本文主要是介绍leetcode 684. 冗余连接，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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 中最后出现的那个。
示例 1：
输入: edges = [[1,2], [1,3], [2,3]]
输出: [2,3]
示例 2：
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
题目链接：leetcode 684
思路，可以采用并查集实现，记录每个节点的对用的最终 parent 节点，加入一条边为 (a, b)， 则赋值 a 的 parent 节点为 b 的 parent 节点， 如果一条边的 parent 对应节点相同，那么说明这俩节点已经在 图中了。
class Solution:def getParent(self, parent, key):if parent[key] != key:return self.getParent(parent, parent[key])return keydef union(self, parent, key1, key2):parent[self.getParent(parent, key1)] = self.getParent(parent, key2)def findRedundantConnection(self, edges: List[List[int]]) -> List[int]:parent = [i for i in range(len(edges)+1)]for x in edges:node1, node2 = x if self.getParent(parent, node1) == self.getParent(parent, node2):return xelse:self.union(parent, node1, node2)
方法二，直接暴力计算
class Solution:def findRedundantConnection(self, edges: List[List[int]]) -> List[int]:node, visited = set(), set()for x in edges:node.add(x[0])node.add(x[1]) current = set()visited.add(edges[0][0])visited.add(edges[0][1])vis = [0 for i in range(len(edges))]vis[0] = 1res = []for i in range(len(node)):## 每次循环只加一个顶点进去，最后的肯定是答案for j in range(len(edges)):if vis[j] == 0:x = edges[j]if x[0] in visited and x[1] in visited:vis[j] = 1res.append(x)breakelif x[0] in visited:vis[j] = 1visited.add(x[1])breakelif x[1] in visited:vis[j] = 1visited.add(x[0])breakif len(res) > 0:return res[-1]return res
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