这题主要是看了http://blog.csdn.net/c0de4fun/article/details/7318642这篇解题报告,所以内容基本是转的!感谢大牛这么详细的把过程写的很清楚!

这道题目是经典的种类并查集,也可以说是带权值的并查集。

题目大意就是三种动物构成的食物链,他们是A->B->C->A,这样一个你吃我我吃你的环形。然后说了K句话,用于建并查集的树和判断真假。注意题目说的假话的情况是和前面的一些真话冲突是假的。也就是当前如果没有冲突则可以认为是真的了!

我们就用没有冲突的话建并查集,然后冲突的话就算做假话了!

这一题的难点在于每个动物和别的动物是有一个关系的,连接两个动物时,这个关系是作为权值记录下来的,最后建立的实际上是这N个动物我们已知的关系树!

我们先假设动物的关系: 0-同类, 1-X吃Y, 2-X被Y吃。 注意这三个关系不是随意选的。而是因为当D=1,D-1=0。 当D=2,D-1=1!!

然后接下来的难点和重点就是当压缩路径合并树的时候关系的确定!

压缩路径时候,假设情况 X3->X2->X1->RX 这种情况(RX是根)

针对X2我们可以怎么做? 假设X2->X1  relation=1 ; X1->RX relation=2, X2->RX的relation是什么?

通过枚举,观察我们发现  r(x2->rx)=(r(x2->x1)+r(x1->rx))%3 : 就是这条路上的关系总和与3作取余。

通过这种方法就可以将路径压缩了。(注意在实际操作过程中,我们在递归中已经操作了,所以要压缩长度最长就是3个)

在合并过程中要小心关系值的更新和父节点更新的顺序(就是要先更新关系值,因为其与父节点的关系值还需要用到)

合并树的时候,假设情况 x->rx; y->ry的这种情况

我们要将y->ry合并到x那边,即需要计算ry->rx的关系值。而通过输入我们知道x与y的关系,那怎么得到需要的关系呢?

我们知道ry->y的关系值是(-relation(y->ry))%3, y->x已知,x->rx也已知

则根据同余定理我们有 relation(ry->rx)=(-relation(y->ry)+relation(y->x)+relation(x->rx))%3得到!

基本的问题都解决了,就可以着手写代码了:

为了方便以后看。。我就把大牛前面的解释也贴到我代码的前面了,再次表示感谢和敬佩!

