2021-07-01:并查集,200岛屿问题,547朋友圈问题

并查集:

并查集的初始化:

自己的root先初始化为自己。

如果需要合并ab, 则把b的老大指向a

并查集优化1:

需要多创建一个数据结构rank去查看深度

将短链的root接在长链上,降低查找深度

xRoot.rank yRoot.rank   rank是一个变量,用来表示查找深度

优化2:

200. 岛屿问题:

自己的解法1:DFS

注意问题:

如果发现回溯超过最大限制,一定是位置置0存在问题。

1.调用函数: 函数名(变量)  一定是小括号

2.岛屿问题这里是引号“ ” 的字符,不是0和1

class Solution:
    def numIslands(self, grid: List[List[str]]) -> int:
        self.row = len(grid)
        self.col = len(grid[0])
        self.count = 0
        self.grid =grid
        for i in range(self.row):
            for j in range(self.col):
                if self.grid[i][j] == "1":
                    self.grid[i][j] = "0"   
                    self.count += 1 
                    self.put_zero(i,j)
        return self.count
    
    def put_zero(self,i,j):
        if i+1<self.row:
            if self.grid[i+1][j] == "1":
                self.grid[i+1][j] = "0"  
                self.put_zero(i+1,j)  
        if j+1<self.col: 
            if self.grid[i][j+1] == "1":
                self.grid[i][j+1] = "0"  
                self.put_zero(i,j+1)   
        if i-1>=0:
            if self.grid[i-1][j] == "1":
                self.grid[i-1][j] = "0"  
                self.put_zero(i-1,j)
        if j-1>=0:
            if self.grid[i][j-1] == "1":
                self.grid[i][j-1] = "0"  
                self.put_zero(i,j-1)   
        return 
            

解法2:

class Solution:
    def numIslands(self, grid: List[List[str]]) -> int:
        self.row = len(grid)
        self.col = len(grid[0])
        self.count = 0
        self.grid =grid
        for i in range(self.row):
            for j in range(self.col):
                if self.grid[i][j] == "1":
                    self.put_zero(i,j)
                    self.count += 1

        return self.count
    
    def put_zero(self,i,j):
        if not 0<=i<self.row or not 0<=j<self.col  or self.grid[i][j] == '0':return
        self.grid[i][j] = '0'
        self.put_zero(i+1,j)
        self.put_zero(i-1,j)
        self.put_zero(i,j+1)
        self.put_zero(i,j-1)
        return 
            

如何遍历上下左右:

self.dx = [-1,1,0,0]
self.dy = [0,0,-1,1]
for k in range(4):
    self.dfs(x+self.dx[k],y+self.dy[k])

放入这道题中:

class Solution:
    def numIslands(self, grid: List[List[str]]) -> int:
        self.row = len(grid)
        self.col = len(grid[0])
        self.count = 0
        self.grid =grid
        self.dx = [-1,1,0,0]
        self.dy = [0,0,-1,1]


        for i in range(self.row):
            for j in range(self.col):
                if self.grid[i][j] == "1":  
                    self.count += 1 
                    self.put_zero(i,j)
        return self.count
    
    def put_zero(self,i,j):
        if (not 0 <= i <self.row) or (not 0<=j<self.col ) or self.grid[i][j] == "0": return
        else:
            self.grid[i][j] = "0"
            for k in range(4):
                self.put_zero(i+self.dx[k],j+self.dy[k])
        return 
            


这道题的并查集class代码:

class UnionFind(object): #并查集
    def __init__(self,grid):
        m,n = len(grid), len(grid[0])
        self.count = 0
        self.parent = [-1] *(m*n) #root
        self.rank = [0]*(m*n) #深度
        for i in range(m):
            for j in range(n):
                if grid[i][j] == '1':
                    self.parent[i*n+j] = i*n +j
                    self.count += 1
    def find(self,i):
        if self.parent[i] != i:
            self.parent[i] = self.find(self.parent[i])
        return self.parent[i]
    def union(self,x,y):
        rootx = self.find(x)
        rooty = self.find(y)
        if rootx != rooty:
            if self.rank[rootx] >self.rank[rooty]:
                self.parent[rooty] = rootx
            elif self.rank[rooty] >self.rank[rootx]:
                self.parent[rootx] = rooty
            else:
                self.parent[rooty] = rootx
                self.rank[rootx] += 1
            self.count -= 1

