代码随想录第六十五天——寻找图中是否存在路径，冗余连接，冗余连接||-Toy模板网

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并查集理论基础

并查集常用来解决连通性问题，主要有两个功能：

将两个元素添加到一个集合中
判断两个元素在不在同一个集合

并查集代码模板

int n = 1005; // n根据题目中节点数量而定，一般比节点数量大一点就好
vector<int> father = vector<int> (n, 0); // C++里的一种数组结构

// 并查集初始化
void init() {
    for (int i = 0; i < n; ++i) {
        father[i] = i;
    }
}
// 并查集里寻根的过程
int find(int u) {
    return u == father[u] ? u : father[u] = find(father[u]); // 路径压缩
}

// 判断 u 和 v是否找到同一个根
bool isSame(int u, int v) {
    u = find(u);
    v = find(v);
    return u == v;
}

// 将v->u 这条边加入并查集
void join(int u, int v) {
    u = find(u); // 寻找u的根
    v = find(v); // 寻找v的根
    if (u == v) return ; // 如果发现根相同，则说明在一个集合，不用两个节点相连直接返回
    father[v] = u;
}

通过模板可知，并查集主要有三个功能：

寻找根节点，函数：find(int u)，也就是判断这个节点的祖先节点是哪个
将两个节点接入到同一个集合，函数：join(int u, int v)，将两个节点连在同一个根节点上
判断两个节点是否在同一个集合，函数：isSame(int u, int v)，就是判断两个节点是不是同一个根节点

leetcode 1971. 寻找图中是否存在路径

题目链接：寻找图中是否存在路径
判断一个顶点到另一个顶点有没有有效路径其实就是看这两个顶点是否在同一个集合里

class Solution {
private:
    int n = 200005; // 节点数量 20000
    vector<int> father = vector<int> (n, 0); // C++里的一种数组结构

    // 并查集初始化
    void init() {
        for (int i = 0; i < n; ++i) { father[i] = i;
        }
    }
    // 并查集里寻根的过程
    int find(int u) {
        return u == father[u] ? u : father[u] = find(father[u]);
    }

    // 判断 u 和 v是否找到同一个根
    bool isSame(int u, int v) {
        u = find(u);
        v = find(v);
        return u == v;
    }

    // 将v->u 这条边加入并查集
    void join(int u, int v) {
        u = find(u); // 寻找u的根
        v = find(v); // 寻找v的根
        if (u == v) return ; // 如果发现根相同，则说明在一个集合，不用两个节点相连直接返回
        father[v] = u;
    }

public:
    bool validPath(int n, vector<vector<int>>& edges, int source, int destination) {
        init();
        for (int i = 0; i < edges.size(); i++) {
            join(edges[i][0], edges[i][1]);
        }
        return isSame(source, destination);

    }
};

leetcode 684. 冗余连接

题目链接：冗余连接
题目的原意是无向图，返回一条可以删去的边，使得结果图是一个有着N个节点的树（即：只有一个根节点）。如果有多个答案，则返回二维数组中最后出现的边
思路：
从前向后遍历每一条边（因为优先让前面的边连上），边的两个节点如果不在同一个集合，就加入集合（即：同一个根节点）；
如果边的两个节点已经出现在同一个集合里，说明着边的两个节点已经连在一起了，再加入这条边一定就出现环了，那这条边就是要删除的边。

class Solution {
private:
    int n = 1005; // 节点数量3 到 1000
    vector<int> father = vector<int> (n, 0); // C++里的一种数组结构

    // 并查集初始化
    void init() {
        for (int i = 0; i < n; ++i) {
            father[i] = i;
        }
    }
    // 并查集里寻根的过程
    int find(int u) {
        return u == father[u] ? u : father[u] = find(father[u]);
    }
    // 判断 u 和 v是否找到同一个根
    bool isSame(int u, int v) {
        u = find(u);
        v = find(v);
        return u == v;
    }
    // 将v->u 这条边加入并查集
    void join(int u, int v) {
        u = find(u); // 寻找u的根
        v = find(v); // 寻找v的根
        if (u == v) return ; // 如果发现根相同，则说明在一个集合，不用两个节点相连直接返回
        father[v] = u;
}
public:
    vector<int> findRedundantConnection(vector<vector<int>>& edges) {
        init();
        for (int i = 0; i < edges.size(); i++) {
            if (isSame(edges[i][0], edges[i][1])) return edges[i];
            else join(edges[i][0], edges[i][1]);
        }
        return {};
    }
};

leetcode 685. 冗余连接||

题目链接：冗余连接||文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-795154.html

class Solution {
private:
    static const int N = 1010; // 如题：二维数组大小的在3到1000范围内
    int father[N];
    int n; // 边的数量
    // 并查集初始化
    void init() {
        for (int i = 1; i <= n; ++i) {
            father[i] = i;
        }
    }
    // 并查集里寻根的过程
    int find(int u) {
        return u == father[u] ? u : father[u] = find(father[u]);
    }
    // 将v->u 这条边加入并查集
    void join(int u, int v) {
        u = find(u);
        v = find(v);
        if (u == v) return ;
        father[v] = u;
    }
    // 判断 u 和 v是否找到同一个根
    bool same(int u, int v) {
        u = find(u);
        v = find(v);
        return u == v;
    }
    // 在有向图里找到删除的那条边，使其变成树
    vector<int> getRemoveEdge(const vector<vector<int>>& edges) {
        init(); // 初始化并查集
        for (int i = 0; i < n; i++) { // 遍历所有的边
            if (same(edges[i][0], edges[i][1])) { // 构成有向环了，就是要删除的边
                return edges[i];
            }
            join(edges[i][0], edges[i][1]);
        }
        return {};
    }

    // 删一条边之后判断是不是树
    bool isTreeAfterRemoveEdge(const vector<vector<int>>& edges, int deleteEdge) {
        init(); // 初始化并查集
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (i == deleteEdge) continue;
            if (same(edges[i][0], edges[i][1])) { // 构成有向环了，一定不是树
                return false;
            }
            join(edges[i][0], edges[i][1]);
        }
        return true;
    }
public:

    vector<int> findRedundantDirectedConnection(vector<vector<int>>& edges) {
        int inDegree[N] = {0}; // 记录节点入度
        n = edges.size(); // 边的数量
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            inDegree[edges[i][1]]++; // 统计入度
        }
        vector<int> vec; // 记录入度为2的边（如果有的话就两条边）
        // 找入度为2的节点所对应的边，注意要倒序，因为优先返回最后出现在二维数组中的答案
        for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
            if (inDegree[edges[i][1]] == 2) {
                vec.push_back(i);
            }
        }
        // 处理图中情况1 和 情况2
        // 如果有入度为2的节点，那么一定是两条边里删一个，看删哪个可以构成树
        if (vec.size() > 0) {
            if (isTreeAfterRemoveEdge(edges, vec[0])) {
                return edges[vec[0]];
            } else {
                return edges[vec[1]];
            }
        }
        // 处理图中情况3
        // 明确没有入度为2的情况，那么一定有有向环，找到构成环的边返回就可以了
        return getRemoveEdge(edges);

    }
};