721. 账户合并
给定一个列表 accounts，每个元素 accounts[i] 是一个字符串列表，其中第一个元素 accounts[i][0] 是 名称 (name)，其余元素是 *emails *表示该账户的邮箱地址。
现在，我们想合并这些账户。如果两个账户都有一些共同的邮箱地址，则两个账户必定属于同一个人。请注意，即使两个账户具有相同的名称，它们也可能属于不同的人，因为人们可能具有相同的名称。一个人最初可以拥有任意数量的账户，但其所有账户都具有相同的名称。
合并账户后，按以下格式返回账户：每个账户的第一个元素是名称，其余元素是按顺序排列的邮箱地址。账户本身可以以任意顺序返回。
示例 1：
输入：
accounts = [["John", "johnsmith@mail.com", "john00@mail.com"], ["John", "johnnybravo@mail.com"], ["John", "johnsmith@mail.com", "john_newyork@mail.com"], ["Mary", "mary@mail.com"]]
输出： [["John", 'john00@mail.com', 'john_newyork@mail.com', 'johnsmith@mail.com'], ["John", "johnnybravo@mail.com"], ["Mary", "mary@mail.com"]]
解释：
第一个和第三个 John 是同一个人，因为他们有共同的邮箱地址 "johnsmith@mail.com"。
第二个 John 和 Mary 是不同的人，因为他们的邮箱地址没有被其他帐户使用。
可以以任何顺序返回这些列表，例如答案 [['Mary'，'mary@mail.com']，['John'，'johnnybravo@mail.com']，
['John'，'john00@mail.com'，'john_newyork@mail.com'，'johnsmith@mail.com']] 也是正确的。
提示：
-
accounts的长度将在[1，1000]的范围内。 -
accounts[i]的长度将在[1，10]的范围内。 -
accounts[i][j]的长度将在[1，30]的范围内。
解题思路：
并查集
https://zhuanlan.zhihu.com/p/93647900/
DFs
代码：
class UnionFind:
def __init__(self, n):
self.parent = list(range(n))
def union(self, index1: int, index2: int):
self.parent[self.find(index2)] = self.find(index1)
def find(self, index: int) -> int:
if self.parent[index] != index:
self.parent[index] = self.find(self.parent[index])
return self.parent[index]
class Solution:
def accountsMerge(self, accounts: List[List[str]]) -> List[List[str]]:
emailToIndex = dict()
emailToName = dict()
for account in accounts:
name = account[0]
for email in account[1:]:
if email not in emailToIndex:
emailToIndex[email] = len(emailToIndex)
emailToName[email] = name
uf = UnionFind(len(emailToIndex))
for account in accounts:
firstIndex = emailToIndex[account[1]]
for email in account[2:]:
uf.union(firstIndex, emailToIndex[email])
indexToEmails = collections.defaultdict(list)
for email, index in emailToIndex.items():
index = uf.find(index)
indexToEmails[index].append(email)
ans = list()
for emails in indexToEmails.values():
ans.append([emailToName[emails[0]]] + sorted(emails))
return ans
# 构建无向图，每个邮箱为一个节点，同一个账户的邮箱全部相连
# 有多少连通分量，就有多少独立的账户
# 该字典，键为一个邮箱，值为与其相连的所有邮箱
graph = collections.defaultdict(list)
for account in accounts:
master = account[1]
for email in list(set(account[2:])):
graph[master].append(email)
graph[email].append(master)
res = [] # 最终的输出结果
visited = set() # 标记集合
for account in accounts:
emails = [] # 存储该账户的所有邮箱
# 深度优先遍历
self.dfs(account[1],graph,visited,emails)
if emails:
res.append([account[0]] + sorted(emails))
return res
# 深度优先遍历
def dfs(self,email,graph,visited,emails):
# 访问过，不在添加直接结束
if email in visited:
return
visited.add(email) # 标记访问
emails.append(email) # 添加
for neighbor in graph[email]:
self.dfs(neighbor,graph,visited,emails)
参考资料：
https://leetcode-cn.com/problems/accounts-merge/solution/zhang-hu-he-bing-by-leetcode-solution-3dyq/
https://leetcode-cn.com/problems/accounts-merge/solution/shen-du-you-xian-bian-li-bi-bing-cha-ji-g7z5v/
