• 399. 除法求值


    题目描述

    给你一个变量对数组 equations 和一个实数值数组 values 作为已知条件,其中 equations[i] = [Ai, Bi]values[i] 共同表示等式 Ai / Bi = values[i] 。每个 AiBi 是一个表示单个变量的字符串

    另有一些以数组 queries 表示的问题,其中 queries[j] = [Cj, Dj] 表示第 j 个问题,请你根据已知条件找出 Cj / Dj = ? 的结果作为答案。

    返回 所有问题的答案 。如果存在某个无法确定的答案,则用 -1.0 替代这个答案。如果问题中出现了给定的已知条件中没有出现的字符串,也需要用 -1.0 替代这个答案。

    **注意:**输入总是有效的。你可以假设除法运算中不会出现除数为 0 的情况,且不存在任何矛盾的结果。

    **注意:**未在等式列表中出现的变量是未定义的,因此无法确定它们的答案。

    示例 1:

    输入:equations = [["a","b"],["b","c"]], values = [2.0,3.0], queries = [["a","c"],["b","a"],["a","e"],["a","a"],["x","x"]]
    输出:[6.00000,0.50000,-1.00000,1.00000,-1.00000]
    解释:
    条件:a / b = 2.0, b / c = 3.0
    问题:a / c = ?, b / a = ?, a / e = ?, a / a = ?, x / x = ?
    结果:[6.0, 0.5, -1.0, 1.0, -1.0 ]
    注意:x 是未定义的 => -1.0
    
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    示例 2:

    输入:equations = [["a","b"],["b","c"],["bc","cd"]], values = [1.5,2.5,5.0], queries = [["a","c"],["c","b"],["bc","cd"],["cd","bc"]]
    输出:[3.75000,0.40000,5.00000,0.20000]
    
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    示例 3:

    输入:equations = [["a","b"]], values = [0.5], queries = [["a","b"],["b","a"],["a","c"],["x","y"]]
    输出:[0.50000,2.00000,-1.00000,-1.00000]
    
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    提示:

    • 1 <= equations.length <= 20
    • equations[i].length == 2
    • 1 <= Ai.length, Bi.length <= 5
    • values.length == equations.length
    • 0.0 < values[i] <= 20.0
    • 1 <= queries.length <= 20
    • queries[i].length == 2
    • 1 <= Cj.length, Dj.length <= 5
    • Ai, Bi, Cj, Dj 由小写英文字母与数字组成

    解答

    class UnionFind{
    private:
        vector<int> parent;  // 存父节点,值就是分母(parent[a] ,a的父母)
        vector<double> weight; // 指向根节点的权值
    public:
        UnionFind(int n)
        {
            for(int i  = 0; i < n; ++i)
            {
                parent.push_back(i); 
                weight.push_back(1.0); 
            }
        }
        // 路径压缩,返回根节点id,变查边改,把间接连接改成直接连接: a->b, b->c 改变为 a->c并求权值
        int find(int x)
        {
            if(x != parent[x])
            {
                int orign = parent[x];
                parent[x] = find(parent[x]);
                weight[x] *= weight[orign];
            }
            return parent[x];
        }
        // 返回除法结果
        double isConnected(int x, int y)
        {
            int rootX = find(x);
            int rootY = find(y);
            // 若两个值有共同的根(分母)表示可化成相同字母计算;否则不在同一个并查集中-1
            if(rootX == rootY)
            {
                return weight[x] / weight[y];
            }
            else 
            {
                return -1.00000;
            }
        }
        // 构造并查集
        void myunion(int x, int y, double value)
        {
            int rootX = find(x);
            int rootY = find(y);
            // 若两个值有共同的根(分母),构造成功
            if(rootX == rootY)
            {
                return ;
            }
            parent[rootX] = rootY;
            weight[rootX] = weight[y] * value / weight[x]; // a/c = 2, b/c = 3 => a/b = 
        }
    };
    class Solution {
    public:
        vector<double> calcEquation(vector<vector<string>>& equations, vector<double>& values, vector<vector<string>>& queries) {
            // 只关心连通性,不关心距离,或者问题具有传递性,可以使用并查集
            // 并查集:用于判断一对元素是否相连,它们关系是动态添加的
            // 这一类问题叫做动态连通性问题
            // 主要支持合并 与 查询是否在同一个集合的操作
            // 底层结构为【数组】 或 【哈希表】,表示节点指向的父节点,初始化时指向自己
            // 合并:把一个集合的根节点指向另一个集合的根节点,只要根节点同,就表示在同一个集合中
            // 并查集优化:路径压缩(降低树高)与按秩合并(使得高度更低的树的根节点指向高度更高的根节点)
            // a->b(b为根) 表示 a/b
            
            // 将给出的equation的两个变量所在的集合合并
            // 同一个集合中的两个变量就可以通过某种方式计算出它们的比值
            // 关键就是把不同变量的比值转换成相同的变量的比值
            // 如 a/b = 2.0, 则 parent[a] = b, 则 ,同时weight[a] = 2.0
            int equationsSize = equations.size();
            UnionFind UnionFind(2 * equationsSize);
    
            // 1.预处理,将变量的值与id映射
            map<string, int> hashMap;
            int id = 0;
            for(int i = 0; i < equationsSize; ++i)
            {
                // 存分子、分母、值为id
                vector<string> equation = equations[i];
                string var1 = equation[0];
                string var2 = equation[1];
                if(!hashMap.count(var1))
                {
                    hashMap[var1] = id;
                    ++id;
                }
                if(!hashMap.count(var2))
                {
                    hashMap[var2] = id;
                    ++id;
                }
                // 把分子和分母用有向边相连
                UnionFind.myunion(hashMap[var1], hashMap[var2], values[i]);
            }
    
            // 2.查询
            int queriesSize = queries.size();
            vector<double> res(queriesSize, -1.00000);
            for(int i = 0; i < queriesSize; ++i)
            {
                string var1 = queries[i][0]; // 分子
                string var2 = queries[i][1]; // 分母
                int id1, id2;
    
                // 若至少有一个不在equations, 则为 -1, 否则为除法
                if(hashMap.count(var1) && hashMap.count(var2))
                {
                    id1 = hashMap[var1];
                    id2 = hashMap[var2];
                    res[i] = UnionFind.isConnected(id1, id2);
                }
            }
            return res;
        }
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/qq_42120843/article/details/133586008