题目背景
本题数据范围已经更新到 1≤N≤2×105,1≤M≤106。
题目描述
如题,现在有一个并查集,你需要完成合并和查询操作。
输入格式
第一行包含两个整数 N,M ,表示共有 N 个元素和 M 个操作。
接下来 M 行,每行包含三个整数 Zi,Xi,Yi 。
当 Zi=1 时,将 Xi 与 Yi 所在的集合合并。
当 Zi=2 时,输出 Xi 与 Yi 是否在同一集合内,是的输出 Y ;否则输出 N 。
输出格式
对于每一个 Zi=2 的操作,都有一行输出,每行包含一个大写字母,为 Y 或者 N 。
输入输出样例
输入 #1复制运行
4 7
2 1 2
1 1 2
2 1 2
1 3 4
2 1 4
1 2 3
2 1 4
输出 #1复制运行
N
Y
N
Y
说明/提示
对于 15% 的数据,N≤10,M≤20。
对于 35% 的数据,N≤100,M≤103。
对于 50% 的数据,1≤N≤104,1≤M≤2×105。
对于 100% 的数据,1≤N≤2×105,1≤M≤106,1≤Xi,Yi≤N,Zi∈{1,2}。
【算法模板】并查集 (Union-Find):路径压缩与集合合并
1. 核心概念
并查集是一种用于管理元素所属集合的数据结构,主要支持两种操作:
-
合并(Union):将两个不同的集合合并为一个集合。
-
查询(Find):查询某个元素属于哪个集合(即寻找该集合的"代表"或"老大")。
通俗理解
-
数组
fa[i]:记录第i个人的"上级"是谁。 -
初始化 :刚开始每个人都是自己的老大 (
fa[i] = i)。 -
查询 (
find):想知道你是哪个帮派的?就一级一级往上找,直到找到那个"上级是自己"的人,他就是帮主。 -
路径压缩:找帮主太累了?一旦找到帮主,直接把你的上级改成帮主。以后再问,一步就能找到。
-
合并 (
uni):两个帮派要合并?让 A 帮派的帮主,认 B 帮派的帮主做老大。
2. 完整代码
cpp
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n,m,z,x,y;
int fa[200010];//记录每个节点的父节点 即所在集合的老大
//找老大的过程中进行路径压缩
//即找到x的祖宗节点,并在过程中将x到祖宗路径上所有点的父节点直接设为祖宗
int find(int x){
if(fa[x]==x) return x;//如果自己就是自己老大,返回自己
//这一行完成了在查询过程中进行路径压缩 将最终的老大赋给到路径上每一个元素
else return fa[x]=find(fa[x]);
}
void uni(int x,int y){
int fax=find(x);
int fay=find(y);
//如果x和y老大不同 就要合并 让x的老大变成y的老大的老大
if(fax!=fay) fa[fay]=fax;
}
int main(){
ios::sync_with_stdio(false);
cin.tie(0);
//初始化所有元素的老大是自己
cin>>n>>m;
for(int i=1;i<=n;i++) fa[i]=i;
while(m--){
cin>>z>>x>>y;
if(z==1){//合并
uni(x,y);
}
else if(z==2){//查询
//\n代替endl输出更快
if(find(x)==find(y)) cout<<"Y"<<"\n";
else cout<<"N"<<"\n";
}
}
}
3. 关键细节解析
A. 路径压缩
cpp
return fa[x]=find(fa[x]);
这行代码是并查集效率极高的关键。如果不加这一步,树可能会退化成一条长链,查询复杂度变成 O(N)。加上路径压缩后,每次查询都会"压扁"树的高度,平均时间复杂度接近 O(1) (准确说是反阿克曼函数 O((N)))。
B. 初始化的时机
很多新手(包括以前的我)容易犯的错误:
// ❌ 错误写法
for(int i=1; i<=n; i++) fa[i]=i; // 此时 n 还是 0!
cin >> n >> m;
// ✅ 正确写法
cin >> n >> m; // 先读入 n
for(int i=1; i<=n; i++) fa[i]=i; // 再根据 n 初始化
如果顺序反了,fa 数组全是 0,后续的 find 操作会陷入死循环或访问越界。
C. 输出优化
在算法竞赛中,当输出行数非常多(例如10^5行)时:
-
cout<<endl:会强制刷新缓冲区,速度慢。 -
cout << "\n":仅换行,速度快。
建议习惯性使用 \n。
4. 应用场景
并查集不仅用于判断连通性,还是很多高级算法的基石:
-
图论判环:加边时,如果两个点已经在一个集合里,说明形成了环。
-
Kruskal 算法:最小生成树的核心,利用并查集判断边是否连接了两个不同的连通块。
-
连通块数量统计 :最后遍历一遍
fa数组,统计fa[i]==i的个数。