题目 : friend set
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描述现在存有大量一对好友的列表，好友的好友也是好友，所有有好友关系的形成一个圈子，请找出圈子中的人数。
输入第一行是N，表示好友对的数量(1<= N <= 100000)。之后N行每行是两个数字，代表玩家代号，用空格分隔。玩家代号是整数且<= 1000000000。输出将每个圈子中的人数按降序排列。
样例输入
8
1 2
2 3
5 4
3 4
6 7
8 6
9 10
10 11
样例输出
5
3
3
我自己的一个想法
图
这其实就是一个给定一个无向图,找出其联通分量的应用
看代码
package graph;
import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedList;
import prac.friendset2;
public class FriendSet {
private ArrayList<Object> vertexList;// 存储点的链表
private int[][] edges;// 邻接矩阵，用来存储边
private int numOfEdges;// 边的数目
public FriendSet(int n) {
// 初始化矩阵，一维数组，和边的数目
edges = new int[n][n];
vertexList = new ArrayList<Object>(n);
numOfEdges = 0;
}
// 得到结点的个数
public int getNumOfVertex() {
return vertexList.size();
}
// 得到边的数目
public int getNumOfEdges() {
return numOfEdges;
}
// 返回结点i的数据
public Object getValueByIndex(int i) {
return vertexList.get(i);
}
// 插入结点
public void insertVertex(Object vertex) {
vertexList.add(vertexList.size(), vertex);
}
// 插入边
public void insertEdge(int v1, int v2, int weight) {
edges[v1][v2] = weight;
numOfEdges++;
}
// 插入边
public void insertEdge(int v1, int v2) {
edges[v1][v2] = 1;
edges[v2][v1] = 1;
numOfEdges++;
}
// 得到第一个邻接结点的下标
public int getFirstNeighbor(int index) {
for (int j = 0; j < vertexList.size(); j++) {
if (edges[index][j] > 0) {
return j;
}
}
return -1;
}
// 根据前一个邻接结点的下标来取得下一个邻接结点
public int getNextNeighbor(int v1, int v2) {
for (int j = v2 + 1; j < vertexList.size(); j++) {
if (edges[v1][j] > 0)
return j;
}
return -1;
}
// 私有函数，广度优先遍历
private void broadFirstSearch(boolean[] isVisited, int i) {
int u, w;
int size=1;
LinkedList<Integer> queue = new LinkedList<Integer>();
// 访问结点i
System.out.print(getValueByIndex(i) + " ");
isVisited[i] = true;
// 结点入队列
queue.addLast(i);
while (!queue.isEmpty()) {
u = ((Integer) queue.removeFirst()).intValue();
w = getFirstNeighbor(u); //u的第1个w节点
while (w != -1) { //一个u 连接n个w
if (!isVisited[w]) {
size++;
// 访问该结点
System.out.print(getValueByIndex(w) + " ");
// 标记已被访问
isVisited[w] = true;
// 入队列
queue.addLast(w);
}
// 寻找下一个邻接结点
w = getNextNeighbor(u, w);
}
}
System.out.println("这个圈 共有 "+size+" 个人");
}
// 对外公开函数，广度优先遍历
public void broadFirstSearch() {
boolean[] isVisited = new boolean[getNumOfVertex()];
int numOfVertex=getNumOfVertex();
for (int i = 0; i < numOfVertex; i++)
isVisited[i] = false;
for (int i = 0; i < numOfVertex; i++) {
if (!isVisited[i])
broadFirstSearch(isVisited, i);
}
}
public static void main(String args[]) {
FriendSet graph = getGraph();
graph.broadFirstSearch();
}
private static FriendSet getGraph() {
int n = 9, e = 9;// 分别代表结点个数和边的数目
FriendSet graph = new FriendSet(15);
for (int i=0;i<15;i++) {
graph.insertVertex(i);// 插入结点
}
// 插入九条边
graph.insertEdge(1, 2);
graph.insertEdge(2, 3);
graph.insertEdge(5, 4);
graph.insertEdge(3, 4);
graph.insertEdge(6, 7);
graph.insertEdge(8, 6);
graph.insertEdge(9, 10);
graph.insertEdge(10, 11);
return graph;
}
}
输出结果:
0 这个圈 共有 1 个人
1 2 3 4 5 这个圈 共有 5 个人
6 7 8 这个圈 共有 3 个人
9 10 11 这个圈 共有 3 个人
12 这个圈 共有 1 个人
13 这个圈 共有 1 个人
14 这个圈 共有 1 个人
和朋友聊天,他看了代码后说,用图来解决这种问题是很标准的
但是有点大材小用
确实,如果我给一个测试用例
1
5 2543545
是5号节点与2543545号节点是朋友
而且也只有这一个关系
请问,一共需要多少个节点?
