h0361.并查集3pta

关于并查集的应用实例
对于并查集这一数据结构，在处理涉及连通性和分组的问题上非常有效。在PTA平台上存在多个利用并查集解决实际问题的例子。
家庭财产分配中的应用
在一个家庭成员及其直系亲属间共享资产的情况下，通过构建家族树来追踪不同分支下的总资产数额成为可能。当向并查集中插入新关系时，采用如下方式确保较小ID始终作为父节点[^1]：
void Union(int a, int b){
a = findFather(a);
b = findFather(b);
if (a > b) {
father[a] = b;
} else if (a < b) {
father[b] = a;
}
}
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此方法有助于简化后续查询操作，并保持内部表示的一致性。
社交集群识别案例
另一个应用场景出现在社交网络分析领域内，其中目标是从大量用户资料中提取出若干个由共同兴趣连接起来的小团体——即所谓的“社交集群”。这里的关键在于如何定义两个个体之间的相似度以及怎样高效地聚类这些实体。一种策略是以特定的兴趣标签为单位建立独立的子群落，再逐步合并重叠区域直至形成稳定的社群结构[^2]。
Python实现技巧分享
尽管某些早期提交可能存在效率方面的问题或是未能严格遵循最佳实践原则，但随着经验积累和技术水平提升，社区成员们不断优化各自算法逻辑，使得最终版本更加健壮可靠。此外，积极与其他开发者互动交流也有助于拓宽视野、加深理解[^3]。

相关问题

pta排座位set

好的，用户想了解在PTA排座位问题中如何使用set数据结构来解决。首先，我需要回顾一下PTA排座位问题的具体要求。通常这类问题涉及处理座位安排，可能需要处理朋友关系、敌对关系，判断两个人是否是直接朋友、间接朋友或者敌对关系，从而决定是否可以安排相邻座位。
根据引用内容，用户提到结构体的使用和贪心算法，但这里的问题是关于set的应用。可能set在这里用于高效地存储和查询关系。例如，朋友关系可以存储在一个集合中，方便快速查找是否存在直接朋友关系。或者，敌对关系可能用set来存储，以快速判断两人是否敌对。
接下来，用户可能希望得到具体的解法步骤。比如，如何利用set来维护朋友列表，或者使用并查集结构来处理间接朋友关系，而set可能用来优化某些查询步骤。例如，每个用户的直接朋友可以存在一个set中，查询时直接检查是否存在。
另外，引用[3]中提到了结构体排序和贪心算法，可能与排座位的区间安排有关，但用户明确提到使用set，可能需要考虑不同的方法。例如，使用set来维护可用的座位位置，每次选择最合适的位置，利用set的有序性和快速插入删除的特性。
还需要考虑问题的具体输入输出要求。例如，输入可能包括多个朋友关系和敌对关系，需要判断两人是否适合邻座。使用set可以高效地存储这些关系，比如使用哈希集合（unordered_set）或者有序集合（set）来快速查找。
可能的解决步骤：

使用两个集合：一个存储直接朋友关系，另一个存储敌对关系。
对于每次查询，检查两人是否在敌对集合中，如果是，则不能邻座。
如果不是敌对，检查是否是直接朋友（通过集合查找），或者通过并查集判断是否是间接朋友。
根据结果输出相应的判断。

此外，可能需要处理多个关系，这时候嵌套的set或者map结构可能更有效，例如使用map来将每个人的朋友存在一个set中，这样查询两人是否是朋友只需检查对应的set中是否存在对方。
需要确保代码中正确使用set的方法，比如insert、find、count等操作，以及处理并查集结构来判断朋友关系的连通性。同时，注意时间效率，避免不必要的复杂度。
总结，set在排座位问题中可能用于高效存储和查询直接关系，而结合并查集处理间接关系，从而快速判断座位安排的合法性。### PTA排座位问题中set数据结构的应用
在PTA排座位问题中，通常需要处理朋友关系和敌对关系的判断，而使用set数据结构可以高效实现以下功能：
1. 直接朋友关系存储
每个用户的直接朋友可以用unordered_set存储，实现$O(1)$时间复杂度的查询：
unordered_map<int, unordered_set<int>> friends;
// 添加朋友关系
friends[user1].insert(user2);
friends[user2].insert(user1);
// 查询是否为直接朋友
if (friends[user1].count(user2)) {...}
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2. 敌对关系快速判断
使用set<pair<int, int>>存储敌对关系对，利用有序性保证查询效率：
set<pair<int, int>> enemies;
// 添加敌对关系（保证有序存储）
enemies.insert({min(a, b), max(a, b)});
// 查询是否为敌对关系
if (enemies.count({min(a, b), max(a, b)})) {...}
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3. 间接朋友关系判断（结合并查集）

