def __init__(self, n): self.parent = [i for i in range(n)]为什么parent前面要加self.
时间: 2024-04-18 21:29:04 浏览: 14
在Python中,类的方法定义需要使用`self`作为第一个参数,以引用类的实例。通过在方法定义中使用`self`,我们可以访问和操作该类的实例变量。
在`__init__`方法中,`self.parent`是一个实例变量,用于存储并查集中每个元素的父节点。通过在`self.parent`前面加上`self`,我们可以将其声明为类的实例变量,以便在整个类的其他方法中使用。
当我们创建并查集的实例时,例如`ufs = UnionFindSet(n + 1)`,`self.parent`将成为该实例的属性,并可以通过`ufs.parent`来访问和修改。
如果没有使用`self`来声明为实例变量,而只是简单地写成`parent = [i for i in range(n)]`,那么它只是一个局部变量,只能在`__init__`方法中访问,而不能在其他方法中使用。
因此,在类的方法定义中,我们需要使用`self`来引用和访问类的实例变量。这样可以确保在整个类的作用域内都能够正确地使用这些变量。
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分析代码 class UnionFind: def __init__(self, n): self.parent = [i for i in range(n)] self.size = [1] * n def find(self, x): if self.parent[x] != x: self.parent[x] = self.find(self.parent[x]) return self.parent[x] def union(self, x, y): root_x, root_y = self.find(x), self.find(y) if root_x != root_y: if self.size[root_x] > self.size[root_y]: self.parent[root_y] = root_x self.size[root_x] += self.size[root_y] else: self.parent[root_x] = root_y self.size[root_y] += self.size[root_x] n = 10 uf = UnionFind(n) # 执行随机的union和find操作 import random for i in range(10): x, y = random.randint(0, n-1), random.randint(0, n-1) uf.union(x, y) print(uf.parent, uf.size) x, y = random.randint(0, n-1), random.randint(0, n-1) print(uf.find(x) == uf.find(y))
这段代码实现的是并查集数据结构,用于维护元素的不相交集合。下面是对代码的分析:
1. 首先定义了一个 UnionFind 类,其中包含三个方法:__init__()、find() 和 union()。
2. 在 __init__() 方法中,初始化了每个元素的父节点为它本身,即 self.parent = [i for i in range(n)],同时将每个元素的大小初始化为 1,即 self.size = [1] * n。
3. 在 find() 方法中,使用了路径压缩的方式来优化查找过程。如果当前节点的父节点不是它本身,就递归地查找它的父节点,同时将它的父节点设置为根节点,这样下次再查找时就可以直接找到根节点了。
4. 在 union() 方法中,首先查找两个元素所在的集合的根节点,如果它们所在的集合不相交,就将其中一个根节点的父节点设置为另一个根节点,同时更新集合的大小。
5. 接下来是一段测试代码,首先创建一个大小为 n 的并查集,然后执行 10 次随机的 union 和 find 操作,输出每次操作后元素的父节点和大小,并且检查两个随机元素是否在同一个集合中。
6. 在每次 union 操作后,检查两个元素是否在同一个集合中,可以用 find() 方法来实现。如果它们在同一个集合中,它们的根节点就相同,因此 find(x) == find(y) 就成立。
这段代码实现比较简单,但是并查集数据结构是一种非常重要的数据结构,可以用于求解许多图论问题,例如最小生成树、最短路径等。因此,掌握并查集数据结构是非常有用的。
class UnionFindSet: def __init__(self, n): self.parent = [i for i in range(n)] def find(self, x): if self.parent[x] != x: self.parent[x] = self.find(self.parent[x]) return self.parent[x] def unionSet(self, x, y): x_parent = self.find(x) y_parent = self.find(y) if x_parent != y_parent: self.parent[y_parent] = x_parent n, m = map(int, input().split()) if n < 1 or n >= 100000 or m < 1 or m >= 100000: print("Null") else: msgs = [list(map(int, input().split())) for _ in range(m)] ufs = UnionFindSet(n + 1) msgs.sort(key=lambda x: x[2]) for msg in msgs: a, b, c = msg if a < 1 or a > n or b < 1 or b > n: print("da pian zi") continue if c == 0: ufs.unionSet(a, b) elif c == 1: print("We are a team" if ufs.find(a) == ufs.find(b) else "We are not a team") else: print("da pian zi")
这段代码实现了一个并查集(Union-Find Set)数据结构,并根据输入的消息进行相关操作。
让我们逐步分析这段代码:
1. `UnionFindSet` 类定义了一个并查集数据结构。在初始化时,它创建了一个长度为 `n` 的列表 `parent`,并将每个元素初始化为其自身的索引。这表示每个元素最初都是一个独立的集合。
2. `find` 方法用于查找给定元素 `x` 的根节点,并使用路径压缩优化算法将其父节点更新为根节点。这样可以在后续查找操作时加快速度。
3. `unionSet` 方法用于将两个元素所在的集合合并。首先,它通过调用 `find` 方法获取两个元素的根节点。如果两个根节点不相等,则将其中一个根节点的父节点更新为另一个根节点,从而实现合并操作。
4. 接下来,从输入中读取 `n` 和 `m` 的值,并进行判断。如果它们不满足给定的条件范围,则输出 "Null"。
5. 否则,使用列表推导式从输入中读取 `m` 行消息并存储在 `msgs` 列表中。这些消息包括三个整数值:`a`、`b` 和 `c`。
6. 对 `msgs` 列表按照第三个元素进行升序排序,以便后续按顺序处理。
7. 遍历排序后的 `msgs` 列表,并根据每条消息的内容进行相应的操作:
- 如果 `c` 的值为 0,表示需要执行合并操作。调用 `unionSet` 方法将元素 `a` 和 `b` 所在的集合合并。
- 如果 `c` 的值为 1,表示需要进行判断是否属于同一个集合。调用 `find` 方法查找元素 `a` 和 `b` 的根节点,并判断它们是否相等。根据结果输出相应的信息。
- 如果 `c` 的值不是 0 或 1,输出 "da pian zi"。
这段代码通过并查集实现了一些基本的集合操作,例如合并和判断是否属于同一个集合。它可以用于解决一些与集合相关的问题,如团队归属判断等。
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