华为OD机试 - 发广播 - 并查集(Java 2023 B卷 200分)
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专栏导读
本专栏收录于《华为OD机试(JAVA)真题(A卷+B卷)》。
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一、题目描述
某地有N个广播站,站点之间有些有连接,有些没有。
有连接的站点在接受到广播后会互相发送。
给定一个N*N的二维数组matrix,数组的元素都是字符"0"或者"1"。
Matrix[i][j]="1"代表i和j站点之间有连接,matrix[i][j]="0"代表没连接。
现在要发一条广播,问初始最少给几个广播站发送,才能保证所有的广播站都收到消息。
二、输入描述
从stdin输入,共一行数据,表示二维数组的各行,用逗号分隔行。保证每行字符串所合的字符数一样的。
三、输出描述
返回初始最少需要发送广播站个数。
例如:
1、输入
110,110,001
2、输出
2
3、说明
站点1和站点2有直接连接,站点3和站点1和站点2没有直接连接,所以开始至少需要两个站点的广播。
四、并查集
并查集是一种树型的数据结构,用于处理一些不相交集合(disjoint sets)的合并及查询问题。常常在使用中以森林来表示。并查集的主要操作包括合并两个集合以及查询元素所属集合。
并查集的具体实现通常是通过一个父节点数组来实现的,数组中的每个元素都指向它的父节点。在初始化时,每个元素都是自己的父节点,表示它们各自构成一个单独的集合。当需要合并两个集合时,将一个集合的根节点的父节点指向另一个集合的根节点,从而将它们连接起来。在查询元素所属集合时,只需要通过不断查找父节点的方式,找到元素的根节点,即所在集合的代表元素。
并查集的主要应用包括解决连通性问题、最小生成树等问题。在信息学的国际国内赛题中,也常常出现需要使用并查集来解决的问题。这类问题的特点是数据量极大,若用正常的数据结构来描述的话,往往在空间上过大,计算机无法承受;即使在空间上勉强通过,运行的时间复杂度也极高,根本就不可能在比赛规定的运行时间内计算出试题需要的结果,只能用并查集来描述。
Java 实现并查集
public class UnionFind {
private int[] parent; // 用于存储每个元素的父节点
private int[] rank; // 用于存储每个元素所在集合的大小(秩)
// 构造方法,初始化并查集
public UnionFind(int n) {
parent = new int[n];
rank = new int[n];
for (int i = 0; i < n; i++) {
parent[i] = i; // 每个元素初始时都是自己的父节点
rank[i] = 1; // 每个元素初始时都构成一个单独的集合,集合大小为1
}
}
// 查找元素x所在的集合,即找到它的根节点
public int find(int x) {
if (x != parent[x]) {
parent[x] = find(parent[x]); // 路径压缩,将x的父节点直接设为根节点
}
return parent[x];
}
// 合并元素x和元素y所在的集合
public void union(int x, int y) {
int rootX = find(x); // 找到元素x的根节点
int rootY = find(y); // 找到元素y的根节点
if (rootX == rootY) {
return; // 如果它们已经在同一个集合中,则无需合并
}
// 根据两个集合的大小,将小的集合合并到大的集合中,以达到树高最小的效果
if (rank[rootX] > rank[rootY]) {
parent[rootY] = rootX;
} else if (rank[rootX] < rank[rootY]) {
parent[rootX] = rootY;
} else {
parent[rootY] = rootX;
rank[rootX]++; // 若两个集合大小相等,则合并后新的集合大小加1
}
}
}
以上代码中,使用了一个整型数组parent来存储每个元素的父节点,以及一个整型数组rank来存储每个元素所在集合的大小(秩)。在构造方法中,初始化了这两个数组。在查找操作中,使用了路径压缩技术,将元素的父节点直接设为根节点,以加快查找速度。在合并操作中,根据两个集合的大小,将小的集合合并到大的集合中,以达到树高最小的效果。
五、Java算法源码
public class OdTest02 {
public static void main(String[] args) {
Scanner sc = new Scanner(System.in);
String[] matrix = sc.nextLine().split(",");
int n = matrix.length;
UnionFind uf = new UnionFind(n);
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = i + 1; j < n; j++) {
if (matrix[i].charAt(j) == '1') {
uf.union(i, j);
}
}
}
System.out.println(uf.count);
}
}
// 并查集
class UnionFind {
int[] pre;
int count;
/**
* 初始化
*/
public UnionFind(int n) {
pre = new int[n];
for (int i = 0; i < n; i++) {
pre[i] = i;
}
count = n;
}
/**
* 查找元素 x 的树的根
*/
public int find(int x) {
if (x != pre[x]) {
pre[x] = find(pre[x]);
return pre[x];
}
return x;
}
/**
* 合并
*/
public void union(int x, int y) {
int x_pre = find(x);
int y_pre = find(y);
if (x_pre != y_pre) {
pre[y_pre] = x_pre;
count--;
}
}
}
六、效果展示
1、输入
110,110,001
2、输出
2
3、说明
站点1和站点2有直接连接,站点3和站点1和站点2没有直接连接,所以开始至少需要两个站点的广播。
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