/**
Part I - 权值(relation)的确定。
我们根据题意,森林中有3种动物。A吃B,B吃C,C吃A。
我们还要使用并查集,那么,我们就以动物之间的关系来作为并查集每个节点的
权值。
注意,我们不知道所给的动物(题目说了,输入只给编号)所属的种类。
所以,我们可以用动物之间“相对”的关系来确定一个并查集。
0 - 这个节点与它的父节点是同类
1 - 这个节点被它的父节点吃
2 - 这个节点吃它的父节点。 注意,这个0,1,2所代表的意义不是随便制定的,我们看题目中的要求。
说话的时候,第一个数字(下文中,设为d)指定了后面两种动物的关系:
1 - X与Y同类
2 - X吃Y 我们注意到,当 d = 1的时候,( d - 1 ) = 0,也就是我们制定的意义
当 d = 2的时候,( d - 1 ) = 1,代表Y被X吃,也是我们指定的意义。
所以,这个0,1,2不是随便选的 Part II - 路径压缩,以及节点间关系确定
确定了权值之后,我们要确定有关的操作。
我们把所有的动物全初始化。
struct Animal
{
int num; //该节点(node)的编号
int parent; //该node的父亲
int relation; //该node与父节点的关系,0同类,1被父节点吃,2吃父节点
}; Animal ani[50010];
初始化为
For i = 0 to N do
ani[i].num = i;
ani[i].parent = i;
ani[i].relation = 0 ; //自己和自己是同类
End For (1)路径压缩时的节点算法
我们设A,B,C动物集合如下:(为了以后便于举例)
A = { 1 , 2 , 3 ,4 ,5 }
B = { 6 , 7 , 8 ,9 ,10}
C = { 11, 12, 13,14,15}
假如我们已经有了一个集合,分别有3个元素
SET1 = {1,2},我们规定集合中第一个元素为并查集的“代表”
假如现在有语句:
2 2 6
这是一句真话
2是6的父亲
ani[6].parent = 2;
ani[6].relation = 1;
那么,6和1的关系如何呢?
ani[2].parent = 1;
ani[2].relation = 0;
我们可以发现6与2的关系是 1.
通过穷举我们可以发现
ani[now].parent = ani[ani[now].parent].parent;
ani[now].relation = ( ani[now].relation + ani[now.parent].relation ) % 3;
这个路径压缩算法是正确的
关于这个路径压缩算法,还有一点需要注意的地方,我们一会再谈
注意,根据当前节点的relation和当前节点父节点的relation推出
当前节点与其父节点的父节点的relation这个公式十分重要!!
它推不出来下面都理解不了!!自己用穷举法推一下:
好吧,为了方便伸手党,我给出穷举过程
i j
爷爷 父亲 儿子 儿子与爷爷
0 0 (i + j)%3 = 0
0 1 (i + j)%3 = 1
0 2 (i + j)%3 = 2
1 0 (i + j)%3 = 1
1 1 (i + j)%3 = 2
1 2 (i + j)%3 = 0
2 0 (i + j)%3 = 2
2 1 (i + j)%3 = 0
2 2 (i + j)%3 = 1
嗯,这样可以看到,( 儿子relation + 父亲relation ) % 3 = 儿子对爷爷的relation
这就是路径压缩的节点算法
(2) 集合间关系的确定
在初始化的时候,我们看到,每个集合都是一个元素,就是他本身。
这时候,每个集合都是自洽的(集合中每个元素都不违反题目的规定)
注意,我们使用并查集的目的就是尽量的把路径压缩,使之高度尽量矮
假设我们已经有一个集合
set1 = {1,2,7,10}
set2 = {11,4,8,13},每个编号所属的物种见上文
set3 = {12,5,4,9}
现在有一句话
2 13 2
这是一句真话,X = 13,Y = 2
我们要把这两个集合合并成一个集合。
直接
int a = findParent(ani[X]);
int b = findParent(ani[Y]);
ani[b].parent = a;
就是把Y所在集合的根节点的父亲设置成X所在集合的根节点。
但是,但是!!!!
Y所在集合的根结点与X所在集合的根节点的关系!!!要怎么确定呢?
我们设X,Y集合都是路径压缩过的,高度只有2层
我们先给出计算的公式
ani[b].relation = ( 3 - ani[Y].relation + ( d - 1 ) + ani[X].relation) % 3;
这个公式,是分三部分,这么推出来的
第一部分,好理解的一部分:
( d - 1 ) :这是X和Y之间的relation,X是Y的父节点时,Y的relation就是这个
3 - ani[Y].relation = 根据Y与根节点的关系,逆推根节点与Y的关系
这部分也是穷举法推出来的,我们举例:
j
子 父相对于子的relation(即假如子是父的父节点,那么父的relation应该是什么,因为父现在是根节点,所以父.relation = 0,我们只能根据父的子节点反推子跟父节点的关系)
0 ( 3 - 0 ) % 3 = 0
1(父吃子) ( 3 - 1 ) % 3 = 2 //父吃子
2(子吃父) ( 3 - 2 ) % 3 = 1 //子吃父,一样的哦亲
——————————————————————————————————————————————————————
我们的过程是这样的:
把ani[Y],先连接到ani[X]上,再把ani[Y]的根节点移动到ani[X]上,最后,把ani[Y]的根节点移动到ani[X]的根节点上,这样算relation的
还记得么,如果我们有一个集合,压缩路径的时候父子关系是这么确定的
ani[爷爷].relation = ( ani[父亲].relation + ani[儿子].relation ) % 3
我们已知道,( d - 1 )就是X与Y的relation了
