Question

886. 可能的二分法

English Version

题目描述

给定一组 n 人（编号为 1, 2, ..., n）， 我们想把每个人分进任意大小的两组。每个人都可能不喜欢其他人，那么他们不应该属于同一组。

给定整数 n 和数组 dislikes ，其中 dislikes[i] = [ai, bi] ，表示不允许将编号为 ai 和  bi的人归入同一组。当可以用这种方法将所有人分进两组时，返回 true；否则返回 false。

 

示例 1：

输入：n = 4, dislikes = [[1,2],[1,3],[2,4]]
输出：true
解释：group1 [1,4], group2 [2,3]

示例 2：

输入：n = 3, dislikes = [[1,2],[1,3],[2,3]]
输出：false

示例 3：

输入：n = 5, dislikes = [[1,2],[2,3],[3,4],[4,5],[1,5]]
输出：false

 

提示：

• 1 <= n <= 2000
• 0 <= dislikes.length <= 104
• dislikes[i].length == 2
• 1 <= dislikes[i][j] <= n
• ai < bi
• dislikes 中每一组都 不同

 

解法

方法一：染色法

我们用两种颜色对图进行染色，如果可以完成染色，那么就说明可以将所有人分进两组。

具体的染色方法如下：

• 初始化所有人的颜色为 $0$，表示还没有染色。
• 遍历所有人，如果当前人没有染色，那么就用颜色 $1$ 对其进行染色，然后将其所有不喜欢的人用颜色 $2$ 进行染色。如果染色过程中出现了冲突，那么就说明无法将所有人分进两组，返回 false。
• 如果所有人都染色成功，那么就说明可以将所有人分进两组，返回 true。

时间复杂度 $O(n + m)$，其中 $n$, $m$ 分别是人数和不喜欢的关系数。

class Solution:
  def possibleBipartition(self, n: int, dislikes: List[List[int]]) -> bool:
    def dfs(i, c):
      color[i] = c
      for j in g[i]:
        if color[j] == c:
          return False
        if color[j] == 0 and not dfs(j, 3 - c):
          return False
      return True

    g = defaultdict(list)
    color = [0] * n
    for a, b in dislikes:
      a, b = a - 1, b - 1
      g[a].append(b)
      g[b].append(a)
    return all(c or dfs(i, 1) for i, c in enumerate(color))

class Solution {
  private List<Integer>[] g;
  private int[] color;

  public boolean possibleBipartition(int n, int[][] dislikes) {
    g = new List[n];
    color = new int[n];
    Arrays.setAll(g, k -> new ArrayList<>());
    for (var e : dislikes) {
      int a = e[0] - 1, b = e[1] - 1;
      g[a].add(b);
      g[b].add(a);
    }
    for (int i = 0; i < n; ++i) {
      if (color[i] == 0) {
        if (!dfs(i, 1)) {
          return false;
        }
      }
    }
    return true;
  }

  private boolean dfs(int i, int c) {
    color[i] = c;
    for (int j : g[i]) {
      if (color[j] == c) {
        return false;
      }
      if (color[j] == 0 && !dfs(j, 3 - c)) {
        return false;
      }
    }
    return true;
  }
}

class Solution {
public:
  bool possibleBipartition(int n, vector<vector<int>>& dislikes) {
    unordered_map<int, vector<int>> g;
    for (auto& e : dislikes) {
      int a = e[0] - 1, b = e[1] - 1;
      g[a].push_back(b);
      g[b].push_back(a);
    }
    vector<int> color(n);
    function<bool(int, int)> dfs = [&](int i, int c) -> bool {
      color[i] = c;
      for (int j : g[i]) {
        if (!color[j] && !dfs(j, 3 - c)) return false;
        if (color[j] == c) return false;
      }
      return true;
    };
    for (int i = 0; i < n; ++i) {
      if (!color[i] && !dfs(i, 1)) return false;
    }
    return true;
  }
};

func possibleBipartition(n int, dislikes [][]int) bool {
  g := make([][]int, n)
  for _, e := range dislikes {
    a, b := e[0]-1, e[1]-1
    g[a] = append(g[a], b)
    g[b] = append(g[b], a)
  }
  color := make([]int, n)
  var dfs func(int, int) bool
  dfs = func(i, c int) bool {
    color[i] = c
    for _, j := range g[i] {
      if color[j] == c {
        return false
      }
      if color[j] == 0 && !dfs(j, 3-c) {
        return false
      }
    }
    return true
  }
  for i, c := range color {
    if c == 0 && !dfs(i, 1) {
      return false
    }
  }
  return true
}

function possibleBipartition(n: number, dislikes: number[][]): boolean {
  const color = new Array(n + 1).fill(0);
  const g = Array.from({ length: n + 1 }, () => []);
  const dfs = (i: number, v: number) => {
    color[i] = v;
    for (const j of g[i]) {
      if (color[j] === color[i] || (color[j] === 0 && dfs(j, 3 ^ v))) {
        return true;
      }
    }
    return false;
  };
  for (const [a, b] of dislikes) {
    g[a].push(b);
    g[b].push(a);
  }
  for (let i = 1; i <= n; i++) {
    if (color[i] === 0 && dfs(i, 1)) {
      return false;
    }
  }
  return true;
}

