我需要检查将创建多少个单独的图,其中“n 行包含正整数对,其中每对标识图中两个顶点之间的连接。”。 假设我们有 3 对:[4 3]、[1 4]、[5 6]。 答案是 2,因为 [4 3]&[1 4] 将合并为一个图:[1 3 4],第二个是 [5 6]。 如果我们再添加一对:[4 3]、[1 4]、[5 6]、[4 6],答案将为 1(只有 1 个图:[1 3 4 5 6] 连接)。 p>
我设法用 java 解决了这个问题,但效率不高,对于超过 10000 对以上的情况,速度非常慢。代码看起来或多或少是这样的:
Set<Pair> connectionsSet; HashSet<TreeSet<Integer>> createdConnections; public void createGraphs() { for (Pair pair : connectionsSet) { boolean foundLeft = false, foundRight = false; for (TreeSet<Integer> singleSet : createdConnections) { if (singleSet.contains(pair.getLeft())) foundLeft = true; if (singleSet.contains(pair.getRight())) foundRight = true; } if (!foundLeft && !foundRight) addNewGraph(pair); else if (foundLeft && !foundRight) addToExistingGraph(pair, Constants.LEFT); else if (!foundLeft && foundRight) addToExistingGraph(pair, Constants.RIGHT); else if (foundLeft && foundRight) mergeGraphs(pair); } } private void addNewGraph(Pair pair) { createdConnections.add(new TreeSet<>(pair.asList())); } private void addToExistingGraph(Pair pair, String side) { for (TreeSet<Integer> singleSet : createdConnections) { if (side.equals(Constants.LEFT) && singleSet.contains(pair.getLeft())) singleSet.add(pair.getRight()); if (side.equals(Constants.RIGHT) && singleSet.contains(pair.getRight())) singleSet.add(pair.getLeft()); } } private void mergeGraphs(Pair pair) { Optional<TreeSet<Integer>> leftSetOptional = getOptional(pair.getLeft()); Optional<TreeSet<Integer>> rightSetOptional = getOptional(pair.getRight()); if (leftSetOptional.isPresent() && rightSetOptional.isPresent()){ TreeSet<Integer> leftSet = leftSetOptional.get(); TreeSet<Integer> rightSet = rightSetOptional.get(); rightSet.addAll(leftSet); createdConnections.removeIf(singleSet -> singleSet.contains(pair.getLeft())); createdConnections.removeIf(singleSet -> singleSet.contains(pair.getRight())); createdConnections.add(rightSet); } }
如何提高性能?我并不是要求一个现成的解决方案,但也许有一种我不知道的算法可以显着加快速度?
要获取连接组件的数量,您可以使用不相交集。这是一个简单的实现,假设输入为边的 list
。
map<integer, integer> parent; int find(int x) { int p = parent.getordefault(x, x); if (p != x) p = find(p); parent.put(x, p); return p; } public int numconnectedcomponents(list<pair> edges) { parent = new hashmap<>(); for (var e : edges) { int lpar = find(e.getleft()), rpar = find(e.getright()); parent.put(lpar, rpar); } int comps = 0; for (var k : parent.keyset()) if (find(k) == k) ++comps; return comps; }
如果节点数(n
)已知,并且我们可以假设所有节点标签都是 1
和 n
之间的整数,我们可以通过使用数组而不是 map
进行优化,并在添加边时跟踪连接组件的数量.
int[] parent; int find(int x) { return x == parent[x] ? x : (parent[x] = find(parent[x])); } public int numConnectedComponents(int nodes, List<Pair> edges) { parent = new int[nodes + 1]; int comps = 0; for (var e : edges) { if (parent[e.getLeft()] == 0) { parent[e.getLeft()] = e.getLeft(); ++comps; } if (parent[e.getRight()] == 0) { parent[e.getRight()] = e.getRight(); ++comps; } int lPar = find(e.getLeft()), rPar = find(e.getRight()); if (lPar != rPar) { parent[lPar] = rPar; --comps; } } return comps; }
以上是基于连接的顶点对构建图的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!