• 算法竞赛专题解析(3):并查集


    本系列是这本算法教材的扩展:《算法竞赛入门到进阶》(京东 当当) 清华大学出版社
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      本篇包括:
      (1)1~3节,是《算法竞赛入门到进阶》书中原有的内容。
      (2)4节“带权并查集”,是扩展内容。

    0 并查集简介

      并查集(Disjoint Set)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。经典的应用有:连通子图、最小生成树Kruskal算法[ 参考本书第10章“10.10.2 kruskal算法”。]和最近公共祖先(Least Common Ancestors, LCA)等。
      并查集在算法竞赛中极为常见。
      通常用“帮派”的例子来说明并查集的应用背景。一个城市中有n个人,他们分成不同的帮派;给出一些人的关系,例如1号、2号是朋友,1号、3号也是朋友,那么他们都属于一个帮派;在分析完所有的朋友关系之后,问有多少帮派,每人属于哪个帮派。给出的n可能是106的。
      读者可以先思考暴力的方法,以及复杂度。如果用并查集实现,不仅代码很简单,而且复杂度可以达到O(logn)。
      并查集:将编号分别为1~n的n个对象划分为不相交集合,在每个集合中,选择其中某个元素代表所在集合。在这个集合中,并查集的操作有:初始化、合并、查找。
      本文比较全面地介绍了并查集:
      (1)并查集的基本操作。
      (2)并查集的优化:合并和路径压缩。
      (3)带权并查集。
      并查集的基本应用是集合问题;加上权值之后,利用并查集的合并和查询优化,可以对权值所代表的具体应用进行高效的操作。

    1 并查集的基本操作

      (1)初始化。定义数组int s[]是以结点i为元素的并查集,开始的时候,还没有处理点与点之间的朋友关系,所以每个点属于独立的集,并且以元素i的值表示它的集s[i],例如元素1的集s[1]=1。
      下面是图解,左边给出了元素与集合的值,右边画出了逻辑关系。为了便于讲解,左边区分了结点i和集s:把集的编号加上了下划线;右边用圆圈表示集,方块表示元素。

    图1 并查集的初始化
      (2)合并,例如加入第一个朋友关系(1, 2)。在并查集s中,把结点1合并到结点2,也就是把结点1的集1改成结点2的集2。
    图2 合并(1, 2)
      (3)合并,加入第二个朋友关系(1, 3)。查找结点1的集,是2,再递归查找元素2的集是2,然后把元素2的集2合并到结点3的集3。此时,结点1、2、3都属于一个集。右图中,为简化图示,把元素2和集2画在了一起。
    图3 合并(1, 3)
      (4)合并,加入第三个朋友关系(2, 4)。结果如下,请读者自己分析。
    图4 合并(2, 4)
      (5)查找。上面步骤中已经有查找操作。查找元素的集,是一个递归的过程,直到元素的值和它的集相等,就找到了根结点的集。从上面的图中可以看到,这棵搜索树的高度,可能很大,复杂度是O(n)的,变成了一个链表,出现了树的“退化”现象。   (6)统计有多少个集。如果s[i] = i,这是一个根结点,是它所在的集的代表;统计根结点的数量,就是集的数量。

    ∎例题
      下面以hdu 1213为例子,实现上述操作。http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1213
      有n个人一起吃饭,有些人互相认识。认识的人想坐在一起,而不想跟陌生人坐。例如A认识B,B认识C,那么A、B、C会坐在一张桌子上。
      给出认识的人,问需要多少张桌子。
      一张桌子是一个集,合并朋友关系,然后统计集的数量即可。下面的代码是并查集操作的具体实现。

