C++用并查集Disjoint union实现connected component连通分量(附完整源码)

问题描述 请编写一个程序，输入SNS的朋友关系，判断从指定人物出发能否通过双向朋友链抵达人物。 输入： 第1行输入代表SNS用户数的整数n以及代表朋友关系数的m，用空格隔开。SNS各用户的ID分别为0到n-1。 接下来的m行输入朋友关系，每个朋友关系占1行。1个朋友关系包含s、t这两个整数，表示s和t为朋友。s、t输入时用空格隔开。 紧接下来的1行输入问题数q。再接下来的q行输入问题。 各问题均为...

问题描述 求连通分量 输入格式 第一行，两个整数m，n，用空格分开，表示格子的行数、列数。 接下来一行，一个整数k，表示下面还有k行数据 接下来k行，第行两个整数a，b，表示ab连通。 样例输入 5 4 16 2 3 1 5 5 9 4 8 7 8 9 10 10 11 11 12 10 14 12 16 14 18 17 18 15 19 19 20 9 13 13 17 样例输...

【代码】L2-013 红色警报 (25 分) c++ 并查集 连通分量数。

并查集（Disjoint Union）是一种数据结构，用于快速合并集合和判断元素是否属于同一集合。它常用于解决连通分量（Connected Component）问题，即将一个图分为多个互不相交的连通块。下面详细介绍如何使用并查集实现连通分量算法，并分析其优缺点。

PHP实现用并查集Disjoint union实现connected component连通分量(附完整源码)

并查集算法的核心思想是将每个集合表示为一个树形结构，其中每个节点代表一个元素。树的根节点称为集合的代表元素。通过将不同的集合进行合并，可以将多个节点连接到同一个根节点上，从而实现合并操作。并查集算法的核心思想是将每个集合表示为一个树形结构，其中每个节点代表一个元素。通过将不同的集合进行合并，可以将多个节点连接到同一个根节点上，从而实现合并操作。通过将不同的集合进行合并，可以将多个节点连接到同一个根节点上，从而实现合并操作。通过将不同的集合进行合并，可以将多个节点连接到同一个根节点上，从而实现合并操作。

并查集的最重要的数据结构是一个数组，数组的索引表示元素，数组的值表示该元素所属的集合。初始情况下，每个元素都是一个独立的集合，即数组的值为自身索引。当两个集合合并时，将其中一个集合的根节点指向另一个集合的根节点。查找某个元素所属的集合时，可以通过递归地找到根节点，然后返回根节点的值即可。并查集算法的优点是简单、高效。合并两个集合的操作复杂度为O(1)，查找某个元素所属的集合的操作复杂度也为O(1)。（注：优化的并查集算法可以在合并操作时考虑集合的大小来优化，即将小集合合并到大集合中，以减少树的高度）

题目: 请编写一个程序，输入SNS的朋友关系，判断从指定人物出发能否通过双向朋友链抵达人物。 输入： 第1行输入代表SNS用户数的整数n以及代表朋友关系数的m，用空格隔开。SNS各用户的ID分别为0到n-1。 接下来的m行输入朋友关系，每个朋友关系占1行。1个朋友关系包含s、t这两个整数，表示s和t为朋友。s、t输入时用空格隔开。 紧接下来的1行输入问题数q。再接下来的q行输入问题。 各问题均为用空格隔开的2个整数s、t，表示从s出发能否抵达t？ 输出： 如果从s出发能抵达t就输出yes，否则输出no，每个

<br />   在求解连通分量问题时，之前是用 搜索的思想，就是如果 用几次搜索能遍历整个图，那么连通分量就是n次-1，不过这种有一个问题就是空间消耗太大，我们必须为程序开一个a[n-1][n-1]的存储空间，当图中的结点个数太多时，我们将发现这种算法将是不可取的。。<br />       于是今天学习了一个新的数据结构就是并查集。。。他的思想是初始化时每个元素都是一个集合。。。之后把具有亲戚关系的元素合并，这样最后还能当得上所谓祖先的元素的元素个数就是有几个家族了，连通分量也就是家族个数减去1了。。这

并查集的C++代码实现并查集的初始化操作并查集的查找操作并查集的合并操作并查集的应用范围判断图的连通分量数和连通性判断图是否有环实现Kruskal算法 去年408的大纲发生比较大的变化，其中就包括之前从大纲中删除的并查集，没错，它又回来了。后来我为了应付初试，只是稍微了解了一些概念性的知识，没有过度深究，现在初试考完了，复试可能会考到代码实现，因此好好学习一下，做些笔记。 并查集其实就是集合的一种表示方法，它是借助我们在树中学过的知识——双亲表示法处理集合的，即去集合中的一个结点作为根节点，后来的结点指向该

首先，我们定义一个数组，用双亲表示法来表示各棵树（所有的集合元素个数总和为N): int Tree[N]; 用Tree[i]来表示结点i的双亲结点，若Tree[i]为-1则表示该结点不存在双亲结点，即结点i为其所在树的根结点。 那么，为了查找结点x所在树的根结点，我们定义以下函数： int findRoot(int x){ int ret; wh...

题目链接547. 朋友圈题目描述班上有 N 名学生。其中有些人是朋友，有些则不是。他们的友谊具有是传递性。如果已知 A 是 B 的朋友，B 是 C 的朋友，那么我们可以认为 A 也是 C 的朋友。所谓的朋友圈，是指所有朋友的集合。给定一个 N * N 的矩阵 M，表示班级中学生之间的朋友关系。如果M[i][j] = 1，表示已知第 i 个和 j 个学生互为朋友关系，否则为不知道。你必须输出所有学生...

Union Find，也叫作 Disjoint Set，中文通常译作 “并查集”。 Union Find 有两种操作：Union 和 Find，即“连接”和“查找”。并查集用于：一个集合被分成几组的情况，集合中的每个数据只属于一个单独的组，无向图的连通分量就是这样一个例子。如下图： 1~9 的集合中的 3 个连通分量，或者说 3 个 Disjoint Set。Disjoint Set 数据结构可

并查集(Union Find Set)：是一种用于处理分离集合的抽象数据类型。主要包含2种操作： 查询（Find）：给定一个x，判断x属于哪个集合。 合并（Union）：给定x和y，讲x所在的集合与y所在的集合合并。在顺序表实现中，使用数组记录每个元素所属的集合代表。A[i] = j，表示元素i所属集合的代表为j ① 初始化：make-set(x)：设置A[x] = x，N个元素的时间复杂度O(N)。 ② 查找：find(x)：返回A[x]的值，时间复杂度O(1)。 ③ 合并：union(y, x)：如果x

              一 超大规模的稀疏图中的连通分量求解 背景       某地图厂商，需要检查道路网是否是连通的，比如是否存在孤岛（不能到达，也不能外出）？通常情况下，如果存在孤岛，说明道路勘测有问题。因此，随之而来的问题是： （1）不考虑道路方向，是否所有道路都是连通的？ （2）如果考虑道路方向，是否任意2条道路均可以相互可达，如果不可以，输出可达情况，如存在path(u,v)，但是不...

并查集是我暑假从高手那里学到的一招，觉得真是太精妙的设计了。以前我无法解决的一类问题竟然可以用如此简单高效的方法搞定。不分享出来真是对不起party了。（party：我靠，关我嘛事啊？我跟你很熟么？） 来看一个实例，杭电1232畅通工程 首先在地图上给你若干个城镇，这些城镇都可以看作点，然后告诉你哪些对城镇之间是有道路直接相连的。最后要解决的是整幅图的连通性问题。比如随意给你两个点，让你判