似乎需要2个节点
问题是,2怎么来的?
我还得根据n条关系,找出最少需要几个节点!
Circle方法
朋友给出了这样一个想法
用一个list<Relation> reliations装所有的关系
用一个list<Set<Integer>> circles 装所有的圈子(最开始的时候,圈子数为0)
循环遍历每一组关系
判断这组关系是否属于某一个circle(一组关系中的两个参数只要有一个在某个circle中,我们就说这个关系属于这个circle)
判断刚才的那组关系是否属于第二个circle,如果某一个关系同时属于两个circle 我们就把两个circle合并
如何某个关系不属于已知的任何一个circle 那么就新产生一个circle,并把这组关系里的两个值都放进这个新的circle中
遍历circles,输出每个circle的size即可
我觉得这个方法比图更精妙
看代码
package prac;
/**
* Created by zhangchen on 2015/9/14.
*/
import java.util.*;
/**
* Created by zhangchen on 2015/9/14.
*/
public class friendset2 {
public static void main(String[] args) {
// Scanner scanner = new Scanner(System.in);
// int n = scanner.nextInt();
// scanner.nextLine();
// FriendShip[] friendShips = new FriendShip[n];
// for (int i = 0; i < n; i++) {
// friendShips[i] = new FriendShip();
// friendShips[i].f1 = scanner.nextInt();
// friendShips[i].f2 = scanner.nextInt();
// }
int n=8;
FriendShip[] friendShips = new FriendShip[n];
getData(friendShips);
List<Set<Integer>> circles = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < n; i++) {
boolean flag = false;
boolean more = false;
int connectwith = -1;
for (int j = 0; j < circles.size(); j++) {
if (circles.get(j).contains(friendShips[i].f1)) {
circles.get(j).add(friendShips[i].f2);
if (connectwith >= 0 && connectwith != j) more = true;
if (connectwith == -1) connectwith = j;
flag = true;
} else if (circles.get(j).contains(friendShips[i].f2)) {
circles.get(j).add(friendShips[i].f1);
if (connectwith >= 0 && connectwith != j) more = true;
if (connectwith == -1) connectwith = j;
flag = true;
}
if (more) {
for (int e : circles.get(j)) {
circles.get(connectwith).add(e);
}
circles.remove(j);
}
}
if (!flag) {
Set<Integer> circle = new HashSet<>();
circle.add(friendShips[i].f1);
circle.add(friendShips[i].f2);
circles.add(circle);
}
}
Collections.sort(circles, new Comparator<Set<Integer>>() {
@Override
public int compare(Set<Integer> o1, Set<Integer> o2) {
return o2.size() - o1.size();
}
});
for (int k = 0; k < circles.size(); k++)
System.out.println(circles.get(k).size());
}
private static void getData(FriendShip[] friendShips) {
FriendShip friendShip = new FriendShip();
friendShip.f1 = 1;
friendShip.f2 = 2;
friendShips[0] = friendShip;
friendShip = new FriendShip();
friendShip.f1 = 10;
friendShip.f2 = 11;
friendShips[1] = friendShip;
friendShip = new FriendShip();
friendShip.f1 = 4;
friendShip.f2 = 5;
friendShips[2] = friendShip;
friendShip = new FriendShip();
friendShip.f1 = 4;
friendShip.f2 = 3;
friendShips[3] = friendShip;
friendShip = new FriendShip();
friendShip.f1 = 6;
friendShip.f2 = 7;
friendShips[4] = friendShip;
friendShip = new FriendShip();
friendShip.f1 = 9;
friendShip.f2 = 10;
friendShips[5] = friendShip;
friendShip = new FriendShip();
friendShip.f1 = 3;
friendShip.f2 = 2;
friendShips[6] = friendShip;
friendShip = new FriendShip();
friendShip.f1 = 7;
friendShip.f2 = 2;
friendShips[7] = friendShip;
}
}
class FriendShip {
int f1;
int f2;
}
