解决问题

给一系列对点0~N-1的连接,判断某两个点p与q是否相连。

private int[] id;

// 判断p和q是否属于同一个连通分量
public boolean connected(int p, int q) // 连接两个点
public void union(int p, int q)

  

Quick-find

connected(p, q):判断p 和 q 的id值是否相同

union(p, q): 将与p 的id 相同的所有点都改为q的id

缺点:union太慢,需要遍历id数组

Quick-union

connected(p, q):判断p 和 q 的根的id值是否相同

union(p, q): 将与p 的根的 id 改为q的根的 id

本质上是将并查集之间的关系看做一棵树

缺点:最坏情况下仍然需要遍历数组

Weighted Quick-union

connected(p, q):判断p 和 q 的根的id值是否相同

union(p, q): 判断p和q所在的树哪个大(包含的节点多),将较小的树根的 id 改为较大的树根的 id

某个节点高度增加1,当且仅当它在一颗小树T1上且被union并入大树T2中,生成的树节点数大于T1的两倍,所以某个节点的高度最多只能是lg(N)

Weighted Quick-union with Path Compression

connected(p, q):判断p 和 q 的根的id值是否相同

union(p, q): 判断p和q所在的树哪个大(包含的节点多),将较小的节点到较小的树根这条路径上所有节点的 id 改为较大的树根的 id

总结

四种方法复杂度如下,其中lg* 表示需要取对数多少次才能将N的值变为≤1,WQUPC复杂度是由论文中所得,lg*可以视为常数复杂度。

algorithm 初始化 union connected
quick find N N 1
quick union N N N
weighted quick union N lg N lg N
weighted quick union with path compression N lg* N lg* N

实现

public class UF {

    private int[] parent;  // parent[i] = parent of i
private byte[] rank; // rank[i] = rank of subtree rooted at i (never more than 31) 记录的是树的高度
private int count; // number of components /**
* Initializes an empty union-find data structure with <tt>N</tt> sites
* <tt>0</tt> through <tt>N-1</tt>. Each site is initially in its own
* component.
*
* @param N the number of sites
* @throws IllegalArgumentException if <tt>N < 0</tt>
*/
public UF(int N) {
if (N < 0) throw new IllegalArgumentException();
count = N;
parent = new int[N];
rank = new byte[N];
for (int i = 0; i < N; i++) {
parent[i] = i;
rank[i] = 0;
}
} /**
* Returns the component identifier for the component containing site <tt>p</tt>.
*
* @param p the integer representing one site
* @return the component identifier for the component containing site <tt>p</tt>
* @throws IndexOutOfBoundsException unless <tt>0 ≤ p < N</tt>
*/
public int find(int p) {
validate(p);
while (p != parent[p]) {
parent[p] = parent[parent[p]]; // path compression by halving 【完成路径压缩】
p = parent[p];
}
return p;
} /**
* Returns the number of components.
*
* @return the number of components (between <tt>1</tt> and <tt>N</tt>)
*/
public int count() {
return count;
} /**
* Returns true if the the two sites are in the same component.
*
* @param p the integer representing one site
* @param q the integer representing the other site
* @return <tt>true</tt> if the two sites <tt>p</tt> and <tt>q</tt> are in the same component;
* <tt>false</tt> otherwise
* @throws IndexOutOfBoundsException unless
* both <tt>0 ≤ p < N</tt> and <tt>0 ≤ q < N</tt>
*/
public boolean connected(int p, int q) {
return find(p) == find(q);
} /**
* Merges the component containing site <tt>p</tt> with the
* the component containing site <tt>q</tt>.
*
* @param p the integer representing one site
* @param q the integer representing the other site
* @throws IndexOutOfBoundsException unless
* both <tt>0 ≤ p < N</tt> and <tt>0 ≤ q < N</tt>
*/
public void union(int p, int q) {
int rootP = find(p);
int rootQ = find(q);
if (rootP == rootQ) return; // make root of smaller rank point to root of larger rank
if (rank[rootP] < rank[rootQ]) parent[rootP] = rootQ;
else if (rank[rootP] > rank[rootQ]) parent[rootQ] = rootP;
else {
parent[rootQ] = rootP;
rank[rootP]++; //【只有此处才增加联通分量的rank】
}
count--;
} // validate that p is a valid index
private void validate(int p) {
int N = parent.length;
if (p < 0 || p >= N) {
throw new IndexOutOfBoundsException("index " + p + " is not between 0 and " + (N-1));
}
} /**
* Reads in a an integer <tt>N</tt> and a sequence of pairs of integers
* (between <tt>0</tt> and <tt>N-1</tt>) from standard input, where each integer
* in the pair represents some site;
* if the sites are in different components, merge the two components
* and print the pair to standard output.
*/
public static void main(String[] args) {
int N = StdIn.readInt();
UF uf = new UF(N);
while (!StdIn.isEmpty()) {
int p = StdIn.readInt();
int q = StdIn.readInt();
if (uf.connected(p, q)) continue;
uf.union(p, q);
StdOut.println(p + " " + q);
}
StdOut.println(uf.count() + " components");
}
}

  

Union-find 并查集的更多相关文章

  1. <算法><Union Find并查集>

    Intro 想象这样的应用场景:给定一些点,随着程序输入,不断地添加点之间的连通关系(边),整个图的连通关系也在变化.这时候我们如何维护整个图的连通性(即判断任意两个点之间的连通性)呢? 一个比较简单 ...