并查集处理朋友关系的连通性（判断是否属于同一朋友圈）
set辅助存储每个连通域的根节点：

vector parent(MAX);
// 并查集初始化
void init() { for (int i=0; i<MAX; i++) parent[i] = i; }
// 查询根节点
int find(int x) { return parent[x] == x ? x : parent[x] = find(parent[x]); }
// 合并操作
void unite(int a, int b) { parent[find(a)] = find(b); }

// 使用set存储所有根节点
set roots;
for (int i=1; i<=n; i++) roots.insert(find(i));

#### 4. **算法实现步骤**
1. **输入处理**：分别记录直接朋友和敌对关系
2. **关系判断**：
   - 若两人是敌对关系，直接输出"No"
   - 若两人是直接朋友或通过并查集判断属于同一朋友圈，则输出"Yes"
   - 否则根据题目要求判断是否可邻座

#### 代码片段示例

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

unordered_map<int, unordered_set<int>> direct_friends;
set<pair<int, int>> enemies;
vector<int> parent;

int find(int x) {
return parent[x] == x ? x : parent[x] = find(parent[x]);
}

int main() {
int n, m, k;
cin >> n >> m >> k;
parent.resize(n+1);
iota(parent.begin(), parent.end(), 0);

// 处理关系
while (m--) {
int a, b, rel;
cin >> a >> b >> rel;
if (rel == 1) {
direct_friends[a].insert(b);
direct_friends[b].insert(a);
unite(a, b); // 合并朋友圈
} else {
enemies.insert({min(a,b), max(a,b)});
}
}

// 查询处理
while (k--) {
int a, b;
cin >> a >> b;
bool isEnemy = enemies.count({min(a,b), max(a,b)});
bool isDirect = direct_friends[a].count(b);
bool isSameGroup = (find(a) == find(b));

if (isEnemy) cout << "No way" << endl;
else if (isDirect || isSameGroup) cout << "No problem" << endl;
else cout << "OK" << endl;
}
}
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性能分析

时间复杂度：
并查集操作：近似$O(\alpha(n))$（阿克曼函数的反函数）
关系查询：$O(1)$（unordered_set）或$O(\log n)$（set）

空间复杂度：$O(n + m)$

应用场景
这种解法适用于需要快速关系判断的场景，例如社交网络分析、座位安排系统等[^3]。

pta题库答案c语言条形码

关于 C 语言条形码相关 PTA 题目的解析
对于涉及 C 语言以及条形码处理的 PTA 题目，通常会围绕数据结构、文件操作或字符串处理展开。下面给出一个假设性的例子来展示如何解决这类问题。
假设性题目描述
给定一系列书籍的信息（包括但不限于条形码、书名、作者），其中部分书籍是以 C 语言为主题编写的教材。编写一段程序读取这些信息并筛选出所有与 C 语言有关联且出版年份大于等于2018年的书籍列表[^3]。
解决方案分析
为了完成上述任务，可以采用如下方法：

使用 struct 定义一本书籍的数据模型；
利用数组或其他容器存储多本书籍实例；
实现函数用于判断某本书是否满足条件——即其主题为 "C 语言" 并且发布日期不早于指定时间点；
最终遍历整个集合并将符合条件的结果打印出来。

下面是具体的实现代码片段：
#include <stdio.h>
#include <string.h>

#define MAX_BOOKS 100 // 设定最大可容纳书籍数量

typedef struct {
char barcode[20]; // 条形码
char title[50]; // 书名
char author[30]; // 作者
int publish_year; // 出版年份
} Book;

// 检查该书是否符合要求
int is_c_language_book(const Book* book, const char* target_title_prefix, int min_publish_year){
return strncmp(book->title, target_title_prefix, strlen(target_title_prefix)) == 0 &amp;&amp;
book->publish_year >= min_publish_year;
}

void main(){
Book books[MAX_BOOKS];

// 初始化测试数据...
strcpy(books[0].barcode,"TP303.5");
strcpy(books[0].title,"大学计算机基础");
strcpy(books[0].author,"李凯");
books[0].publish_year = 2018;

strcpy(books[1].barcode,"TP305.3");
strcpy(books[1].title,"C语言程序设计");
strcpy(books[1].author,"郝建伟");
books[1].publish_year = 2019;

printf("查询结果:\n");
for(int i=0;i<MAX_BOOKS&amp;&amp;strlen(books[i].title)>0;++i){
if(is_c_language_book(&amp;books[i],"C",2018)){
printf("%s %s %s %d\n",
books[i].barcode,
books[i].title,
books[i].author,
books[i].publish_year);
}
}
}
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这段代码展示了基本逻辑框架，在实际应用场景下可能还需要考虑更多细节比如输入输出方式优化等问题。