标签:并查集
在计算机科学中,并查集是一种树型的数据结构,其保持着用于处理一些不相交集合(Disjoint Sets)的合并及查询问题。有一个联合-查找算法(union-find algorithm)定义了两个操作用于此数据结构:
Find:确定元素属于哪一个子集。它可以被用来确定两个元素是否属于同一子集。
Union:将两个子集合并成同一个集合。
因为它支持这两种操作,一个不相交集也常被称为联合-查找数据结构(union-find data structure)或合并-查找集合(merge-find set)。
为了更加精确的定义这些方法,需要定义如何表示集合。一种常用的策略是为每个集合选定一个固定的元素,称为代表,以表示整个集合。接着。Find(x)返回x所属集合的代表,而Union使用两个集合的代表作为参数。(取自维基百科)
开始时的状态:
(摘自数据结构与算法分析 Java语言描述第二版)
即定义:
for(int i=0;i<n;i++) id[i]=-1;
以下为具体实现:
class unionfind
{
private int count;
private int[] id;
public union(int n)
{
count=n;
id=new id[n];
for(int i=0;i<n;i++)
id[]=-1;
}
public int count()
{
return count;
}
public boolean connected(int p,int q)
{
return find(p)==find(q);
}
private int find(int n)
{
while(p!=id[p])
p=id[p];
return p;
}
public void union(int p.int q) //按大小union
{
int proot=find(p);
int qroot=find(q);
if(proot==qroot)
return;
id[proot]=qroot;
count--;
}
}优化方式 按高度union
for(inti=0;i<n;i++)
sz[i]=1;
public void union(int p,int q) //按高度union
{
int proot=find(p);
int qroot=find(q);
if (sz[proot<sz[qroot]])
{
id[proot]=qroot;
sz[qroot]+=sz[proot];
}
else
{
id[qroot]=proot;
sz[proot]+=sz[qroot];
count--;
}
}路径压缩
private int find(int n) //路径压缩
{
while(n!=id[n])
n=id[id[n]];
return n;
}标签:并查集
原文地址:http://zhenzhuangde.blog.51cto.com/10697385/1737928