    #include <bits/stdc++.h>
    using namespace std;
    const int maxn = 1050;
    int s[maxn];
    void init_set(){                 //初始化
       for(int i = 1; i <= maxn; i++)
            s[i] = i;
    }
    int find_set(int x){               //查找
        return x==s[x]? x:find_set(s[x]);
    }
    void merge_set(int x, int y){    //合并
        x = find_set(x);
        y = find_set(y);
        if(x != y) s[x] = s[y];     //把x合并到y上,y的根成为x的根
    }
    int main (){
        int t, n, m, x, y;
        cin >> t;
        while(t--){
            cin >> n >> m;
            init_set();
            for(int i = 1; i <= m; i++){
                cin >> x >> y;
                merge_set(x, y);
            }
            int ans = 0;
            for(int i = 1; i <= n; i++)   //统计有多少个集
                if(s[i] == i)
                    ans++;
            cout << ans <<endl;
        }
        return 0;
    }
    

      复杂度:上述程序,查找find_set()、合并merge_set()的搜索深度是树的长度,复杂度都是O(n),性能比较差。下面介绍合并和查询的优化方法,优化之后,查找和合并的复杂度都小于O(logn)。

    2 合并的优化

      合并元素x和y时,先搜到它们的根结点,然后再合并这两个根结点,即把一个根结点的集改成另一个根结点。这两个根结点的高度不同,如果把高度较小的集合并到较大的集上,能减少树的高度。下面是优化后的代码,在初始化时用height[i]定义元素i的高度,在合并时更改。

    int height[maxn];
    void init_set(){
       for(int i = 1; i <= maxn; i++){
            s[i] = i;
            height[i]=0;                     //树的高度
       }
    }
    void merge_set(int x, int y){         //优化合并操作
        x = find_set(x);
        y = find_set(y);
        if (height[x] == height[y]) {
            height[x] = height[x] + 1;      //合并,树的高度加一
            s[y] = x;       
        }
        else{                            //把矮树并到高树上,高树的高度保持不变
            if (height[x] < height[y])  s[x] = y;
            else   s[y] = x;
        }
    }
    

    3 查询的优化——路径压缩

      在上面的查询程序find_set()中,查询元素i所属的集,需要搜索路径找到根结点,返回的结果是根结点。这条搜索路径可能很长。如果在返回的时候,顺便把i所属的集改成根结点,那么下次再搜的时候,就能在O(1)的时间内得到结果。

    图5 路径压缩

      程序如下:

    int find_set(int x){
        if(x != s[x]) 
           s[x] = find_set(s[x]);   //路径压缩
        return s[x];
    }
    

       这个方法称为路径压缩,因为整个搜索路径上的元素,在递归过程中,从元素i到根结点的所有元素,它们所属的集都被改为根结点。路径压缩不仅优化了下次查询,而且也优化了合并,因为合并时也用到了查询。
      上面代码用递归实现,如果数据规模太大,担心爆栈,可以用下面的非递归代码:

    int find_set(int x){
        int r = x;
        while ( s[r] != r ) r=s[r];  //找到根结点
        int i = x, j;
        while(i != r){         
             j = s[i];     //用临时变量j记录
             s[i]= r ;     //把路径上元素的集改为根结点
             i = j;
        }
        return r;
    }
    

    4 带权并查集

      前面讲解了并查集的基本应用:处理集合问题。并查集的高效,主要是利用了合并和查询的优化。在这些基本应用中,点之间只有简单的归属关系,而没有权值。如果在点之间加上权值,并查集的应用会更广泛。
      如果读者联想到树这种数据结构,会发现,并查集实际上是在维护若干棵树。并查集的合并和查询优化,实际上是在改变树的形状,把原来“细长”的、操作低效的大量“小树”,变成了“粗短”的、操作高效的少量“大树”。如果在原来的“小树”上,点之间有权值,那么经过并查集的优化之变成“大树”后,这些权值的操作也变得高效了。

    4.1 带权值的路径压缩和合并

      定义一个权值数组d[],结点i到父结点的权值为记为d[i]。
      (1)带权值的路径压缩
       下面的图,是加上权值之后的路径压缩。原来的权值d[],经过压缩之后,更新为d[]',例如d[1]'=d[1]+d[2]+d[3]。
       需要注意的是,这个例子中,权值是相加的关系,比较简单;在具体的题目的中,可能有相乘、异或等等符合题意的操作。

