 (a, b), 则赋值 a 的 parent 节点为 b 的 parent 节点, 如果一条边的 parent 对应节点相同,那么说明这俩节点已经在 图中了。
python
class Solution:
def getParent(self, parent, key):
if parent[key] != key:
return self.getParent(parent, parent[key])
return key
def union(self, parent, key1, key2):
parent[self.getParent(parent, key1)] = self.getParent(parent, key2)
def findRedundantConnection(self, edges: List[List[int]]) -> List[int]:
parent = [i for i in range(len(edges)+1)]
for x in edges:
node1, node2 = x
if self.getParent(parent, node1) == self.getParent(parent, node2):
return x
else:
self.union(parent, node1, node2)
方法二,直接暴力计算
python
class Solution:
def findRedundantConnection(self, edges: List[List[int]]) -> List[int]:
node, visited = set(), set()
for x in edges:
node.add(x[0])
node.add(x[1])
current = set()
visited.add(edges[0][0])
visited.add(edges[0][1])
vis = [0 for i in range(len(edges))]
vis[0] = 1
res = []
for i in range(len(node)):
## 每次循环只加一个顶点进去,最后的肯定是答案
for j in range(len(edges)):
if vis[j] == 0:
x = edges[j]
if x[0] in visited and x[1] in visited:
vis[j] = 1
res.append(x)
break
elif x[0] in visited:
vis[j] = 1
visited.add(x[1])
break
elif x[1] in visited:
vis[j] = 1
visited.add(x[0])
break
if len(res) > 0:
return res[-1]
return res