C语言——亲戚问题

Posted 2023-04-19

亲戚

若某个家族人员过于庞大，要判断两个是否是亲戚，确实还很不容易，现在给出某个亲戚关系图，求任意给出的两个人是否具有亲戚关系。
规定：x和y是亲戚，y和z是亲戚，那么x和z也是亲戚。如果x,y是亲戚，那么x的亲戚都是y的亲戚，y的亲戚也都是x的亲戚。

数据输入：
第一行：三个整数n,m,p，（n<=5000,m<=5000,p<=5000），分别表示有n个人，m个亲戚关系，询问p对亲戚关系。
以下m行：每行两个数Mi，Mj，1<=Mi，Mj<=N，表示Ai和Bi具有亲戚关系。
接下来p行：每行两个数Pi，Pj，询问Pi和Pj是否具有亲戚关系。

数据输出：
P行，每行一个’Yes’或’No’。表示第i个询问的答案为“具有”或“不具有”亲戚关系。
9
样例：
input.txt
6 5 3
1 2
1 5
3 4
5 2
1 3
1 4
2 3
5 6
output.txt
Yes
Yes
No
补充一下，文件名应是：relation

参考技术A 太晕了！！ 参考技术B 出题者斩了！

并查集

在现实生活中，我们知道给出一些亲戚关系的信息，如A和B是亲戚，B和C也是亲戚，那么我们可以得出A和C也是亲戚。这是so easy 的的。我们看看下面的例子：

输入部分：给定N个人，M对数字，这些数字对表示某两个人是亲戚。接下来给定一个Q，表示Q对提问，求这些提问对中二者是否为亲戚

10 7 //N=10,M =7

2 4

5 7

1 3

8 9

1 2

5 6

2 3

3//Q

3 4

7 10

8 9

这类问题，数据量多的时候，我们可以采用集合的方式求解

关系    　　　　　　　　 等价类/集合

10个人 　　　　　　　　1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

(2,4) 是亲戚，合并集合    1 2,4 3 5 6 7 8 9 10

(5,7) ... 　　　　　　　　1 2,4 3 5,7 6 8 9 10

(1,3) ...      　　　　　　  1,3 2,4 5,7 6 8 9 10

(8,9) ...　　　　　　　　 1,3 2,4 5,7 6 8,9 10

(1,2) ... 　　　　　　　　1,2,3,4 5,7 6 8,9 10

(5,6) ...　　　　　　　　 1,2,3,4 5,6,7 8,9 10

(2,3) ... 　　　　　　　　1,2,3,4 5,6,7 8,9 10

最后根据提问的要求，判断是否在一个集合就可以判断是否为亲戚了。

实现并查集的算法实现(O(log2n))：

 1 struct node
 2 
 3     /* data */
 4     int date;//结点对应的下标
 5     int parent;//双亲结点
 6     int rank;//结点对应秩（并查集树的深度）
 7     int relation; //与父节点的关系
 8 ;
 9 
10 class DisJoinSet
11 
12 protected:
13     int n;//元素个数
14     node *tree;//并查集元素数组
15 public:
16     DisJoinSet(int n );
17     ~DisJoinSet();
18     void Init();
19     int Find(int x);// 查找x的代表元素（根），查找的同时进行路径压缩
20     void Union(int x,int y);
21     int GetAnswer();// 合并x和y
22 ;

View Code

一般我们用结构题存放每个元素，包括编号和rank，父亲结点，relation（与上层结点的关系（不少题目需要这样的设置））

 1 DisJoinSet::DisJoinSet(int n)
 2 
 3     this->n = n ;
 4     tree = new node [n+1];
 5     Init();
 6 
 7 
 8 void DisJoinSet ::Init()
 9 
10     for(int i = 1 ;i <=n; i++)//顶点编号 0～n-1  或  1 ～ n都 行 
11     
12         tree[i].parent = i;//双亲初始化指向自已
13         tree[i].rank = 0;//秩初始化为0
14         tree[i].date = i;//编号
15         tree[i].relation = 0;    //i自己是一类，它的父节点此时就是它自己，属于同一类
16     
17 
18 
19 DisJoinSet::~DisJoinSet()
20 
21     delete []tree;
22 

View Code

初始化过程，首先每个元素都是单独一个集合，所以父亲结点指向自己本身。

 1 int DisJoinSet::Find(int x)//查找x的代表元素（根），查找的同时进行路径压缩
 2 
 3     int temp = tree[x].parent;// 将x父节点的下标存入temp
 4     if( x != tree[x].parent)//若双亲不是自已
 5     
 6         tree[x].parent = Find(tree[x].parent);//递归在双亲中找x
 7         return tree[x].parent;// 返回根节点下标
 8     
 9     return x;//若双亲是自已,返回x
10 

View Code

这里我们提到一个路径压缩的问题。实际上是这样的。在查找到根结点的时候，我们把属于这个根所在集合的所有元素都直接挂在根的下边。即构成一个2层高，很宽的树型。像这样

在对每一个元素进行查找所在集合（根）的时候，都递归的将其父亲结点改为根结点。这样做的目的是为了溯源方便。根就比如一个大学，那么多的大学生所对应的大学肯定不一样。如果第一种情况，别人问逆你的根(所在集合/大学)时是什么，那么你就得问你的父亲结点（辅导员），辅导员要问他的父亲结点（系主任），系主任要问他的父亲结点（院长），院长则要问校长，校长再一次次反馈下来你的学校是什么，就很浪费时间。而路径压缩过的好处就是，每个学生都直接挂在学校下面，对一次Find，都能很快反馈学校信息。这样是很方便的。

 1 // 合并x和y
 2 void DisJoinSet::Union(int x, int y)
 3 
 4     int rootx = Find(x); // 找到下标为x的元素的根节点下标rootx
 5     int rooty = Find(y); // 找到下标为y的元素的根节点下标rooty
 6     if (rootx == rooty) // 已合并，还搞个毛，直接返回
 7     
 8         return;
 9     
10 
11     if (tree[rootx].rank > tree[rooty].rank)    //rooty结点的秩（深度）小于rootx结点的秩
12     
13         tree[rooty].parent = rootx;    //将rooty连到rootx结点上,rootx作为rooty的孩子结点
14     
15     else    //rooty结点的秩大于等于rootx结点的秩
16     
17         tree[rootx].parent = rooty;    //将rootx连到rooty结点上,rooty作为rootx的孩子结点
18         if (tree[rootx].rank == tree[rooty].rank)    //rootx和rooty结点的秩（深度）相同
19         
20             tree[rooty].rank++;        //rooty结点的秩增1
21         
22     
23 

View Code

这段合并操作，如何二者所在集合（rootx，rooty）相同，说明已经是一类了，直接返回。

否则，进行一个判断，判断两个即将合并的集合哪个的秩小些， 将小的那个集合的根挂到大的集合的根下边。稍微思考下，如果反过来，那么原来在秩大的那个集合的叶子Find是又读了一层递归，现任效率低了些。

这只是并查集的基本框架，对于不同题目的不同要求，还要灵活的处理才行。