<Graph> Topological + Undirected Graph 310 Union Find 261 + 323 + （hard）305

310. Minimum Height Trees

queue:  degree为1的顶点

degree[ i ] : 和 i 顶点关联的边数。

先添加整个图，然后BFS删除每一层degree为1的节点。

class Solution {
    public List<Integer> findMinHeightTrees(int n, int[][] edges) {
        List<Integer> result = new ArrayList<>();
        if(n == 1){
            result.add(0);
            return result;
        }
        int[] degree = new int[n];
        Map<Integer, List<Integer>> map = new HashMap<>();
        for(int i = 0; i < n; i++) map.put(i, new ArrayList<>());
        for(int[] pair : edges){
            map.get(pair[0]).add(pair[1]);
            map.get(pair[1]).add(pair[0]);
            degree[pair[0]]++;
            degree[pair[1]]++;
        }
 
        Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();
        for(int i = 0; i < n; i++){
            if(degree[i] == 1) queue.add(i);
        }
 
        while(!queue.isEmpty()){
            List<Integer> list = new ArrayList<>();
            int size = queue.size();
            for(int i = 0; i < size; i++){
                int cur = queue.poll();
                list.add(cur);
                for(int nei : map.get(cur)){
                    degree[nei]--;
                    if(degree[nei] == 1) queue.add(nei);
                }
            }
            result = list;
        }
        return result;
    }
}

261. Graph Valid Tree

Union Find: 并查集，这种方法对于解决连通图的问题很有效，思想是我们遍历节点，如果两个节点相连，我们将其roots值连上，这样可以帮助我们找到环，我们初始化roots数组为-1，然后对于一个pair的两个节点分别调用find函数，得到的值如果相同的话，则说明环存在，返回false，不同的话，我们将其roots值union上

class Solution {
    public boolean validTree(int n, int[][] edges) {
        int[] nums = new int[n];
        Arrays.fill(nums, -1);
 
        for(int i = 0; i < edges.length; i++){
            int x = find(nums, edges[i][0]);
            int y = find(nums, edges[i][1]);
 
            if(x == y) return false;
            nums[x] = y;
        }
        return edges.length == n - 1;
    }
 
    private int find(int[] nums, int i){
        if(nums[i] == -1) return i;
        return find(nums, nums[i]);
    }
}

323. Number of Connected Components in an Undirected Graph

寻找无向图里的连通量。用并查集的方法。

建立一个root数组，下标和节点值相同，此时root[i]表示节点i属于group i，我们初始化了n个部分 (res = n)，假设开始的时候每个节点都属于一个单独的区间，然后我们开始遍历所有的edge，对于一条边的两个点，他们起始时在root中的值不相同，这时候我们我们将结果减1，表示少了一个区间，然后更新其中一个节点的root值，使两个节点的root值相同，那么这样我们就能把连通区间的所有节点的root值都标记成相同的值，不同连通区间的root值不相同，这样也能找出连通区间的个数。

　1) x != y  ：两个点原来是不相通的，现在连接了，把后一个点的root更新与x相同。

　2) x == y : 两个点是相通的，res不需要减一。

class Solution {
    public int countComponents(int n, int[][] edges) {
        int res = n;
        int[] root = new int[n];
        for(int i = 0; i < n; i++){
            root[i] = i;
        }
        for(int[] edge : edges){
            int x = find(root, edge[0]);
            int y = find(root, edge[1]);
            if(x != y){
                res--;
                root[y] = x;
            }
        }
        return res;
    }
 
    private int find(int[] root, int i){
        while(root[i] != i) i = root[i];
        return i;
    }
}

305. Number of Islands II

用int nb = n * x + y转为一维数组

class Solution {
    int[][] dirs ={{0, 1}, {1, 0}, {-1, 0}, {0, -1}};
 
    public List<Integer> numIslands2(int m, int n, int[][] positions) {
        List<Integer> res = new ArrayList<>();
        if(m <= 0 || n <= 0) return res;
 
        int count = 0;
        int[] roots = new int[m * n];
        Arrays.fill(roots, -1);
 
        for(int[] p : positions){
            int root = n * p[0] + p[1];
            if(roots[root] != -1){
                res.add(count);
                continue;
            }
            roots[root] = root;
            count++;
 
            for(int[] dir : dirs){
                int x = p[0] + dir[0];
                int y = p[1] + dir[1];
                int nb = n * x + y;
                if(x < 0 || x >= m || y < 0 || y >= n || roots[nb] == -1) continue;
 
                int rootSurr = find(roots, nb);
                if(root != rootSurr){
                    roots[root] = rootSurr;
                    root = rootSurr;
                    count--;
                }
            }
        res.add(count);
        }
        return res;
    }
 
    public int find(int[] roots, int i){
        while(i != roots[i]) i = roots[i];
        return i;
    }
}