    图6 带权值的路径压缩

      相应地,在这个权值相加的例子中,把路径压缩的代码改为:

    int find_set(int x){
        if(x != s[x]) {
             int t = s[x];            //记录父结点
             s[x] = find_set(s[x]);   //路径压缩。递归最后返回的是根结点
             d[x] += d[t];            //权值更新为x到根节点的权值
         }
         return s[x];
    }
    

      注意代码中的细节。原来的d[x]是点x到它的父结点的权值,经过路径压缩后,x直接指向根节点,d[x]也更新为x到根结点的权值。这是通过递归实现的。
      代码中,先用t记录x的原父结点;在递归过程中,最后返回的是根节点;最后将当前节点的权值加上原父结点的权值(注意:经过递归,此时父结点也直接指向根节点,父结点的权值也已经更新为父结点直接到根结点的权值了),就得到当前节点到根节点的权值。
      (2)带权值的合并
       在合并操作中,把点x与到点y合并,就是把x的根结点fx合并到y的根结点fy。在fx和fy之间增加权值,这个权值要符合题目的要求。

    4.2 例题

       下面用2个经典例题讲解带权并查集,hdu 3038和poj 1182。
      (1)例题1:hdu 3038
    ∎问题描述
      给出区间[a, b],区间之和为v。输入m组数据,每输入一组,判断此组条件是否与前面冲突,最后输出与前面冲突的数据的个数。比如先给出[1, 5]区间和为100,再给出区间[1, 2]的和为200,肯定有冲突。
    ∎题解
      本题是本节讲解的带权值并查集的直接应用。如果能想到可以把序列建模为并查集,就能直接套用模板了。

    #include <bits/stdc++.h>
    using namespace std;
    const int maxn =200010;
    int s[maxn];       //集合
    int d[maxn];       //权值:记录当前结点到根结点的距离
    int ans;
    
    void init_set(){                  //初始化
       for(int i = 0; i <= maxn; i++)
       {   s[i] = i; d[i] = 0;  }
    }
    int find_set(int x){              //带权值的路径压缩
        if(x != s[x]) {
             int t = s[x];            //记录父结点
             s[x] = find_set(s[x]);   //路径压缩。递归最后返回的是根结点
             d[x] += d[t];            //权值更新为x到根节点的权值
         }
        return s[x];
    }
    
    void merge_set(int a, int b,int v){    //合并
        int roota = find_set(a), rootb = find_set(b);
        if(roota == rootb){
           if(d[a] - d[b] != v)
              ans++;
        }
        else{
           s[roota] = rootb;    //合并
           d[roota] = d[b]- d[a] + v;
        }
    }
    
    int main(){
        int n,m;
        while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF){
            init_set();
            ans = 0;
            while(m--){
                int a,b,v;
                scanf("%d%d%d",&a,&b,&v);
                a--;
                merge_set(a, b, v);
            }
            printf("%d\n",ans);
        }
        return 0;
    }
    

