2025-06-25:统计最小公倍数图中的连通块数目。用go语言,你有一
wptr33 2025-07-23 18:43 5 浏览
2025-06-25:统计最小公倍数图中的连通块数目。用go语言,你有一个长度为 n 的整数数组 nums 和一个正整数阈值 threshold。
构造一张包含 n 个节点的无向图,其中第 i 个节点对应 nums[i] 的值。若任意两节点 i 和 j 对应的数值的最小公倍数 lcm(nums[i], nums[j]) 不超过 threshold,那么这两个节点之间存在一条无向边。
请你计算这张图中连通块(即图中任意两个节点之间存在路径,且连通块与图中其他节点没有边相连的最大子图)的数量。
这里,最小公倍数 lcm(a, b) 表示两个数 a 和 b 的最小公倍数。
1 <= nums.length <= 100000。
1 <= nums[i] <= 1000000000。
nums 中所有元素互不相同。
1 <= threshold <= 2 * 100000。
题目来自力扣3378。
解决步骤
- 1. 初始化并查集:
- o 使用并查集(Disjoint Set Union, DSU)来管理连通块。初始时,每个节点是自己的父节点,连通块数量为 n(数组长度)。
- 2. 预处理数字的索引:
- o 创建一个数组 idx,其中idx[x]表示数字x在nums中的索引(如果x存在于nums中)。这里idx的大小为threshold + 1,因为只有x <= threshold的数字才可能参与 LCM 计算(因为 LCM(a, b) >= max(a, b),所以如果a或b大于threshold,LCM 必然大于threshold)。
- 3. 枚举可能的 GCD 值:
- o 对于每个可能的 GCD 值 g(从 1 到 threshold),我们尝试找到所有数字对 (x, y),其中 gcd(x, y) = g,且 lcm(x, y) = x * y / g <= threshold。
- o 由于 lcm(x, y) = x * y / g <= threshold,可以推导出 x * y <= g * threshold。因此,对于固定的 g,x 和 y 的取值范围是 g 的倍数且 x * y <= g * threshold。
- 4. 合并连通块:
- o 对于每个 g,找到最小的 x(即 minX)是 g 的倍数且存在于 nums 中。
- o 然后遍历所有 y = minX + g, minX + 2g, ... 满足 y <= threshold 且 x * y <= g * threshold。如果 y 存在于 nums 中,就将 x 和 y 所在的连通块合并。
- o 合并操作通过并查集完成,每次合并会将连通块数量减一。
- 5. 统计连通块数量:
- o 最终并查集中的连通块数量即为答案。
时间复杂度
- o 并查集的初始化:O(n)。
- o 预处理 idx 数组:O(n + threshold)。
- o 外层循环枚举 g:O(threshold)。
- o 内层循环枚举 y:对于每个 g,y 的取值最多是 threshold / g,因此内层循环的总次数是 threshold/1 + threshold/2 + ... + threshold/threshold ≈ threshold * log(threshold)(调和级数)。
- o 并查集的 find 和 union 操作近似 O(α(n)),其中 α 是反阿克曼函数,可以认为是常数。
- o 总时间复杂度:O(n + threshold * log(threshold))。
额外空间复杂度
- o 并查集数组 fa:O(n)。
- o idx 数组:O(threshold)。
- o 其他临时变量:O(1)。
- o 总额外空间复杂度:O(n + threshold)。
关键点
- o 通过枚举 GCD 值 g 来高效地找到所有可能的 (x, y) 对,避免直接检查所有数字对。
- o 利用并查集高效管理连通块的合并。
- o 预处理 idx 数组快速判断数字是否存在。
Go完整代码如下:
package main
import (
"fmt"
)
func countComponents(nums []int, threshold int) int {
n := len(nums)
fa := make([]int, n)
for i := range fa {
fa[i] = i
}
// 非递归并查集
find := func(x int) int {
rt := x
for fa[rt] != rt {
rt = fa[rt]
}
for fa[x] != rt {
fa[x], x = rt, fa[x]
}
return rt
}
// 记录每个数的下标
idx := make([]int, threshold+1)
for i, x := range nums {
if x <= threshold {
idx[x] = i + 1 // 这里 +1 了,下面减掉
}
}
for g := 1; g <= threshold; g++ {
minX := -1
for x := g; x <= threshold; x += g {
if idx[x] > 0 { // idx[x] == 0 表示不存在
minX = x
break
}
}
if minX < 0 {
continue
}
fi := find(idx[minX] - 1)
for y := minX + g; y <= threshold && y <= g*threshold/minX; y += g {
if idx[y] > 0 {
fj := find(idx[y] - 1)
if fj != fi {
fa[fj] = fi // 合并 idx[x] 和 idx[y]
n-- // 连通块个数减一
}
}
}
}
return n
}
func main() {
nums := []int{2, 4, 8, 3, 9}
threshold := 5
fmt.Println(countComponents(nums, threshold))
}
Python完整代码如下:
# -*-coding:utf-8-*-
def count_components(nums, threshold):
n = len(nums)
fa = list(range(n))
def find(x):
rt = x
while fa[rt] != rt:
rt = fa[rt]
while fa[x] != rt:
fa[x], x = rt, fa[x]
return rt
idx = [0] * (threshold + 1)
for i, x in enumerate(nums):
if x <= threshold:
idx[x] = i + 1 # +1 to avoid zero-index confusion
components = n
for g in range(1, threshold + 1):
min_x = -1
for x in range(g, threshold + 1, g):
if idx[x] > 0:
min_x = x
break
if min_x < 0:
continue
fi = find(idx[min_x] - 1)
y = min_x + g
# g * threshold // min_x works as an upper bound to optimize loop
# but in python integer division is floor division //
while y <= threshold and y <= g * threshold // min_x:
if idx[y] > 0:
fj = find(idx[y] - 1)
if fj != fi:
fa[fj] = fi
components -= 1
y += g
return components
if __name__ == "__main__":
nums = [2, 4, 8, 3, 9]
threshold = 5
print(count_components(nums, threshold))
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