  2. 并查集(Union/Find)模板及详解

    概念: 并查集是一种非常精巧而实用的数据结构,它主要用于处理一些不相交集合的合并问题.一些常见的用途有求连通子图.求最小生成树的Kruskal 算法和求最近公共祖先等. 操作: 并查集的基本操作有两个 ...

  3. 并查集(Union Find)的基本实现

    概念 并查集是一种树形的数据结构,用来处理一些不交集的合并及查询问题.主要有两个操作: find:确定元素属于哪一个子集. union:将两个子集合并成同一个集合. 所以并查集能够解决网络中节点的连通 ...

  4. 并查集 (Union Find ) P - The Suspects

    Severe acute respiratory syndrome (SARS), an atypical pneumonia of unknown aetiology, was recognized ...

  5. 并查集(Disjoint Set Union,DSU)

    定义: 并查集是一种用来管理元素分组情况的数据结构. 作用: 查询元素a和元素b是否属于同一组 合并元素a和元素b所在的组 优化方法: 1.路径压缩 2.添加高度属性 拓展延伸: 分组并查集 带权并查 ...

  6. 第三十一篇 玩转数据结构——并查集(Union Find)

    1.. 并查集的应用场景 查看"网络"中节点的连接状态,这里的网络是广义上的网络 数学中的集合类的实现   2.. 并查集所支持的操作 对于一组数据,并查集主要支持两种操作:合并两 ...

  7. 并查集(不相交集)的Union操作

    在并查集(不相交集)中附加操作\(Deunion\),它实现的功能是取消最后一次\(Union\)的操作. 实现思想 初始化一个空栈,将每一次的\(Union\)操作的两个集合的根和其值\(Push\ ...

  8. Mutual Training for Wannafly Union #6 E - Summer Trip(并查集)

    题目链接:http://www.spoj.com/problems/IAPCR2F/en/ 题目大意: 给m个数字代表的大小,之后n组数据,两两关联,关联后的所有数字为一组,从小到大输出组数以及对应的 ...

  9. POJ 1611 The Suspects 并查集 Union Find

    本题也是个标准的并查集题解. 操作完并查集之后,就是要找和0节点在同一个集合的元素有多少. 注意这个操作,须要先找到0的父母节点.然后查找有多少个节点的额父母节点和0的父母节点同样. 这个时候须要对每 ...

  10. 图的生成树(森林)(克鲁斯卡尔Kruskal算法和普里姆Prim算法)、以及并查集的使用

    图的连通性问题:无向图的连通分量和生成树,所有顶点均由边连接在一起,但不存在回路的图. 设图 G=(V, E) 是个连通图,当从图任一顶点出发遍历图G 时,将边集 E(G) 分成两个集合 T(G) 和 ...

随机推荐

  1. 什么是SWP文件?能否删除swp文件?

    SWP意思就是交换文件..SWP是各种操作系统(Windows或Linux)使用的交换文件的文件扩展名. 可以安全地清理SWP文件以释放磁盘空间. 要清理SWP文件,请按照以下步骤操作: 运行WinU ...

  2. 出租WiFi到底靠不靠谱?

    创业是一种心态,也是不断的探索,他融入我们的生活,从日常中积累,从小微处启航. 一.背景交代 最近在换工作,本周搬到新租的单身公寓,空间不大,倒是干净整洁.委托租房中介帮忙开通宽带,告知是电信网最低开 ...

  3. Bootstrap table分页问题汇总

    首先非常感谢作者针对bootstrap table分页问题进行详细的整理,并分享给了大家,希望通过这篇文章可以帮助大家解决Bootstrap table分页的各种问题,谢谢大家的阅读. 问题1 :服务 ...

  4. 初学Pollard Rho算法

    前言 \(Pollard\ Rho\)是一个著名的大数质因数分解算法,它的实现基于一个神奇的算法:\(MillerRabin\)素数测试(关于\(MillerRabin\),可以参考这篇博客:初学Mi ...

  5. HDU 2048 错排

    错排递推公式: d(n) = (n-1)*(d[n-1]+d[n-2]): 证明:将第n个元素放到第k处,第k处的元素如果放到第n处,就是d(n-2),否则,先假设放到第n处,然后错排,就是d(n-1 ...

  6. [18/11/22] 将点分十进制的IP地址化成二进制输出

    #include <stdio.h> void binary(int d){ ,j,n,b[]={}; ){ n=d%; d=d/; b[i++]=n; //不停的除2,余数保存在b[8] ...

  7. 2018.12.19 Struts2 框架总复习

    总结Struts2 框架 struts2技术的优势 项目开源,使用及拓展方便 提供Exception处理机制 Result方式的页面导航,通过Result标签很方便的实现重定向和页面跳转 通过简单.集 ...

  8. div可编辑框,去除粘贴文字样式😄

    上个月做了个聊天的需求(网页版的).说到聊天都想到输入框,说到输入框都会想到input,但是input标签是不支持插入图片的(包括areatext标签).查阅了一些资料就看到div标签有一个属性con ...

  9. 【题解】洛谷P1463 [POI2002][HAOI2007] 反素数(约数个数公式+搜索)

    洛谷P1463:https://www.luogu.org/problemnew/show/P1463 思路 约数个数公式  ai为质因数分解的质数的指数 定理: 设m=2a1*3a2*...*pak ...

  10. WPF中 ItemsSource 和DataContext不同点

    此段为原文翻译而来,原文地址 WPF 中 数据绑定 ItemSource和 DataContext的不同点: 1.DataContext 一般是一个非集合性质的对象,而ItemSource 更期望数据 ...