改章节笔者在深圳吃饭的时候突然想到的...之前就有想写几篇关于集合元素的博客,所以回家到之后就奋笔疾书的写出来发布了
并查集:(
union-find sets)
一种简略的用处广泛的集合. 并查集是若干个不相交集合,能够实现较快的合并和判断元素所在集合的操纵,应用很多,如其求无向图的连通分量个数等。最完善的应用当属:实现Kruskar算法求最小生成树。
l 并查集的精髓(即它的三种操纵,结合实现代码模板进行懂得):
1、Make_Set(x) 把每一个元素初始化为一个集合
初始化后每一个元素的父亲节点是它本身,每一个元素的先人节点也是它本身(也可以根据情况而变)。
2、Find_Set(x) 查找一个元素所在的集合
查找一个元素所在的集合,其精髓是找到这个元素所在集合的先人!这个才是并查集判断和合并的最终依据。
判断两个元素是不是属于统一集合,只要看他们所在集合的先人是不是相同即可。
合并两个集合,也是使一个集合的先人成为另一个集合的先人,详细见示意图
3、Union(x,y) 合并x,y所在的两个集合
合并两个不相交集合操纵很简略:
利用Find_Set找到其中两个集合的先人,将一个集合的先人指向另一个集合的先人。如图
l 并查集的优化
1、Find_Set(x)时 路径压缩
寻觅先人时我们一般采用递归查找,但是当元素很多亦或是整棵树变为一条链时,每次Find_Set(x)都是O(n)的复杂度,有没有方法减小这个复杂度呢?
谜底是确定的,这就是路径压缩,即当我们经过"递推"找到先人节点后,"回溯"的时候顺便将它的子孙节点都直接指向先人,这样以后再次Find_Set(x)时复杂度就变成O(1)了,如下图所示;可见,路径压缩方便了以后的查找。
2、Union(x,y)时 按秩合并
即合并的时候将元素少的集合合并到元素多的集合中,这样合并之后树的高度会绝对较小。
int father[MAX]; /* father[x]表示x的父节点*/ 2int rank[MAX]; /* rank[x]表示x的秩*/ 3 4 5/* 初始化集合*/ 6void Make_Set(int x) 7{ 8 father[x] = x; //根据实际情况指定的父节点可变更 9 rank[x] = 0; //根据实际情况初始化秩也有所变更 10} 11 12 13/* 查找x元素所在的集合,回溯时压缩路径*/ 14int Find_Set(int x) 15{ 16 if (x != father[x]) 17 { 18 father[x] = Find_Set(father[x]); //这个回溯时的压缩路径是精髓 19 } 20 return father[x]; 21} 22 23 24/* 25 按秩合并x,y所在的集合 26 上面的那个if else结构不是绝对的,详细根据情况变更 27 但是,主旨是稳定的即,按秩合并,实时更新秩。 28*/ 29void Union(int x, int y) 30{ 31 x = Find_Set(x); 32 y = Find_Set(y); 33 if (x == y) return; 34 if (rank[x] > rank[y]) 35 { 36 father[y] = x; 37 } 38 else 39 { 40 if (rank[x] == rank[y]) 41 { 42 rank[y]++; 43 } 44 father[x] = y; 45 } 46}
文章结束给大家分享下程序员的一些笑话语录:
姿势要丰富,经常上百度!
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元素和合并
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