这篇文章主要为大家展示了“编程语言中数据结构与算法之并查集的示例分析”,内容简而易懂,条理清晰,希望能够帮助大家解决疑惑,下面让小编带领大家一起研究并学习一下“编程语言中数据结构与算法之并查集的示例分析”这篇文章吧。
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对于并查集(不相交集合)
,很多人会感到很陌生
,没听过或者不是特别了解。实际上并查集是一种挺高效的数据结构。实现简单,只是所有元素统一遵从一个规律
所以让办事情的效率高效起来。
对于定意义,百科上这么定义的:
并查集,在一些有N个元素的集合应用问题中,我们通常是在开始时让每个元素构成一个单元素的集合,然后按一定顺序将属于同一组的元素所在的集合合并,其间要反复查找一个元素在哪个集合中。其特点是看似并不复杂,但数据量极大,若用正常的数据结构来描述的话,往往在空间上过大,计算机无法承受;即使在空间上勉强通过,运行的时间复杂度也极高,根本就不可能在比赛规定的运行时间(1~3秒)内计算出试题需要的结果,只能用并查集来描述。
并查集是一种树型的数据结构
,用于处理一些不相交集合(Disjoint Sets)的合并及查询问题。常常在使用中以森林来表示。
并查集解析基本思想初始化,一个森林每个都为独立。通常用数组表示,每个值初始为-1。各自为根
join
(a,b)
操作。a,b两个集合
合并。注意这里的a,并不是a,b合并,而是a,b的集合合并。这就派生了一些情况:a,b如果是独立的(没有和其他合并),那么直接a指向b(或者b指向a),即data[a]=b
;同时为了表示这个集合有多少个,原本-1
的b再次-1.即data[b]=-2
.表示以b为父亲的节点有|-2|个。
a,b
如果有集合(可能有父亲,可能自己是根),那么我们当然不能直接操作a,b
(因为a,b可能已经指向别人了.)那么我们只能操作a,b的祖先。因为a,b的祖先是没有指向的(即数据为负值表示大小)。那么他们首先一个负值要加到另外一个上面去。另外这个数值要变成指向的那个表示联系。
对于上述你可能会有疑问:
如何查看a,b是否在一个集合?查看是否在一个集合,只需要查看节点根祖先的结果是否相同即可
。因为只有根的数值是负的,而其他都是正数表示指向的元素。所以只需要一直寻找直到不为正数进行比较即可
!a,b合并,究竟是a的祖先合并在b的祖先上,还是b的祖先合并在a上?这里会遇到两种情况,这个选择也是非常重要的。你要弄明白一点:树的高度+1的化那么整个元素查询的效率都会降低!
所以我们通常是:小数指向大树(或者低树指向高树),这个使得查询效率能够增加!
当然,在高度和数量的选择上,还需要你自己选择和考虑。
其他路径压缩?
每次查询,自下向上。当我们调用递归的时候,可以顺便压缩路径,因为我们查找一个元素其实只需要直到它的祖先,所以当他距离祖先近那么下次查询就很快
。并且压缩路径的代价并不大!
代码实现
并查集实现起来较为简单,直接贴代码!
package 并查集不想交集合; import java.util.Scanner; public class DisjointSet { static int tree[]=new int[100000];//假设有500个值 public DisjointSet() {set(this.tree);} public DisjointSet(int tree[]) { this.tree=tree; set(this.tree); } public void set(int a[])//初始化所有都是-1 有两个好处,这样他们指向-1说明是自己,第二,-1代表当前森林有-(-1)个 { int l=a.length; for(int i=0;i0)//说明是子节点 { return tree[a]=search(tree[a]);//路径压缩 } else return a; } public int value(int a)//返回a所在树的大小(个数) { if(tree[a]>0) { return value(tree[a]); } else return -tree[a]; } public void union(int a,int b)//表示 a,b所在的树合并 { int a1=search(a);//a根 int b1=search(b);//b根 if(a1==b1) {System.out.println(a+"和"+b+"已经在一棵树上");} else { if(tree[a1] package 并查集不想交集合;import java.util.Scanner;public class DisjointSet {static int tree[]=new int[100000];//假设有500个值public DisjointSet() {set(this.tree);}public DisjointSet(int tree[]) {this.tree=tree;set(this.tree);}public void set(int a[])//初始化所有都是-1 有两个好处,这样他们指向-1说明是自己,第二,-1代表当前森林有-(-1)个{int l=a.length;for(int i=0;i0)//说明是子节点{return tree[a]=search(tree[a]);//路径压缩}elsereturn a;}public int value(int a)//返回a所在树的大小(个数){if(tree[a]>0){return value(tree[a]);}elsereturn -tree[a];}public void union(int a,int b)//表示 a,b所在的树合并{int a1=search(a);//a根int b1=search(b);//b根if(a1==b1) {System.out.println(a+"和"+b+"已经在一棵树上");}else {if(tree[a1] 结语并查集属于简单但是很高效率的数据结构。在集合中经常会遇到。如果不采用并查集而传统暴力效率太低,而不被采纳。另外,
并查集还广泛用于迷宫游戏
中。以上是“编程语言中数据结构与算法之并查集的示例分析”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注创新互联行业资讯频道!
标题名称:编程语言中数据结构与算法之并查集的示例分析
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