多余的边

剑指 Offer II 118. 多余的边

树可以看成是一个连通且无环的无向图。

给定往一棵 n 个节点 (节点值 1～n) 的树中添加一条边后的图。添加的边的两个顶点包含在 1 到 n 中间，且这条附加的边不属于树中已存在的边。图的信息记录于长度为 n 的二维数组 edges ，edges[i] = [a_i, b_i] 表示图中在 ai 和 bi 之间存在一条边。

请找出一条可以删去的边，删除后可使得剩余部分是一个有着 n 个节点的树。如果有多个答案，则返回数组 edges 中最后出现的边。

示例 1：

输入: edges = [[1,2],[1,3],[2,3]]
输出: [2,3]

示例 2：

输入: edges = [[1,2],[2,3],[3,4],[1,4],[1,5]]
输出: [1,4]

提示:

n == edges.length
3 <= n <= 1000
edges[i].length == 2
1 <= ai < bi <= edges.length
ai != bi
edges 中无重复元素
给定的图是连通的

注意：本题与主站 684 题相同： https://leetcode.cn/problems/redundant-connection/

原站题解

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class Solution { public: vector<int> findRedundantConnection(vector<vector<int>>& edges) { } };

golang 解法, 执行用时: 4 ms, 内存消耗: 2.9 MB, 提交时间: 2022-11-22 10:43:58

func findRedundantConnection(edges [][]int) []int {
    parent := make([]int, len(edges)+1)
    for i := range parent {
        parent[i] = i
    }
    var find func(int) int
    find = func(x int) int {
        if parent[x] != x {
            parent[x] = find(parent[x])
        }
        return parent[x]
    }
    union := func(from, to int) bool {
        x, y := find(from), find(to)
        if x == y {
            return false
        }
        parent[x] = y
        return true
    }
    for _, e := range edges {
        if !union(e[0], e[1]) {
            return e
        }
    }
    return nil
}

python3 解法, 执行用时: 44 ms, 内存消耗: 15.4 MB, 提交时间: 2022-11-22 10:42:13

'''
并查集

在一棵树中，边的数量比节点的数量少 1。如果一棵树有 n 个节点，则这棵树有 n−1 条边。
这道题中的图在树的基础上多了一条附加的边，因此边的数量也是 n。

树是一个连通且无环的无向图，在树中多了一条附加的边之后就会出现环，因此附加的边即为导致环出现的边。

可以通过并查集寻找附加的边。初始时，每个节点都属于不同的连通分量。
遍历每一条边，判断这条边连接的两个顶点是否属于相同的连通分量。
1.如果两个顶点属于不同的连通分量，则说明在遍历到当前的边之前，这两个顶点之间不连通，
因此当前的边不会导致环出现，合并这两个顶点的连通分量。
2.如果两个顶点属于相同的连通分量，则说明在遍历到当前的边之前，这两个顶点之间已经连通，
因此当前的边导致环出现，为附加的边，将当前的边作为答案返回。
'''
class Solution:
    def findRedundantConnection(self, edges: List[List[int]]) -> List[int]:
        n = len(edges)
        parent = list(range(n + 1))

        def find(index: int) -> int:
            if parent[index] != index:
                parent[index] = find(parent[index])
            return parent[index]
        
        def union(index1: int, index2: int):
            parent[find(index1)] = find(index2)

        for node1, node2 in edges:
            if find(node1) != find(node2):
                union(node1, node2)
            else:
                return [node1, node2]
        
        return []

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