685. 冗余连接 II
问题描述
在本问题中,有根树指满足以下条件的 有向 图。该树只有一个根节点,所有其他节点都是该根节点的后继。该树除了根节点之外的每一个节点都有且只有一个父节点,而根节点没有父节点。
输入一个有向图,该图由一个有着 n
个节点(节点值不重复,从 1
到 n
)的树及一条附加的有向边构成。附加的边包含在 1
到 n
中的两个不同顶点间,这条附加的边不属于树中已存在的边。
结果图是一个以边组成的二维数组 edges
。 每个元素是一对 [ui, vi]
,用以表示 有向 图中连接顶点 ui
和顶点 vi
的边,其中 ui
是 vi
的一个父节点。
返回一条能删除的边,使得剩下的图是有 n
个节点的有根树。若有多个答案,返回最后出现在给定二维数组的答案。
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],[4,1],[1,5]]
输出:[4,1]
提示:
n == edges.length
3 <= n <= 1000
edges[i].length == 2
1 <= ui, vi <= n
解题思路与代码实现
总共有两种情况:
- 存在入度为2的点,不满足有向树的要求,需要删除一条边使该节点入度为1。如果删了一条,判断这个图是一个树,那么这条边就是答案,同时注意要从后向前遍历,因为如果两条边删哪一条都可以成为树,就删最后那一条。
- 不存在入度为2的点,说明此时存在有向环,需要删除一条边破坏有向环,此时就变成了并查集模板题。
class Solution {
private static final int N = 1010; // 如题:二维数组大小的在3到1000范围内
private int[] father;
public Solution() {
father = new int[N];
// 并查集初始化
for (int i = 0; i < N; ++i) {
father[i] = i;
}
}
// 并查集里寻根的过程
private int find(int u) {
if (u == father[u]) {
return u;
}
// 路径压缩
father[u] = find(father[u]);
return father[u];
}
// 将v->u 这条边加入并查集
private void join(int u, int v) {
u = find(u);
v = find(v);
if (u == v)
return;
father[v] = u;
}
// 判断 u 和 v是否找到同一个根
private Boolean same(int u, int v) {
u = find(u);
v = find(v);
return u == v;
}
/**
* 初始化并查集
*/
private void initFather() {
// 并查集初始化
for (int i = 0; i < N; ++i) {
father[i] = i;
}
}
/**
* 在有向图里找到删除的那条边,使其变成树
*
* @param edges
* @return 要删除的边
*/
private int[] getRemoveEdge(int[][] edges) {
initFather();
for (int i = 0; i < edges.length; i++) {
if (same(edges[i][0], edges[i][1])) { // 构成有向环了,就是要删除的边
return edges[i];
}
join(edges[i][0], edges[i][1]);
}
return null;
}
/**
* 删一条边之后判断是不是树
* 判断题目中的有向树是否存在环
* @param edges
* @param deleteEdge 要删除的边
* @return true: 是树, false: 不是树
*/
private Boolean isTreeAfterRemoveEdge(int[][] edges, int deleteEdge) {
initFather();
for (int i = 0; i < edges.length; i++) {
if (i == deleteEdge)
continue;
if (same(edges[i][0], edges[i][1])) { // 构成有向环了,一定不是树
return false;
}
join(edges[i][0], edges[i][1]);
}
return true;
}
public int[] findRedundantDirectedConnection(int[][] edges) {
int[] inDegree = new int[N];
// 根据edges数组计算每个点入度
for (int i = 0; i < edges.length; i++) {
// 入度
inDegree[edges[i][1]] += 1;
}
// 找入度为2的节点所对应的边,注意要倒序,因为优先返回最后出现在二维数组中的答案
ArrayList<Integer> twoDegree = new ArrayList<Integer>();
for (int i = edges.length - 1; i >= 0; i--) {
if (inDegree[edges[i][1]] == 2) {
twoDegree.add(i);
}
}
// 如果有入度为2的节点,那么一定是两条边里删一个,看删哪个可以构成树
if (!twoDegree.isEmpty()) {
if (isTreeAfterRemoveEdge(edges, twoDegree.get(0))) {
return edges[twoDegree.get(0)];
}
return edges[twoDegree.get(1)];
}
// 明确没有入度为2的情况,那么一定有有向环,找到构成环的边返回就可以了
return getRemoveEdge(edges);
}
}
踩坑点
无