impl Solution {
  fn dfs(i: usize, v: usize, color: &mut Vec<usize>, g: &Vec<Vec<usize>>) -> bool {
    color[i] = v;
    for &j in (*g[i]).iter() {
      if color[j] == color[i] || (color[j] == 0 && Self::dfs(j, v ^ 3, color, g)) {
        return true;
      }
    }
    false
  }

  pub fn possible_bipartition(n: i32, dislikes: Vec<Vec<i32>>) -> bool {
    let n = n as usize;
    let mut color = vec![0; n + 1];
    let mut g = vec![Vec::new(); n + 1];
    for d in dislikes.iter() {
      let (i, j) = (d[0] as usize, d[1] as usize);
      g[i].push(j);
      g[j].push(i);
    }
    for i in 1..=n {
      if color[i] == 0 && Self::dfs(i, 1, &mut color, &g) {
        return false;
      }
    }
    true
  }
}

方法二：并查集

并查集是一种树形的数据结构，顾名思义，它用于处理一些不交集的合并及查询问题。 它支持两种操作：

1. 查找（Find）：确定某个元素处于哪个子集，单次操作时间复杂度 $O(\alpha(n))$
2. 合并（Union）：将两个子集合并成一个集合，单次操作时间复杂度 $O(\alpha(n))$

其中 $\alpha$ 为阿克曼函数的反函数，其增长极其缓慢，也就是说其单次操作的平均运行时间可以认为是一个很小的常数。

以下是并查集的常用模板，需要熟练掌握。其中：

• n 表示节点数
• p 存储每个点的父节点，初始时每个点的父节点都是自己
• size 只有当节点是祖宗节点时才有意义，表示祖宗节点所在集合中，点的数量
• find(x) 函数用于查找 $x$ 所在集合的祖宗节点
• union(a, b) 函数用于合并 $a$ 和 $b$ 所在的集合

p = list(range(n))
size = [1] * n


def find(x):
  if p[x] != x:
    # 路径压缩
    p[x] = find(p[x])
  return p[x]


def union(a, b):
  pa, pb = find(a), find(b)
  if pa == pb:
    return
  p[pa] = pb
  size[pb] += size[pa]

对于本题，我们遍历每一个人，他与他不喜欢的人不应该在同一个集合中，如果在同一个集合中，就产生了冲突，直接返回 false。如果没有冲突，那么就将他所有不喜欢的人合并到同一个集合中。

遍历结束，说明没有冲突，返回 true。

时间复杂度 $O(n + m\times \alpha(n))$。

class Solution:
  def possibleBipartition(self, n: int, dislikes: List[List[int]]) -> bool:
    def find(x):
      if p[x] != x:
        p[x] = find(p[x])
      return p[x]

    g = defaultdict(list)
    for a, b in dislikes:
      a, b = a - 1, b - 1
      g[a].append(b)
      g[b].append(a)
    p = list(range(n))
    for i in range(n):
      for j in g[i]:
        if find(i) == find(j):
          return False
        p[find(j)] = find(g[i][0])
    return True

class Solution {
  private int[] p;

  public boolean possibleBipartition(int n, int[][] dislikes) {
    p = new int[n];
    List<Integer>[] g = new List[n];
    Arrays.setAll(g, k -> new ArrayList<>());
    for (int i = 0; i < n; ++i) {
      p[i] = i;
    }
    for (var e : dislikes) {
      int a = e[0] - 1, b = e[1] - 1;
      g[a].add(b);
      g[b].add(a);
    }
    for (int i = 0; i < n; ++i) {
      for (int j : g[i]) {
        if (find(i) == find(j)) {
          return false;
        }
        p[find(j)] = find(g[i].get(0));
      }
    }
    return true;
  }

  private int find(int x) {
    if (p[x] != x) {
      p[x] = find(p[x]);
    }
    return p[x];
  }
}

class Solution {
public:
  bool possibleBipartition(int n, vector<vector<int>>& dislikes) {
    vector<int> p(n);
    iota(p.begin(), p.end(), 0);
    unordered_map<int, vector<int>> g;
    for (auto& e : dislikes) {
      int a = e[0] - 1, b = e[1] - 1;
      g[a].push_back(b);
      g[b].push_back(a);
    }
    function<int(int)> find = [&](int x) -> int {
      if (p[x] != x) p[x] = find(p[x]);
      return p[x];
    };
    for (int i = 0; i < n; ++i) {
      for (int j : g[i]) {
        if (find(i) == find(j)) return false;
        p[find(j)] = find(g[i][0]);
      }
    }
    return true;
  }
};

func possibleBipartition(n int, dislikes [][]int) bool {
  p := make([]int, n)
  g := make([][]int, n)
  for i := range p {
    p[i] = i
  }
  for _, e := range dislikes {
    a, b := e[0]-1, e[1]-1
    g[a] = append(g[a], b)
    g[b] = append(g[b], a)
  }
  var find func(int) int
  find = func(x int) int {
    if p[x] != x {
      p[x] = find(p[x])
    }
    return p[x]
  }
  for i := 0; i < n; i++ {
    for _, j := range g[i] {
      if find(i) == find(j) {
        return false
      }
      p[find(j)] = find(g[i][0])
    }
  }
  return true
}