以下查詢可用來決定刪除樹頂點後剩餘的連通分量:首先考慮樹結構。然後,透過使用廣度優先或深度優先搜尋演算法在樹中移動,檢查每個連接的組件。一旦所需的頂點被驅逐,就使用相同的遍歷方法來決定連接組件的數量。結果將根據開除前後計數的變化來決定。該方法有效地監視連接變化並幫助計算更新樹中的連接組件。
使用的方法
深度優先搜尋 (DFS) 方法
並查法
深度優先搜尋 (DFS) 方法
在 DFS 方法中,我們首先從原始樹中的任何選定節點執行 DFS 遍歷,以在從樹中刪除頂點後對連接的元件進行計數。在此遍歷過程中,我們遍歷每個連接的節點,將每個節點標記為已訪問,並追蹤使用 DFS 的次數。我們在刪除指定頂點後執行新的 DFS 遍歷,確保在探索階段跳過刪除的頂點。我們可以透過比較刪除前後呼叫 DFS 的次數來確定更新樹中連通分量的數量。這種方法可以有效地計算連接元素的數量,同時根據樹結構的變化進行調整。
演算法
選取原樹上的任一個頂點作為DFS遍歷的起點。
設定變數「count」以開始對連接的元件進行計數。首先,將其設為 0。
從選定的起始頂點,使用 DFS 遍歷樹。
標記 DFS 遍歷期間存取的每個頂點,並為每個新的 DFS 呼叫(即,對於找到的每個連接元件)將「計數」增加 1。
DFS遍歷完成後,原樹中連通元素的數量將以「count」表示。
從樹中刪除指定的頂點。
從相同起始頂點重複 DFS 遍歷,確保避免探索已刪除的頂點。
在執行 DFS 時,與先前類似地更新「count」變數。
升級後的樹中關聯組件的數量將透過從開始的「計數」中減去疏散後的「計數」來確定。
範例
#include <iostream> #include <vector> void dfs(const std::vector<std::vector<int>>& tree, int v, std::vector<bool>& visited, int& count) { visited[v] = true; count++; for (int u : tree[v]) { if (!visited[u]) { dfs(tree, u, visited, count); } } } int countConnectedComponents(const std::vector<std::vector<int>>& tree, int startVertex) { int n = tree.size(); std::vector<bool> visited(n, false); int count = 0; dfs(tree, startVertex, visited, count); return count; } int main() { std::vector<std::vector<int>> tree = { {1, 2}, {0, 3}, {0, 4}, {1}, {2} }; int startVertex = 0; std::cout << countConnectedComponents(tree, startVertex) << std::endl; return 0; }
輸出
5
並查法
我們首先在並尋找方法中將每個頂點初始化為單獨的元件,以便在從樹中刪除頂點後對連接的元件進行計數。為了追蹤原始樹中的部件和連接,我們採用並尋找資料結構。我們更新並檢查資料結構以反映刪除指定頂點後樹的連通性的變化。然後計算並檢查資料結構中不同集合的數量。得到的計數代表了樹的更新組件的連通性。刪除頂點後,並尋找方法可以有效計算連通分量並有效處理樹中的結構變化。
演算法
從頭開始建立一個陣列或資料結構,將每個頂點表示為樹的不同部分。最初,每個頂點都是自己的父頂點。
在預處理步驟中使用並尋找操作來確定原始樹的連接元件計數。
使用並查資料結構來組合樹中每條邊 (u, v) 包含頂點 u 和 v 的部分。樹的初始連通性在此步驟中建立。
從樹中刪除指定的頂點。
將預處理步驟的並尋找操作套用到修改後的樹。
刪除後,計算並檢視資料結構中不同父代代表的數量。
結果計數代表了樹更新元件的連通性。
範例
#include <iostream> #include <vector> class UnionFind { public: UnionFind(int n) { parent.resize(n); for (int i = 0; i < n; ++i) { parent[i] = i; } } int find(int u) { if (parent[u] != u) { parent[u] = find(parent[u]); } return parent[u]; } void unite(int u, int v) { int rootU = find(u); int rootV = find(v); if (rootU != rootV) { parent[rootU] = rootV; } } int countDistinctParentRepresentatives() { int n = parent.size(); std::vector<bool> distinct(n, false); for (int i = 0; i < n; ++i) { distinct[find(i)] = true; } int count = 0; for (bool isDistinct : distinct) { if (isDistinct) { count++; } } return count; } private: std::vector<int> parent; }; int main() { int n = 5; UnionFind uf(n); uf.unite(0, 1); uf.unite(0, 2); uf.unite(2, 3); uf.unite(2, 4); std::cout << uf.countDistinctParentRepresentatives() << std::endl; return 0; }
輸出
1
結論
總之,所提供的方法可以有效地計算刪除特定頂點後樹中連接部分的數量。使用深度優先搜尋 (DFS) 方法和並尋找方法可以有效地處理樹結構中的連結性變化。 DFS 方法從選取頂點開始遍歷,標記造訪過的每個節點,並統計連接的元件。更新後的計數是透過比較刪除頂點後的前後遍歷計數來獲得的,並且在不包括刪除的節點的情況下執行新的遍歷。
初始連接組件計數是透過 Union-Find 方法使用並集運算來確定的,該方法將每個頂點初始化為單獨的組件。刪除頂點後套用相同的並集操作,並對不同的父代表進行計數以獲得更新的計數。
刪除頂點後,這兩種方法都可以提供對樹的連通性的有用見解,並且適用於各種場景。
以上是從樹中刪除一個頂點後,查詢連通分量的數量的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

