Topic:
在本问题中, 树指的是一个连通且无环的无向图。
输入一个图，该图由一个有着N个节点 (节点值不重复1, 2, …, N) 的树及一条附加的边构成。附加的边的两个顶点包含在1到N中间，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。每一个边的元素是一对[u, v] ，满足 u < v，表示连接顶点u 和v的无向图的边。
返回一条可以删去的边，使得结果图是一个有着N个节点的树。如果有多个答案，则返回二维数组中最后出现的边。答案边 [u, v] 应满足相同的格式 u < v。
Example_1:
输入: [[1,2], [1,3], [2,3]]
输出: [2,3]
解释: 给定的无向图为:
1
/ \
2 - 3
Example_2:
输入: [[1,2], [2,3], [3,4], [1,4], [1,5]]
输出: [1,4]
解释: 给定的无向图为:
5 - 1 - 2
| |
4 - 3
Solution:
本题模板来自于并查集模板
本题是并查集中最基础的判断环是否存在的问题的类似题目
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
我们可以再每次新加边时
对两个节点进行判断：
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如果两个节点在未加边时未连通（根节点不同)
则说明这两个节点属于 不同的连通分量
如果合并不会形成环，将这两个节点连通（合并）
如果两个节点在未加边时已经连同（根节点相同）
则说明这两个节点属于相同的连通分量
如果合并就会形成环，直接返回此边即可
最后如果全遍历完也未形成环
返回空列表
Code：
class UnionFind:
def __init__(self):
"""
记录每个节点的父节点
"""
self.father = {
}
def find(self,x):
"""
查找根节点
路径压缩
"""
root = x
while self.father[root] != None:
root = self.father[root]
return root
def merge(self,x,y):
"""
合并两个节点
"""
root_x,root_y = self.find(x),self.find(y)
if root_x != root_y:
self.father[root_x] = root_y
def is_connected(self,x,y):
"""
判断两节点是否相连
"""
return self.find(x) == self.find(y)
def add(self,x):
"""
添加新节点
"""
if x not in self.father:
self.father[x] = None
class Solution:
def findRedundantConnection(self, edges: List[List[int]]) -> List[int]:
uf = UnionFind()
for i in range(1, len(edges) + 1):
uf.add(i)
for node1, node2 in edges:
if uf.is_connected(node1, node2) is False:
uf.merge(node1, node2)
else:
return [node1, node2]
return []
Result：
