• 并查集基础


    等价关系与等价类

    从数学上看,等价类是一个对象(或成员)的集合,在此集合中的所有对象应满足等价关系。若用符号"≡"表示集合上的等价关系,那么对于该集合中的任意对象x,y, z,下列性质成立:

    1、自反性:x ≡ x

    2、对称性:若 x ≡ y 则 y ≡ x

    3、传递性:若 x ≡ y 且 y ≡ z 则 x ≡ z

    因此,等价关系是集合上的一个自反、对称、传递的关系。

     

    通过金属线连接起来的电器的连通性,就是一种等价关系。这种关系显然具有自反性,因为任何一个器件都是与自身连通的;如果a 电连通b,那么b一定也电连通a,因此这种关系具有对称性; 若a连通到b,并且b连通到c,那么a连通到c 。

    并查集

    并查集的一般用途就是用来维护某种具有自反、对称、传递性质的关系的等价类。并查集一般以树形结构存储,多棵树构成一个森林,每棵树构成一个集合,树中的每个节点就是该集合的元素,找一个代表元素作为该树(集合)的祖先。

    并查集支持以下三种操作:

    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,每一个元素的祖先节点也是它本身。

    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,只要找到这个元素所在集合的祖先即可。判断两个元素是否属于同一集合,只要看他们所在集合的祖先是否相同即可。

    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作很简单:首先设置一个数组Father[x],表示x的"父亲"的编号。那么,合并两个不相交集合的方法就是,找到其中一个集合的祖先,将另外一个集合的祖先指向它。

     

    并查集的优化

    1、Find_Set(x)时 路径压缩

    寻找祖先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,有没有办法减小这个复杂度呢?

    答案是肯定的,这就是路径压缩,即当我们经过"递推"找到祖先节点后,"回归"的时候顺便将它的子孙节点都直接指向祖先,这样以后再次Find_Set(x)时复杂度就变成O(1)了。

     

    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相对较小。

    主要代码实现

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    /* father[x]表示x的父节点 */

    int father[MAX];

    /* rank[x]表示x的秩 */

    int rank[MAX];

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    /* 初始化集合 */

    void Make_Set(int x)

    {

              father[x] = x;

              rank[x] = 0;

    }

     

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    /* 查找x元素所在的集合,回溯时压缩路径 */

    int Find_Set(int x)

    {

              if (x != father[x])

              {

                        father[x] = Find_Set(father[x]);

              }

              return father[x];

    }

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    /* 按秩合并x,y所在的集合 */

    void Union(int x, int y)

    {

              x = Find_Set(x);

              y = Find_Set(y);

              if (x == y) return;

              if (rank[x] > rank[y])

              {

                        father[y] = x;

              }

              else

              {

                        if (rank[x] == rank[y])

                        {

                                   rank[y]++;

                        }

                        father[x] = y;

              }

    }

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