而 (3 - ani[Y].relation)就是 以Y为根节点时,他的父亲的relation
那么
我们假设把Y接到X上,也就说,现在X是Y的父亲,Y原来的根节点现在是Y的儿子
Y的relation + ani[Y]根节点相对于ani[Y]的relation
( ( d - 1 ) + ( 3 - ani[Y].relation) ) % 3
就是ani[Y]的父亲节点与ani[X]的relation了! 那么,不难得到,ani[Y]的根节点与ani[X]根节点的关系是:
( ( d - 1 ) + ( 3 - ani[Y].relation) + ani[X].relation ) % 3 ->应用了同余定理
注意,这个当所有集合都是初始化状态的时候也适用哦
还是以最开头我们给的三个集合(分别代表三个物种)为例
2 1 6
带入公式
ani[6].relation = ( ( 2 - 1 ) + ( 3 - 0 ) + 0 ) % 3 = 1
也就是,6被1吃
Part III - 算法正确性的证明
首先,两个自洽的集合,合并以后仍然是自洽的
这个不难想吧,数学上有个什么对称性定理跟他很像的。
如果理解不了,就这么想!!
当set1和set2合并之后,set2的根节点得到了自己关于set1根节点的
正确relation值,变成了set1根节点的儿子,那么
set2的所有儿子只要用
( ani[X].relation + ani[Y].relation ) % 3就能得到自己正确的relation值了
所以说,针对不在同一集合的两个元素的话,除非违背了(2)和(3),否则永远是真的
(无论这句话说的是什么,我们都可以根据所给X,Y推出两个子节点之间应有的关系,这个关系一确定,所有儿子的关系都可以确定) 其实所有的不同集合到最后都会被合并成一个集合的。
我们只要在一个集合中找那些假话就可以了。
首先,如何判断
1 X Y是不是假话。//此时 d = 1
if ( X 和 Y 不在同一集合)
Union(x,y,xroot,yroot,d)
else
if x.relation != y.relation ->假话
其次,如何判断
2 X Y是不是假话 //此时d = 2
if ( X 和 Y 不在同一集合)
Union(x,y,xroot,yroot,d)
else
(ani[y].relation + 3 - ani[x].relation ) % 3 != 1 ->假话
这个公式是这么来的:
3 - ani[x].relation得到了根节点关于x的relation
ani[y] + 3 - ani[x].relation得到了y关于x的relation
所以,只要y关于x的relation不是1,就是y不被x吃的话,这句话肯定是假话! (2)路径压缩要特别注意的一点(错在这里,要检讨自己)
路径压缩的时候,记得要
先findParent,再给当前节点的relation赋值。
否则有可能因为当前节点的父节点的relation不正确而导致错的稀里哗啦。
例子:
set1 = {1,2,7,10}
set2 = {3,4,8,11}
set3 = {12,5,14,9}
Union(1,3,1,3,1)
Union(3,12,3,12,2)
1 5 1
算5的relation
如果不先更新parent的relation,算出来应该是
( 3 - 0 + 0 + 1 ) % 3 = 1,5被1吃,显然不对
这里面,+ 0的那个0是指根节点 12 的relation(未更新,这里的0是指12与11的relation)
如果更新完了的话,应该是
( 3 - 0 + 2 + 1 ) % 3 = 0 ,5与1是同一物种,对了
这里面的 2 是更新节点12的relation(12与1的relation)
后记:
关于这道题,我在网上搜索了许多解题报告,但是都闪烁其词,大概大家都不想
把自己辛辛苦苦推出来的公式写到网上供别人学习来节省时间吧。
我觉得这么做不好,对初学者容易产生不良影响,ACM如果只是一个小众化的圈子,那
岂不是太没意思了。
于是我就把我自己总结的这道题的经验放了出来,希望可以帮得到大家
自己总结的,对错也不知道,但是起码是“自洽”的,^ ^
感谢那篇博文的博主,也感谢gzm,lqy两位学长的指导。
c0de4fun
*/
#include<iostream>
using namespace std; int father[];
int relation[]; int Get_Set(int x)
{
int root;
if(x!=father[x]){ //注意下面的赋值顺序!
root=Get_Set(father[x]);
relation[x]=(relation[x]+relation[father[x]])%;
father[x]=root;
return root;
}
else return x;
} void Union(int X,int Y,int D)
{
int rY=Get_Set(Y);
father[rY]=Get_Set(X);
relation[rY]=(-relation[Y]+D-+relation[X])%;
} int main()
{
int N,K,D,X,Y,i,j,k,count=;
scanf("%d%d",&N,&K);
//relation 表示此点和父节点的关系 0--是同类,1--父吃子,2--子吃父
for(i=;i<=N;i++)
{
father[i]=i;
relation[i]=;
}
for(i=;i<=K;i++)
{
scanf("%d%d%d",&D,&X,&Y);
if(X>N||Y>N)
{
count++;
continue;
}
if(D==&&X==Y)
{
count++;
continue;
}
if(Get_Set(X)!=Get_Set(Y)) Union(X,Y,D);
else{
if((-relation[X]+relation[Y])%!=(D-)) count++;
}
}
cout<<count<<endl;
return ;
}

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