news 2026/4/3 5:49:57

【模板】并查集(洛谷P3367)

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张小明

前端开发工程师

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【模板】并查集(洛谷P3367)

题目背景

本题数据范围已经更新到 1≤N≤2×105,1≤M≤106。

题目描述

如题,现在有一个并查集,你需要完成合并和查询操作。

输入格式

第一行包含两个整数 N,M ,表示共有 N 个元素和 M 个操作。

接下来 M 行,每行包含三个整数 Zi​,Xi​,Yi​ 。

当 Zi​=1 时,将 Xi​ 与 Yi​ 所在的集合合并。

当 Zi​=2 时,输出 Xi​ 与 Yi​ 是否在同一集合内,是的输出Y;否则输出N

输出格式

对于每一个 Zi​=2 的操作,都有一行输出,每行包含一个大写字母,为Y或者N

输入输出样例

输入 #1复制运行

4 7 2 1 2 1 1 2 2 1 2 1 3 4 2 1 4 1 2 3 2 1 4

输出 #1复制运行

N Y N Y

说明/提示

对于 15% 的数据,N≤10,M≤20。

对于 35% 的数据,N≤100,M≤103。

对于 50% 的数据,1≤N≤104,1≤M≤2×105。

对于 100% 的数据,1≤N≤2×105,1≤M≤106,1≤Xi​,Yi​≤N,Zi​∈{1,2}。


【算法模板】并查集 (Union-Find):路径压缩与集合合并

1. 核心概念

并查集是一种用于管理元素所属集合的数据结构,主要支持两种操作:

  1. 合并(Union):将两个不同的集合合并为一个集合。

  2. 查询(Find):查询某个元素属于哪个集合(即寻找该集合的“代表”或“老大”)。

通俗理解

  • 数组fa[i]:记录第i个人的“上级”是谁。

  • 初始化:刚开始每个人都是自己的老大 (fa[i] = i)。

  • 查询 (find):想知道你是哪个帮派的?就一级一级往上找,直到找到那个“上级是自己”的人,他就是帮主。

  • 路径压缩:找帮主太累了?一旦找到帮主,直接把你的上级改成帮主。以后再问,一步就能找到。

  • 合并 (uni):两个帮派要合并?让 A 帮派的帮主,认 B 帮派的帮主做老大。


2. 完整代码

#include <bits/stdc++.h> using namespace std; int n,m,z,x,y; int fa[200010];//记录每个节点的父节点 即所在集合的老大 //找老大的过程中进行路径压缩 //即找到x的祖宗节点,并在过程中将x到祖宗路径上所有点的父节点直接设为祖宗 int find(int x){ if(fa[x]==x) return x;//如果自己就是自己老大,返回自己 //这一行完成了在查询过程中进行路径压缩 将最终的老大赋给到路径上每一个元素 else return fa[x]=find(fa[x]); } void uni(int x,int y){ int fax=find(x); int fay=find(y); //如果x和y老大不同 就要合并 让x的老大变成y的老大的老大 if(fax!=fay) fa[fay]=fax; } int main(){ ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(0); //初始化所有元素的老大是自己 cin>>n>>m; for(int i=1;i<=n;i++) fa[i]=i; while(m--){ cin>>z>>x>>y; if(z==1){//合并 uni(x,y); } else if(z==2){//查询 //\n代替endl输出更快 if(find(x)==find(y)) cout<<"Y"<<"\n"; else cout<<"N"<<"\n"; } } }

3. 关键细节解析

A. 路径压缩

return fa[x]=find(fa[x]);

这行代码是并查集效率极高的关键。如果不加这一步,树可能会退化成一条长链,查询复杂度变成 O(N)。加上路径压缩后,每次查询都会“压扁”树的高度,平均时间复杂度接近O(1)(准确说是反阿克曼函数 O((N)))。

B. 初始化的时机

很多新手(包括以前的我)容易犯的错误:

// ❌ 错误写法 for(int i=1; i<=n; i++) fa[i]=i; // 此时 n 还是 0! cin >> n >> m; // ✅ 正确写法 cin >> n >> m; // 先读入 n for(int i=1; i<=n; i++) fa[i]=i; // 再根据 n 初始化

如果顺序反了,fa数组全是 0,后续的find操作会陷入死循环或访问越界。

C. 输出优化

在算法竞赛中,当输出行数非常多(例如10^5行)时:

  • cout<<endl:会强制刷新缓冲区,速度慢。

  • cout << "\n":仅换行,速度快。

    建议习惯性使用 \n。


4. 应用场景

并查集不仅用于判断连通性,还是很多高级算法的基石:

  1. 图论判环:加边时,如果两个点已经在一个集合里,说明形成了环。

  2. Kruskal 算法:最小生成树的核心,利用并查集判断边是否连接了两个不同的连通块。

  3. 连通块数量统计:最后遍历一遍fa数组,统计fa[i]==i的个数。

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