首先看两张路径压缩的图片:
并查集(union-find sets)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(least common ancestors, lca)等。
使用并查集时,首先会存在一组不相交的动态集合 s={s 1 ,s 2 ,⋯,s k } ,一般都会使用一个整数表示集合中的一个元素。
每个集合可能包含一个或多个元素,并选出集合中的某个元素作为代表。每个集合中具体包含了哪些元素是不关心的,具体选择哪个元素作为代表一般也是不关心的。我们关心的是,对于给定的元素,可以很快的找到这个元素所在的集合(的代表),以及合并两个元素所在的集合,而且这些操作的时间复杂度都是常数级的。
并查集的基本操作有三个:
makeset(s):建立一个新的并查集,其中包含 s 个单元素集合。
unionset(x, y):把元素 x 和元素 y 所在的集合合并,要求 x 和 y 所在的集合不相交,如果相交则不合并。
find(x):找到元素 x 所在的集合的代表,该操作也可以用于判断两个元素是否位于同一个集合,只要将它们各自的代表比较一下就可以了。
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package com.datastructure.union_find; // 我们的第五版union-find public class unionfind5 { // rank[i]表示以i为根的集合所表示的树的层数 // 在后续的代码中, 我们并不会维护rank的语意, 也就是rank的值在路径压缩的过程中, 有可能不在是树的层数值 // 这也是我们的rank不叫height或者depth的原因, 他只是作为比较的一个标准 private int [] rank; private int [] parent; // parent[i]表示第i个元素所指向的父节点 private int count; // 数据个数 // 构造函数 public unionfind5( int count){ rank = new int [count]; parent = new int [count]; this .count = count; // 初始化, 每一个parent[i]指向自己, 表示每一个元素自己自成一个集合 for ( int i = 0 ; i < count ; i ++ ){ parent[i] = i; rank[i] = 1 ; } } // 查找过程, 查找元素p所对应的集合编号 // o(h)复杂度, h为树的高度 private int find( int p){ assert ( p >= 0 && p < count ); // path compression 1 while ( p != parent[p] ){ parent[p] = parent[parent[p]]; p = parent[p]; } return p; // path compression 2, 递归算法 // if( p != parent[p] ) // parent[p] = find( parent[p] ); // return parent[p]; } // 查看元素p和元素q是否所属一个集合 // o(h)复杂度, h为树的高度 public boolean isconnected( int p , int q ){ return find(p) == find(q); } // 合并元素p和元素q所属的集合 // o(h)复杂度, h为树的高度 public void unionelements( int p, int q){ int proot = find(p); int qroot = find(q); if ( proot == qroot ) return ; // 根据两个元素所在树的元素个数不同判断合并方向 // 将元素个数少的集合合并到元素个数多的集合上 if ( rank[proot] < rank[qroot] ){ parent[proot] = qroot; } else if ( rank[qroot] < rank[proot]){ parent[qroot] = proot; } else { // rank[proot] == rank[qroot] parent[proot] = qroot; rank[qroot] += 1 ; // 此时, 我维护rank的值 } } } |
总结
以上就是本文关于java编程实现并查集的路径压缩代码详解的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题,如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!
原文链接:http://blog.csdn.net/heatdeath/article/details/78551634