C 在現代編程中依然重要,因其高效、靈活和強大的特性。 1)C 支持面向對象編程,適用於系統編程、遊戲開發和嵌入式系統。 2)多態性是C 的亮點,允許通過基類指針或引用調用派生類方法,增強代碼的靈活性和可擴展性。

C#和C 在性能上的差異主要體現在執行速度和資源管理上:1)C 在數值計算和字符串操作上通常表現更好,因為它更接近硬件,沒有垃圾回收等額外開銷;2)C#在多線程編程上更為簡潔,但性能略遜於C ;3)選擇哪種語言應根據項目需求和團隊技術棧決定。

1)c relevantduetoItsAverity and效率和效果臨界。 2)theLanguageIsconTinuellyUped,withc 20introducingFeaturesFeaturesLikeTuresLikeSlikeModeLeslikeMeSandIntIneStoImproutiMimproutimprouteverusabilityandperformance.3)

C 在現代世界中的應用廣泛且重要。 1)在遊戲開發中,C 因其高性能和多態性被廣泛使用,如UnrealEngine和Unity。 2)在金融交易系統中,C 的低延遲和高吞吐量使其成為首選,適用於高頻交易和實時數據分析。

C 中有四種常用的XML庫:TinyXML-2、PugiXML、Xerces-C 和RapidXML。 1.TinyXML-2適合資源有限的環境,輕量但功能有限。 2.PugiXML快速且支持XPath查詢,適用於復雜XML結構。 3.Xerces-C 功能強大,支持DOM和SAX解析,適用於復雜處理。 4.RapidXML專注於性能,解析速度極快,但不支持XPath查詢。

C 通過第三方庫(如TinyXML、Pugixml、Xerces-C )與XML交互。 1)使用庫解析XML文件,將其轉換為C 可處理的數據結構。 2)生成XML時,將C 數據結構轉換為XML格式。 3)在實際應用中,XML常用於配置文件和數據交換,提升開發效率。

C#和C 的主要區別在於語法、性能和應用場景。 1)C#語法更簡潔,支持垃圾回收,適用於.NET框架開發。 2)C 性能更高,需手動管理內存,常用於系統編程和遊戲開發。

C#和C 的歷史與演變各有特色,未來前景也不同。 1.C 由BjarneStroustrup在1983年發明,旨在將面向對象編程引入C語言,其演變歷程包括多次標準化,如C 11引入auto關鍵字和lambda表達式,C 20引入概念和協程,未來將專注於性能和系統級編程。 2.C#由微軟在2000年發布,結合C 和Java的優點,其演變注重簡潔性和生產力,如C#2.0引入泛型,C#5.0引入異步編程,未來將專注於開發者的生產力和雲計算。


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