#include "graph.h" // 引用库函数文件 namespace exa { //请在命名空间内编写代码，否则后果自负 int f[105]; int find(int x) {return f[x] < 0 ? x : f[x] = find(f[x]);} void union_set(int x, int y) { x = find(x); y = find(y); if (x != y) f[x] += f[y], f[y] = x; } bool solve(vector<vector<datagraph> > & G) { int n = G.size(); vector<int> vis(n,0); for (int i = 0; i < n; ++i) f[i] = -1; for (int i = 0; i < n; ++i) { for (int j = 0; j < n; ++j) { if (G[i][j].flag == true) { ++vis[j]; union_set(i, j); } } } int zero = 0, one = 0; for (int i = 0; i < n; ++i) { if (vis[i] == 0) ++zero; else if (vis[i] == 1) ++one; } return zero == 1 && one == n-1 && f[find(0)] == -n; } } 中为啥要int f[105];

在这段代码中，`int f[105]`是一个用来表示节点所属集合的数组。这个数组的长度为105，是根据题目或者问题的具体要求而设定的，可能需要根据实际情况进行调整。

这个数组的作用是在并查集（disjoint-set）算法中记录每个节点所属的集合。并查集是一种常用的数据结构，用于处理集合合并和查询问题。在这段代码中，通过并查集来判断图的连通性。

在并查集算法中，通常使用一个数组来表示每个节点所属的集合。初始时，每个节点都是独立的集合，所以将数组中的所有元素初始化为特定的值（例如-1）。当两个节点需要合并时，就将它们所属的集合合并在一起，通过修改数组中的值来实现。这样，在查询时，可以通过查找节点所属集合的代表元素来判断两个节点是否属于同一个集合。

在这段代码中，数组`f`就是用来表示每个节点所属集合的，并且初始时所有节点都是独立的集合（即每个节点的值为-1）。在执行`union_set`函数时，会将两个节点所属的集合合并在一起，并更新相关的集合大小。

总结来说，数组`f`是用来记录节点所属集合的，并查集算法通过修改数组中的值来实现节点合并和查询操作。

相关问题

多源最短路径#include <bits/stdc++.h> using namespace std;

多源最短路径是指从图中的每个顶点到其他所有顶点的最短路径。下面是一个使用Dijkstra算法求解多源最短路径的示例代码：

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

#define INF INT_MAX // 定义无穷大

// 使用Dijkstra算法求解多源最短路径
void dijkstra(vector<vector<int>>& graph, int src) {
    int n = graph.size(); // 图的顶点数

    // 创建一个数组dist，用于存储从源点到其他顶点的最短距离
    vector<int> dist(n, INF);
    dist[src] = 0; // 源点到自身的距离为0

    // 创建一个优先队列，用于选择距离最小的顶点
    priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, greater<pair<int, int>>> pq;
    pq.push(make_pair(0, src));

    while (!pq.empty()) {
        int u = pq.top().second;
        pq.pop();

        // 遍历u的邻接顶点
        for (int v = 0; v < n; v++) {
            // 如果存在从u到v的边，并且通过u可以获得更短的距离
            if (graph[u][v] != 0 && dist[u] + graph[u][v] < dist[v]) {
                dist[v] = dist[u] + graph[u][v];
                pq.push(make_pair(dist[v], v));
            }
        }
    }

    // 输出最短距离
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        cout << "从顶点" << src << "到顶点" << i << "的最短距离为：" << dist[i] << endl;
    }
}

int main() {
    int n = 5; // 图的顶点数

    // 创建一个邻接矩阵表示的图
    vector<vector<int>> graph(n, vector<int>(n,0));
    graph[0][1] = 10;
    graph[0][4] = 5;
    graph[1][2] = 1;
    graph[1][4] = 2;
    graph[2][3] = 4;
    graph[3][2] = 6;
    graph[3][0] = 7;
    graph[4][1] = 3;
    graph[4][2] = 9;
    graph[4][3] = 2;

    // 从每个顶点开始求解最短路径
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        dijkstra(graph, i);
    }

    return 0;
}

这段代码使用了邻接矩阵来表示图，其中0表示两个顶点之间没有边，其他非零值表示边的权重。通过调用`dijkstra`函数，可以从每个顶点开始求解最短路径，并输出结果。

解释下列代码 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <malloc.h> #include <time.h> #define FF "graph.txt"

这段代码是C/C++的预处理指令，用于包含头文件和定义一个常量。

具体来说，这段代码包含了五个头文件：<stdio.h>、<stdlib.h>、<string.h>、<malloc.h>和<time.h>，这些头文件包含了一些在程序中常用的函数和类型定义，例如输入输出函数（如printf、scanf）、内存分配函数（如malloc、free）、字符串处理函数（如strcpy、strlen）等等，程序中需要用到这些函数时可以直接调用。

此外，这段代码还定义了一个常量FF，其值为"graph.txt"。这个常量在程序中可以被使用，例如可以用它作为文件名来读取一个文本文件，具体实现可以看到代码的其他部分。

总之，这段代码为程序提供了一些常用的函数和类型定义，并定义了一个常量，方便程序中的其他部分使用。