684. 冗余连接

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并查集
URL
https://leetcode-cn.com/problems/redundant-connection/
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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] = [ai, bi] 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：
notion imagenotion image
输入: edges = [[1,2], [1,3], [2,3]]
输出: [2,3]
示例 2：
notion imagenotion image
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
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法 1 并查集

思路
挨个将每个edge中的两个节点 进行union, 如果某两个节点之前已经是在一个集合中了，那就说明当前这个 edge 是多余的。
题解
class Solution:
    def findRedundantConnection(self, edges: List[List[int]]) -> List[int]:
        res = []
        uf = Unionfind(len(edges)+1)
        for i in range(len(edges)):
            # 如果之前已经建立过链接了，那么就可以做为答案直接返回
            if uf.find(edges[i][0]) == uf.find(edges[i][1]):
                return edges[i]
            uf.union(*edges[i])

# 并查集模板  
class Unionfind:
    def __init__(self, n):
        self.parents = [i for i in range(n)]

    def find(self, x):
        if self.parents[x] != x:
            self.parents[x] = self.find(self.parents[x])

        return self.parents[x]

    def union(self, x, y):
        root_x = self.find(x)
        root_y = self.find(y)
        if root_x != root_y:
            self.parents[root_x] = root_y