Weighted Quick Union
Weighted Quick Union即:
在Quick Union的基础上对结点加权(weighted),在parent[i]基础上增加一个size[i].
用来存储该结点(site)的所有子结点数目.(size[i] == number of sites in subtree rooted at i)
具体操作步骤:
仅仅在union() operation改变,在改变parent前,增加一个步骤:
比较两个结点的size,谁更轻谁就在下面,

具体看代码:
class WeightedQuickUnion():
__count = int() #number of components
__parent = list() #__parent[i] parent of i
__size = list() #size[i] number of sites in subtree rooted at i
#Each site is initially in its own component
def __init__(self,N):
self.__count = N
for i in range(0,self.__count):
self.__parent.append(i)
self.__size.append(1)
#Return the component identifier for the component containing site
def find(self,p):
self.validate(p)
while (p != self.__parent[p]):
p = self.__parent[p]
return p
def connected(self,p,q):
return self.find(p) == self.find(q)
#Merges the component containig site p with
#the component containing site q
def union(self,p,q):
rootP=self.find(p)
rootQ=self.find(q)
if (rootP == rootQ):
return
if (self.__size[rootP] < self.__size[rootQ]):
self.__parent[rootP] = rootQ
self.__size[rootQ] += self.__size[rootP]
else:
self.__parent[rootQ] = rootP
self.__size[rootP] += self.__size[rootQ]
self.__count-=1
def validate(self, p):
n = len(self.__parent)
if (p < 0 or p >= n):
raise ValueError("index", p, "is not between 0 and", (n - 1))
def traversal(self):
for i in self.__parent:
print(i,end=' ')
WQU = WeightedQuickUnion(8)
WQU.union(0,1)
WQU.union(2,1)
WQU.union(2,4)
WQU.union(3,7)
print(WQU.connected(0,4))
WQU.traversal()
实例同上一文Quick Find一样,
连接0-1-2-4 3-7,并调用connected()方法验证0-4是否连接
最后遍历
输出:
True
0 0 0 3 0 5 6 3
根据输出可以反应出树形图:
0 3 5 6
/ | \ |
1 2 4 7
程序中:union()方法里,把size的比较分为两种情况,小于以及大于+等于.
union(0,1)的时候0是p,1是q,他们的size都是1,所以会执行
self.__parent[rootQ] = rootP
self.__size[rootP] += self.__size[rootQ]
也就是q(1)会成为p(0)的子节点.
union(3,7)同理.
其它情况由于size不同,会按照程序写的那样,把轻的作重的子节点
Weighted Quick Union的更多相关文章
- Weighted Quick Union with Path Compression (WQUPC)
在WQU基础上,添加一步路径压缩. 前面的优化都是在union,路径压缩是在find上面做文章. 这里的路径压缩我还没完全搞明白,之后不断再来的,不管是理解还是博文编排素材之类的. 说是加一步压缩是确 ...
- Union-Find(并查集): Quick union improvements
Quick union improvements1: weighting 为了防止生成高的树,将smaller tree放在larger tree的下面(smaller 和larger是指number ...
- Quick Union
Quick Union quick union就是快速连接 和quick find相同,也是构建一个数组id[],不过存的值换一种理解: 每个数组内的元素看做一个结点,结点内的值即id[i]看做i的前 ...
- Search Quick Union Find(图的存储结构)
Quick Find:适用于search频繁的情况 每个节点有一个id值,id相同表示两个节点相连通.在union时要将等于某一个id值都改成另一个id值 Quick Union: 适用于union频 ...
- Union-Find(并查集): Quick union算法
Quick union算法 Quick union: Java implementation Quick union 性能分析 在最坏的情况下,quick-union的find root操作cost( ...
- Algorithm partI 第2节课 Union−Find
发展一个有效算法的具体(一般)过程: union-find用来解决dynamic connectivity,下面主要讲quick find和quick union及其应用和改进. 基本操作:find/ ...
- Union Find
并查集 前言 来自知乎,Coursera 上普林斯顿大学的算法公开课,稍微来博客上写写记记. 课程资源:1. Algorithms, Part I 2. Algorithms, Part II 3. ...
- Leetcode总结之Union Find
package UnionFind; import java.util.ArrayList; import java.util.LinkedList; import java.util.List; p ...
- 261. Graph Valid Tree
题目: Given n nodes labeled from 0 to n - 1 and a list of undirected edges (each edge is a pair of nod ...
随机推荐
- Windows下安装配置Yaf框架的方法及创建典型合理的Demo目录结构
Yaf是一个C语言编写的PHP框架,由鸟哥Laruence开发的高性能框架: Yaf官方文档:http://www.laruence.com/manual/index.html 第一步:安装PHP扩展 ...
- hibernate03增删改查
<?xml version="1.0"?> <!DOCTYPE hibernate-mapping PUBLIC "-//Hibernate/Hiber ...
- c++ __declspec
dllimport 和dllexport 用__declspec(dllexport),__declspec(dllimport)显式的定义dll接口给调用它的exe或dll文件,用 dllexpor ...
- mysql小细节随笔
1, MySQL decimal(x,y) 存入根据y的下一位四舍五入,查了半天以为是laravel模型做了预处理,结果发现不是,是mysql decimal类型数据自动处理的,有好,也不好,合并订 ...
- SQL Server 将查询结果导出插入的简单方式
https://blog.csdn.net/danny_style/article/details/45166391 1.首先将查询结果添加到一个原数据库中不存在的表,表名随意命名. 例: selec ...
- mongoDB数据库插入数据时报错:db.collection is not a function
nodejs连接mongodb插入数据时,发现mongoDB报错:db.collection is not a function.解决方法: 1.npm下载mongodb2.x.x版本替换3.x.x ...
- 【转】Windows下Python快速解决error: Unable to find vcvarsall.bat
转自:http://blog.csdn.net/sad_sugar/article/details/73743863 系统配置:Windows10 x64, Visual Studio 2017, P ...
- kubernetes 1.3 使用skydns + kube2dns +etcd部署DNS服务器
1. 直接从Docker中拉取skydns,kube2dns,etcd容器,放到一个Pod中 kube2sky:1.14 etcd:2.0.9 skydns-amd64 2. 创建RC apiVers ...
- svn 目录
svn介绍 SVN与Git的区别 SVN服务的模式和多种访问方式 多种访问原理图解与优缺点 SVN安装部署 svn 部署 配置 配置svn用户及密码 配置svn用户及权限 svn 启动命令讲解 svn ...
- pandas处理时间序列(1):pd.Timestamp()、pd.Timedelta()、pd.datetime( )、 pd.Period()、pd.to_timestamp()、datetime.strftime()、pd.to_datetime( )、pd.to_period()
Pandas库是处理时间序列的利器,pandas有着强大的日期数据处理功能,可以按日期筛选数据.按日期显示数据.按日期统计数据. pandas的实际类型主要分为: timestamp(时间戳) ...