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")
时间: 2024-04-21 13:24:54 浏览: 80
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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