      (2)例题2:poj 1182 食物链 http://poj.org/problem?id=1182
    ∎问题描述
      动物王国中有三类动物A、B、C,这三类动物的食物链是:A吃B,B吃C,C吃A。
      现有N个动物,以1~N编号。每个动物都是A、B、C中的一种,但是我们并不知道它到底是哪一种。
      有人用两种说法对这N个动物所构成的食物链关系进行描述:
      第一种说法是"1 X Y",表示X和Y是同类。
      第二种说法是"2 X Y",表示X吃Y。
      此人对N个动物,用上述两种说法,一句接一句地说出K句话,这K句话有的是真的,有的是假的。当一句话满足下列三条之一时,这句话就是假话,否则就是真话。
      1) 当前的话与前面的某些真的话冲突,就是假话;
      2) 当前的话中X或Y比N大,就是假话;
      3) 当前的话表示X吃X,就是假话。
      你的任务是根据给定的N(1 <= N <= 50,000)和K句话(0 <= K <= 100,000),输出假话的总数。
    ∎题解
      这一题中的权值比较有趣,它不是上一题中相加的关系。把权值d[]记录为两个动物在食物链上的相对关系。下面用d(A->B)表示A、B的关系,d(A->B) = 0表示同类,d(A->B) = 1表示A吃B,d(A->B) = 2表示A被B吃。
      这一题难点在权值的更新。考虑三个问题:
      (i)路径压缩时,如何更新权值。
      若d(A->B) =1,d(B->C) = 1,求d(A->c)。因为A吃B,B吃C,那么C应该吃A,得d(A->C)=2;
      若d(A->B) =2,d(B->C) =2,求d(A->c)。因为B吃A,C吃B,那么A应该吃C,得d(A->C)=1;
      若d(A->B) = 0,d(B->C) =1,求d(A->c)。因为A、B同类,B吃C,那么A应该吃C,得d(A->C)=1;
      找规律知:d(A->C) = (d(A->B) + d(B->C) ) % 3,因此关系值的更新是累加再模3。
      (ii)合并时,如何更新权值。本题的权值更新是取模操作,内容见下面的代码。
      (iii)如何判断矛盾。如果已知A与根节点的关系,B与根节点的关系,如何求A、B之间的关系?内容见下面的代码。
      下面是代码。

    #include <iostream>
    #include <stdio.h>
    using namespace std;
    const int maxn = 50005;
    
    int s[maxn];    //集合
    int d[maxn];    // 0:同类; 1:吃; 2:被吃
    int ans;
    
    void init_set(){                  //初始化
         for(int i = 0; i <= maxn; i++)
         {   s[i] = i; d[i] = 0;  }
    }
    int find_set(int x){              //带权值的路径压缩
        if(x != s[x]) {
             int t = s[x];            //记录父结点
             s[x] = find_set(s[x]);   //路径压缩。递归最后返回的是根结点
             d[x] = (d[x] + d[t]) % 3;     //权值更新为x到根节点的权值
         }
        return s[x];
    }
    void merge_set(int x, int y, int relation){       //合并
     	  int rootx = find_set(x);
     	  int rooty = find_set(y);
    	  if (rootx == rooty){
    		  if ((relation - 1) != ((d[x] - d[y] + 3) % 3))  //判断矛盾
    				ans++;
    	  }
    	  else {
    			s[rootx] = rooty;   //合并
    			d[rootx] = (d[y] - d[x] + relation  - 1) % 3;   //更新权值
    	  }
    }
    
    int main(){
    	int n, k;  cin >> n >> k;
        init_set();
    	ans = 0;
    	while (k--){
    		int relation, x, y;
    		scanf("%d%d%d",&relation,&x,&y);
    		if ( x > n || y > n || (relation == 2 && x == y ) )
    			ans++;
    		else
                merge_set(x,y,relation);
    	}
    	cout << ans;
    	return 0;
    }
    

    5 习题

    poj 2524 Ubiquitous Religions,并查集简单题。
    poj 1611 The Suspects,简单题。
    poj 1703 Find them, Catch them。
    poj 2236 Wireless Network。
    poj 2492 A Bug's Life。
    poj 1988 Cube Stacking。
    poj 1182食物链,经典题。
    hdu 3635 Dragon Balls。
    hdu 1856 More is better。
    hdu 1272 小希的迷宫。
    hdu 1325 Is It A Tree。
    hdu 1198 Farm Irrigation。
    hdu 2586 How far away,最近公共祖先,并查集+深搜。
    hdu 6109 数据分割,并查集+启发式合并。

    6 参考文献

    poj 1182的不同解法,参考[1][2]:
    [1]《算法竞赛进阶指南》李煜东,河南电子音像出版社,用“扩展域”的并查集求解poj1182。
    [2]《挑战程序设计竞赛》秋叶拓哉,人民邮电出版社,用普通并查集求解poj1182。
    [3]leetcode上有一个并查集题目集:https://leetcode-cn.com/tag/union-find/

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    Django 2.0.1 官方文档翻译: 编写你的第一个 Django app,第三部分(Page 8)
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