<em>Mac</em>Book项目 2009年学校开始实施<em>Mac</em>Book项目,所有师生配备一本<em>Mac</em>Book,并同步更新了校园无线网络。学校每周进行电脑技术更新,每月发送技术支持资料,极大改变了教学及学习方式。因此2011
2021-06-01 09:32:01
並查集:一種樹型資料結構,用於解決一些不相交集合的合併及查詢問題。例如:有n個村莊,查詢2個村莊之間是否有連線的路,連線2個村莊
兩大核心:
查詢 (Find) : 查詢元素所在的集合
合併 (Union) : 將兩個元素所在集合合併為一個集合
並查集有兩種常見的實現思路
快查(Quick Find)
快並(Quick Union)
使用陣列實現樹型結構,陣列下標為元素,陣列儲存的值為父節點的值
建立抽象類Union Find
public abstract class UnionFind { int[] parents; /** * 初始化並查集 * @param capacity */ public UnionFind(int capacity){ if(capacity < 0) { throw new IllegalArgumentException("capacity must be >=0"); } //初始時每一個元素父節點(根結點)是自己 parents = new int[capacity]; for(int i = 0; i < parents.length;i++) { parents[i] = i; } } /** * 檢查v1 v2 是否屬於同一個集合 */ public boolean isSame(int v1,int v2) { return find(v1) == find(v2); } /** * 查詢v所屬的集合 (根節點) */ public abstract int find(int v); /** * 合併v1 v2 所屬的集合 */ public abstract void union(int v1, int v2); // 範圍檢查 public void rangeCheck(int v) { if(v<0 || v > parents.length) throw new IllegalArgumentException("v is out of capacity"); } }
以Quick Find實現的並查集,樹的高度最高為2,每個節點的父節點就是根節點
public class UnionFind_QF extends UnionFind { public UnionFind_QF(int capacity) { super(capacity); } // 查 @Override public int find(int v) { rangeCheck(v); return parents[v]; } // 並 將v1所在集合併到v2所在集合上 @Override public void union(int v1, int v2) { // 查詢v1 v2 的父(根)節點 int p1= find(v1); int p2 = find(v2); if(p1 == p2) return; //將所有以v1的根節點為根節點的元素全部併到v2所在集合上 即父節點改為v2的父節點 for(int i = 0; i< parents.length; i++) { if(parents[i] == p1) { parents[i] = p2; } } } }
public class UnionFind_QU extends UnionFind { public UnionFind_QU(int capacity) { super(capacity); } //查某一個元素的根節點 @Override public int find(int v) { //檢查下標是否越界 rangeCheck(v); // 一直迴圈查詢節點的根節點 while (v != parents[v]) { v = parents[v]; } return v; } //V1 併到 v2 中 @Override public void union(int v1, int v2) { int p1 = find(v1); int p2 = find(v2); if(p1 == p2) return; //將v1 根節點 的 父節點 修改為 v2的根結點 完成合並 parents[p1] = p2; } }
並查集常用快並來實現,但是快並有時會出現樹不平衡的情況
有兩種優化思路:rank優化,size優化
核心思想:元素少的樹 嫁接到 元素多的樹
public class UniondFind_QU_S extends UnionFind{ // 建立sizes 陣列記錄 以元素(下標)為根結點的元素(節點)個數 private int[] sizes; public UniondFind_QU_S(int capacity) { super(capacity); sizes = new int[capacity]; //初始都為 1 for(int i = 0;i < sizes.length;i++) { sizes[i] = 1; } } @Override public int find(int v) { rangeCheck(v); while (v != parents[v]) { v = parents[v]; } return v; } @Override public void union(int v1, int v2) { int p1 = find(v1); int p2 = find(v2); if(p1 == p2) return; //如果以p1為根結點的元素個數 小於 以p2為根結點的元素個數 p1併到p2上,並且更新p2為根結點的元素個數 if(sizes[p1] < sizes[p2]) { parents[p1] = p2; sizes[p2] += sizes[p1]; // 反之 則p2 併到 p1 上,更新p1為根結點的元素個數 }else { parents[p2] = p1; sizes[p1] += sizes[p2]; } } }
基於size優化還有可能會導致樹不平衡
核心思想:矮的樹 嫁接到 高的樹
public class UnionFind_QU_R extends UnionFind_QU { // 建立rank陣列 ranks[i] 代表以i為根節點的樹的高度 private int[] ranks; public UnionFind_QU_R(int capacity) { super(capacity); ranks = new int[capacity]; for(int i = 0;i < ranks.length;i++) { ranks[i] = 1; } } public void union(int v1, int v2) { int p1 = find(v1); int p2 = find(v2); if(p1 == p2) return; // p1 併到 p2 上 p2為根 樹的高度不變 if(ranks[p1] < ranks[p2]) { parents[p1] = p2; // p2 併到 p1 上 p1為根 樹的高度不變 } else if(ranks[p1] > ranks[p2]) { parents[p2] = p1; }else { // 高度相同 p1 併到 p2上,p2為根 樹的高度+1 parents[p1] = p2; ranks[p2] += 1; } } }
基於rank優化,隨著Union次數的增多,樹的高度依然會越來越高 導致find操作變慢
有三種思路可以繼續優化 :路徑壓縮、路徑分裂、路徑減半
在find時使路徑上的所有節點都指向根節點,從而降低樹的高度
/** * Quick Union -基於rank的優化 -路徑壓縮 * */ public class UnionFind_QU_R_PC extends UnionFind_QU_R { public UnionFind_QU_R_PC(int capacity) { super(capacity); } @Override public int find(int v) { rangeCheck(v); if(parents[v] != v) { //遞迴 使得從當前v 到根節點 之間的 所有節點的 父節點都改為根節點 parents[v] = find(parents[v]); } return parents[v]; } }
雖然能降低樹的高度,但是實現成本稍高
使路徑上的每個節點都指向其祖父節點
/** * Quick Union -基於rank的優化 -路徑分裂 * */ public class UnionFind_QU_R_PS extends UnionFind_QU_R { public UnionFind_QU_R_PS(int capacity) { super(capacity); } @Override public int find(int v) { rangeCheck(v); while(v != parents[v]) { int p = parents[v]; parents[v] = parents[parents[v]]; v = p; } return v; } }
使路徑上每隔一個節點就指向其祖父節點
/** * Quick Union -基於rank的優化 -路徑減半 * */ public class UnionFind_QU_R_PH extends UnionFind_QU_R { public UnionFind_QU_R_PH(int capacity) { super(capacity); } public int find(int v) { rangeCheck(v); while(v != parents[v]) { parents[v] = parents[parents[v]]; v = parents[v]; } return v; } }
使用Quick Union + 基於rank的優化 + 路徑分裂 或 路徑減半
可以保證每個操作的均攤時間複雜度為O(a(n)) , a(n) < 5
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