数据结构与算法图论 并查集

前言

写一道并查集的题

判断是否为亲戚

原题目:现在有若干家族图谱关系,给出了一些亲戚关系,如Marrv和Tom是亲戚,Tom和Ben是亲戚等等。从这些信息中,你可以推导出Marry和Ben是亲戚。请写一个程序,对于我们的关于亲戚关系的提问,以最快速度给出答案。

【输入格式】

第一部分是以N.M开始。N为人数(1<=N<=20000).这些人的编号为1.2.3...N。下面有M行(1<=M<=1000000),每行有两个数a.b.表示a和b是亲戚。

第二部分是以Q开始。以下Q行有Q个询问(1<=Q<=1000000),每行为c,d,表示询问c和d是否为亲戚。

【输出格式】

对于询问c,d,输出一行:若c,d为亲戚,则输出"YES",否则输出"NO"。【输入样例】

10 7

2 4

5 7

1 3

8 9

1 2

5 6

2 3

3

3 4

7 10

8 9

【输出样例】

YES

NO

YES

分析

我们可以使用并查集的思想,我们首先初始化将每个元素的父节点初始化为自己,将有关系的两个元素进行合并,然后判断是否有关系我们只需要查看元素a和元素b的祖先是否为同一个即可,如果是则是亲戚关系

并查集

并查集(Union-Find Set)是一种数据结构,用于处理一些不交集的合并及查询问题。

它主要支持两个操作:

查找(Find):确定某个元素属于哪个集合。这个操作通常涉及到路径压缩,以提高效率。

合并(Union):将两个集合合并成一个集合。为了保持结构的平衡,通常使用按秩合并或按大小合并的方法。

并查集的应用场景包括:

网络连接:确定两个节点是否在同一网络中。

图的连通性:检查图中的不同连通组件。

集合划分:在动态连接的场景中处理不同的集合划分。

代码如下:

c 复制代码
#include <bits/stdc++.h>
#define int long long
#define PII pair<int,int>
#define endl '\n'
#define LL __int128
const int N = 2e5 + 10; // 最大节点数
const int M = 1e3 + 10; // 最大边数(在本代码中不直接使用)
int a[N], p[N]; // p 数组用于存储并查集的父节点

using namespace std; 

// 查找操作,使用路径压缩
int find(int x) {
    if (p[x] != x) {
        // 如果 p[x] 不是 x 本身,则递归查找父节点,并进行路径压缩
        return p[x] = find(p[x]);
    }
    return p[x]; // 返回根节点
}

signed main() {
    std::ios::sync_with_stdio(false);
    std::cin.tie(NULL);

    int n, m, x, y, q;
    cin >> n >> m; // 读入节点数 n 和边数 m

    // 初始化并查集,每个节点的父节点初始化为自身
    for (int i = 1; i <= n; ++i) {
        p[i] = i;
    }

    // 处理 m 条边
    for (int i = 1; i <= m; i++) {
        cin >> x >> y; // 读入边 (x, y)
        // 合并操作:将 x 和 y 所在的集合合并
        // 将 x 的根节点的父节点设置为 y 的根节点
        p[find(x)] = find(y);
    }

    cin >> q; // 读入查询数 q

    // 处理 q 条查询
    for (int i = 1; i <= q; i++) {
        cin >> x >> y; // 读入查询对 (x, y)
        // 查询 x 和 y 是否在同一个集合中
        if (find(x) == find(y)) {
            cout << "YES" << endl; // 如果 x 和 y 在同一个集合中,输出 YES
        } else {
            cout << "NO" << endl; // 否则,输出 NO
        }
    }

    return 0;
}
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