用并查集的思想去处理这道题目:

这里我们把二维grid的parent给平面化,用一维数组去表示它的parent

并查集思路:

init: 里面,将每一个元素的parent指向自身。 遍历每一个元素的时候增加集合数量。此时集合的总数量为元素总数量

find: 用递归去找这个元素的头

union:用第一种优化方式,引入rank,从而在合并的时候将短链接在长链的root上面。如果两条链相等,接在哪一条都行。若是y接在x的头上,则x的rank要+1。每次union合并的时候,集合总数减1.

遍历还有一个办法:用

 directions = [(0,1),(0,-1),(1,0),(-1,0)]
                for d in directions:
                    row = i+d[0]
                    col = j+d[1]

这样去判断上下左右的方向也是可以的

回到这道题目本身:

将grid初始化为uf的对象。

循环每个为1的节点,若它上下左右的节点不为1,则将他们合并

最后数有多少个集合,则为多少个岛屿

class UnionFind(object): #并查集
    def __init__(self,grid):
        m,n = len(grid), len(grid[0])
        self.count = 0
        self.parent = [-1] *(m*n) #root
        self.rank = [0]*(m*n) #深度
        for i in range(m):
            for j in range(n):
                if grid[i][j] == '1':
                    self.parent[i*n+j] = i*n +j
                    self.count += 1
    def find(self,i):
        if self.parent[i] != i:
            self.parent[i] = self.find(self.parent[i])
        return self.parent[i]
    def union(self,x,y):
        rootx = self.find(x)
        rooty = self.find(y)
        if rootx != rooty:
            if self.rank[rootx] >self.rank[rooty]:
                self.parent[rooty] = rootx
            elif self.rank[rooty] >self.rank[rootx]:
                self.parent[rootx] = rooty
            else:
                self.parent[rooty] = rootx
                self.rank[rootx] += 1
            self.count -= 1
class Solution:
    def numIslands(self, grid: List[List[str]]) -> int:
        if not grid or not grid[0]:
            return 0
        
        uf = UnionFind(grid)
        directions = [(0,1),(0,-1),(1,0),(-1,0)]
        m,n  = len(grid),len(grid[0])
        for i in range(m):
            for j in range(n):
                if grid[i][j] == '0':
                    continue
                for d in directions:
                    row = i+d[0]
                    col = j+d[1]
                    if 0<=row<m and 0<=col<n and grid[row][col] != '0':
                        uf.union(i*n+j,row*n+col)
        return uf.count  

547.朋友圈问题。不用DFS,用并查集解决:

class Unionfind(object):
    def __init__(self,isConnected):
        self.r = len(isConnected)
        self.count = 0
        self.root = [-1]*(self.r)
        self.rank = [0]*(self.r)
        for i in range(self.r):
                self.root[i] = i
                self.count += 1
    def find(self,x):
        while self.root[x] != x:
            x = self.root[x] 
        return self.root[x]
    def union(self,x,y):
        if x == y:
            return
        rootx = self.find(x)
        rooty = self.find(y)
        if rootx == rooty:
            return
        if self.rank[rootx] > self.rank[rooty]:
            self.root[rooty] = rootx
        elif self.rank[rootx] < self.rank[rooty]:
            self.root[rootx] = rooty
        else:
            self.root[rooty] = rootx
            self.rank[rootx] += 1
        self.count -= 1
            
class Solution:
    def findCircleNum(self, isConnected: List[List[int]]) -> int:
        row = len(isConnected)
        uf = Unionfind(isConnected)
        for i in range(row):
            for j in range(i,row):
                if isConnected[i][j] == 1 :
                    uf.union(i,j)
        return uf.count
        
     
            


 

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