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2018年世界杯,冰岛队因1:1平了强大的阿根廷队而一战成名。好事者发现冰岛人的名字后面似乎都有个“松”(son),于是有网友科普如下:
冰岛人沿用的是维京人古老的父系姓制,孩子的姓等于父亲的名加后缀,如果是儿子就加 sson,女儿则加 sdottir。因为冰岛人口较少,为避免近亲繁衍,本地人交往前先用个 App 查一下两人祖宗若干代有无联系。本题就请你实现这个 App 的功能。
输入格式:
输入首先在第一行给出一个正整数 N(1<N≤105),为当地人口数。随后 N 行,每行给出一个人名,格式为:名 姓(带性别后缀)
,两个字符串均由不超过 20 个小写的英文字母组成。维京人后裔是可以通过姓的后缀判断其性别的,其他人则是在姓的后面加 m
表示男性、f
表示女性。题目保证给出的每个维京家族的起源人都是男性。
随后一行给出正整数 M,为查询数量。随后 M 行,每行给出一对人名,格式为:名1 姓1 名2 姓2
。注意:这里的姓
是不带后缀的。四个字符串均由不超过 20 个小写的英文字母组成。
题目保证不存在两个人是同名的。
输出格式:
对每一个查询,根据结果在一行内显示以下信息:
- 若两人为异性,且五代以内无公共祖先,则输出
Yes
; - 若两人为异性,但五代以内(不包括第五代)有公共祖先,则输出
No
; - 若两人为同性,则输出
Whatever
; - 若有一人不在名单内,则输出
NA
。
所谓“五代以内无公共祖先”是指两人的公共祖先(如果存在的话)必须比任何一方的曾祖父辈分高。
输入样例:
15
chris smithm
adam smithm
bob adamsson
jack chrissson
bill chrissson
mike jacksson
steve billsson
tim mikesson
april mikesdottir
eric stevesson
tracy timsdottir
james ericsson
patrick jacksson
robin patricksson
will robinsson
6
tracy tim james eric
will robin tracy tim
april mike steve bill
bob adam eric steve
tracy tim tracy tim
x man april mikes
输出样例:
Yes
No
No
Whatever
Whatever
NA
代码如下:
import java.util.ArrayList;
import java.util.Scanner;
class Person {
String firstName;
String sex;
public Person(String firstName, String sex) {
super();
this.firstName = firstName;
this.sex = sex;
}
}
public class Main {
static int[] tree;
static ArrayList<Integer> family = new ArrayList<Integer>();
public static void main(String[] args) {
Scanner sc = new Scanner(System.in);
int N = sc.nextInt();
ArrayList<String> allName = new ArrayList<String>();
Person[] per = new Person[N];
tree = new int[N]; //家庭树,建立并查集
sc.nextLine();
//构建家庭树
for(int i=0;i<N;i++) {
String Name = sc.nextLine();
String[] name = Name.split(" ");
//男后裔
if(name[1].indexOf("sson")!=-1) {
name[1] = name[1].replace("sson", "");
per[i] = new Person(name[0], "m");
}
//女后裔
else if(name[1].indexOf("sdottir")!=-1) {
name[1] = name[1].replace("sdottir", "");
per[i] = new Person(name[0], "f");
}
//男祖先
else if(name[1].charAt(name[1].length()-1)=='m') {
per[i] = new Person(name[0], "m");
}
//女祖先
else if(name[1].charAt(name[1].length()-1)=='f') {
per[i] = new Person(name[0], "f");
}
allName.add(name[0]); //存储名字
//根据其父亲是否存在建立并查集队列
int index = allName.indexOf(name[1]);
if(index == -1)
tree[i] = i;
else
tree[i] = index;
}
//查询
N = sc.nextInt();
sc.nextLine();
for(int i=0;i<N;i++) {
String Name = sc.nextLine();
String[] name = Name.split(" ");
int index1 = allName.indexOf(name[0]);
int index2 = allName.indexOf(name[2]);
if(index1!=-1 && index2!=-1) {
if(per[index1].sex.equals(per[index2].sex)) {
System.out.println("Whatever");
}
else {
if(find(index1)!=find(index2) || judge(index1, index2)) {
System.out.println("Yes");
}
else {
System.out.println("No");
}
}
}
else {
System.out.println("NA");
}
}
}
//并查集查找
public static int find(int i) {
if(tree[i]!=i) {
return find(tree[i]);
}
else
return i;
}
public static boolean judge(int index1, int index2) {
int ret = 1;
while (index1 != tree[index1] && index2 != tree[index2]) {
index1 = tree[index1];
index2 = tree[index2];
++ret;
if (ret == 5) return true; //不在五代以内
if (index1 == index2) return false; //五代以内存在共同祖先
}
return false;
}
}
思考了一会,想到的算法是并查集,最关键的部分就是如何把并查集构建出来,然后再就是考虑五代以内没有共同祖先也可以的情况,最开始我理解错了,写的有点问题,后来反应过来了,代码没能拿到全分,最后两个测试点超时了,后续想办法改进。