博客
关于我
并查集(初学)
阅读量:334 次
发布时间:2019-03-04

本文共 846 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

并查集是一种高效的数据结构管理算法,主要用于合并和查找操作。它通过路径压缩和按秩合并两个优化手段,确保了几乎常数时间复杂度的性能。

并查集的基本原理

并查集由两个主要函数组成:查找(Find)和合并(Union)。查找函数用于确定节点所属的集合,合并函数用于将两个集合合并成一个。

查找函数(Find)

查找函数的主要作用是找到一个节点的根节点,通过路径压缩优化,将节点直接连接到根节点,减少后续查询的时间。

int find(int root) {    int son = root;    while (root != pre[root]) { // 查找上级        root = pre[root];    }    return root; // 返回上级}

合并函数(Union)

合并函数用于将两个节点所在的集合合并。首先查找两个节点的根节点,如果根节点不同,则将其中一个根节点的父节点指向另一个根节点。

int union(int start, int finish) {    int root1 = find(start);    int root2 = find(finish);    if (root1 != root2) { // 如果父类节点不相同(既构成不了环路)        pre[root1] = root2;    }}

路径压缩优化

为了提升查找效率,查找函数会在路径压缩过程中将节点直接连接到根节点,减少后续查找的时间。

while (son != root) { // 路径压缩    int cmp = pre[son];    pre[son] = root; // 把上级节点赋值为根节点    son = cmp;}

按秩合并优化

在合并两个集合时,按秩合并优化会将较小的树合并到较大的树上,保持树的高度平衡,确保操作的时间复杂度。

通过以上方法,并查集能够高效地管理图中的连通区域,广泛应用于图论、网络管理和分布式系统等领域。

转载地址:http://xxqq.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
Python 多处理不断产生 pythonw.exe 进程而不做任何实际工作
查看>>
Python 多处理从不加入
查看>>
Python 多处理如何优雅地退出?
查看>>
Python 多处理将子进程的标准输出重定向到 Tkinter 文本
查看>>
Python 多处理库错误(AttributeError:__exit__)
查看>>
Python 多处理模块的 .join() 方法到底在做什么?
查看>>
python 多线程与GIL
查看>>
python 多进程-基础
查看>>
python 多进程-进阶-进程池
查看>>
python 多进程-进阶-进程间通信之Pipe
查看>>
python 多进程-进阶-进程间通信之Queue
查看>>
python 如何“否定“value : 如果为真则返回假,如果为假则返回真
查看>>
Python 如何在 Web 环境中使用 Matplotlib 进行数据可视化
查看>>
python 字符串中特定字符替换,截取
查看>>
Python 字符串总结
查看>>
python 字符串显示中文_Python字符串开头的b"、u"、r"与中文乱码
查看>>
Python 字符串的几种拼装方式
查看>>
python 存入数据库bigint_python基础_MySQL的bigint类型
查看>>
python 学习 面向对象编程
查看>>
Python 学习日记第三篇 -- 字典
查看>>