947. Most Stones Removed with Same Row or Column/ Union Find

https://leetcode.com/problems/most-stones-removed-with-same-row-or-column/
通过这道例题来复习理解Union Find算法
碰到棋盘类型的题目不知如何下手的情况下都可以想想是不是符合Union Find的阶梯逻辑呢;

On a 2D plane, we place stones at some integer coordinate points.  
Each coordinate point may have at most one stone.
Now, a move consists of removing a stone that shares a column 
or row with another stone on the grid. 
What is the largest possible number of moves we can make?
Example 1:
Input: stones = [[0,0],[0,1],[1,0],[1,2],[2,1],[2,2]]
Output: 5

Example 2:
Input: stones = [[0,0],[0,2],[1,1],[2,0],[2,2]]
Output: 3

Example 3:
Input: stones = [[0,0]]
Output: 0 

Note:
1 <= stones.length <= 1000
0 <= stones[i][j] < 10000

先不说这道题如何使用Union Find, 先来讲一下什么是Union Find;
Union Find是一种算法,根本逻辑是有很多nodes,现在呢我们要以某种方式将他们划分为不同的group。Union Find算法顾名思义有两个最重要的Function,其一是Union其二是Find
FunctionFind可以寻找到某个节点的父节点,子节点跟父节点的关系是他们都同属于一个group。最理想的效果是所有的在同一个group里的节点都指向共同的root根节点(实际算法中这个效果不会一直保持,否则会增加耗时)。当然也有可能碰到新节点,那么对于新节点而言自己就是自己的父节点,这也就是对新节点的默认操作。
FunctionUnion的逻辑是宣告两个节点同属于一个group。在Union方法中我们需要调用Find方法找到两个节点当前的父节点,然后将他们合并。
在Union Find整个结构建好以后,我们可以对任意两个节点进行query,看他们是否属于同一个group,同时我们也能获取一共有多少个group存在。

好了,现在回到这道题,可以使用Union Find方法来完成。具体代码如下:

class Solution {
    Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
    int island = 0;
    
    public int removeStones(int[][] stones) {
        if(stones.length <= 1){
            return 0;
        }
        for(int i = 0; i < stones.length; i++){
            union(stones[i][0], stones[i][1] + 10000);
        }
        return stones.length - island;
        
    }
    
    private int find(int i){
        if(map.putIfAbsent(i,i) == null){
            this.island ++;
            return i;  //对于新节点的默认操作
        }
        int j = i;
        while(map.get(j) != j){  //假如节点并不是一个group的根节点
            j = map.get(j);  //那么我们query到它的时候就更新成group的根节点root
        }  //一个group的root的特点是它的父节点就是自己
        map.put(i,j);
        return j;
    }
    
    private void union(int i, int j){
        i = find(i);  //这里需要保证find找到的是group根节点,否则算法逻辑会出错
        j = find(j);
        if(i != j){  //不等证明证明i和j之前处于不同的group
            island--;
            map.put(j, i);
        }
    }
    
}
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 213,047评论 6 492
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 90,807评论 3 386
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 158,501评论 0 348
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 56,839评论 1 285
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 65,951评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,117评论 1 291
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,188评论 3 412
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,929评论 0 268
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,372评论 1 303
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,679评论 2 327
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,837评论 1 341
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,536评论 4 335
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,168评论 3 317
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,886评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,129评论 1 267
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,665评论 2 362
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,739评论 2 351