并查集的Java实现（使用HashMap）

最新推荐文章于 2025-06-21 12:26:41 发布
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分类专栏： 算法 文章标签： 并查集 算法 java
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并查集是一种树型数据结构，常用于处理不相交集合的合并与查询。本文介绍了并查集的定义、功能，并提供了使用HashMap实现的Java代码。主要功能包括找到节点头节点、判断节点是否在同一集合及合并集合。

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并查集的Java实现（使用HashMap）

文章目录

并查集的定义：

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。这一类问题近几年来反复出现在信息学的国际国内赛题中，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。

并查集的功能：

1、找到某个节点的头节点
2、查询两个节点是否在同一个集合里
3、合并两个集合

并查集的Java实现：

	public static class Node {
   
   
		// Node可以是任意的类型 int， String等等
	}

	public static class UnionFind {
   
   
		public HashMap<Node, Node> fatherMap; // 用来存放每个节点的头节点
		public HashMap<Node, Integer> sizeMap; // 用来保存每个集合的大小

		public UnionFind() {
   
   
			fatherMap = new HashMap<
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并查集(java实现)
klz
01-14 1217
文章目录并查集简易并查集图解简易代码实现并查集优化图解并查集优化代码实现 并查集 定义: 并查集是一种树型数据结构(多叉树)，并查集可以高效地查找和合并，常用于求连通问题，最小生成树kruskal算法 简易并查集 图解 初始化 查找 合并 结构： 每个数据可以看作一个节点 每一组数据都是一颗树 一个组中的数据对应的树和另外一个组中数据对应的树之间没有任何关系 初始化的时候把索引当作每个组的标识符 测试 --------------测试并查集中组的数量:--------------
最小生成树Kruskal算法-java实现（使用并查集结构）
xujiao668的博客
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最小生成树Kruskal算法-java实现（使用并查集结构） 克鲁斯卡尔算法百度到的解释是：克鲁斯卡尔算法是一种用来寻找最小生成树的算法。在剩下的所有未选取的边中，找最小边，如果和已选取的边构成回路，则放弃，选取次小边。 1.将图的所有连接线去掉，只剩顶点 2.从图的边集数组中找到权值最小的边，将边的两个顶点连接起来 3.继续寻找权值最小的边，将两个顶点之间连接起来，如果选择的边使得最小生成树...
java并查集_java并查集
weixin_31999597的博客
02-12 231
最近刷leetcode接触到了并查集，在此做记录1.介绍并查集是一种数据结构, 常用于描述集合,经常用于解决此类问题:某个元素是否属于某个集合,或者 某个元素 和 另一个元素是否同属于一个集合。public class UnionFind {private int[] id;private int count;public UnionFind(int N) { //初始化count = N;id ...
【数据结构与算法】Java 实现并查集（Union-Find）
知不足而奋进，望远山而前行
06-21 735
摘要：本文面向Java初学者介绍并查集（DSU）数据结构。主要内容包括：1) 并查集的基本概念与两大优化（路径压缩和按秩合并）；2) 典型应用场景如动态连通性、最小生成树等；3) 完整的Java代码实现，包含find/union操作；4) 复杂度分析（近乎O(1)）；5) 实际应用示例和常见陷阱。读者可以掌握该数据结构的原理与实践，获得可直接使用的代码模板，并了解工程中的使用注意事项。
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并查集 JAVA
lanshan1111的博客
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Severe acute respiratory syndrome (SARS), an atypical pneumonia of unknown aetiology, was recognized as a global threat in mid-March 2003. To minimize transmission to others, the best strategy is to s...
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08-21 154
快速查找 public class UnionFind_QF { int nums[]; public UnionFind_QF(int k) { nums=new int[k]; for (int i = 0; i < nums.length; i++) { nums[i]=i; } } public void Union(int x,int y){ rangeCheck(x);
Java使用HashMap实现并查集
08-25
Java使用HashMap实现并查集是指使用Java语言中的HashMap数据结构来实现并查集。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。 Java中使用...
Java实现 LeetCode 721 账户合并（并查集）
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在给出的Java代码中，`changeFather`方法实现了并查集的合并操作，`find`方法实现了查找操作。`accountsMerge`方法是整个合并过程的主要逻辑。通过并查集，我们可以有效地判断哪些账户属于同一人，并将它们合并在...
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Slayer_Zhao的博客
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参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/the_best_man/article/details/62416938例题：hdu1232 畅通工程  某省调查城镇交通状况，得到现有城镇道路统计表，表中列出了每条道路直接连通的城镇。省政府“畅通工程”的目标是使全省任何两个城镇间都可以实现交通（但不一定有直接的道路相连，只要互相间接通过道路可达即可）。问最少还需要建设多少条道路？ Inpu...
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并查集 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。 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（多棵树）来表示。 UF.java(并查集接口) //并查集接口 public interface...
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并查集代码 并查集优化⼀ 并查集优化⼆ 实战题⽬目1. https://leetcode.com/problems/number-of-islands/2. https://leetcode.com/problems/friend-circles/ 转载于:https://www.cnblogs...
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并查集的理解与实现 这里通过一个例子来讲解一下并查集 问题 我们要判断一个无向图中是否存在环，如果存在的话就返回Ture，否则的话就返回False。 代码的实现 进行路径路径优化是通过增加一个rank数组来记录根结点对应的数的高度，以此来判断当找到两个要合并的两个根结点的时候，应该将哪一个作为新的根结点，哪一个作为其子树。 public class Main { public static void main(String[] args) { //并查集，外加压缩路径进
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并查集是一种树型的数据结构，用于处理一些的及问题。并查集的思想：用一个数组表示了整片森林（parent），树的根节点唯一标识一个集合，只要找到了某个元素的的树根，就能确它在哪个集合里。
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算法题 朋友 在社交的过程中，通过朋友，也能认识新的朋友。在某个朋友关系图中，假定 A 和 B 是朋友，B 和 C 是朋友，那么 A 和 C 也会成为朋友。即，我们规定朋友的朋友也是朋友。 现在，已知若干对朋友关系，询问某两个人是不是朋友。 请编写一个程序来解决这个问题吧。 输入格式 第一行：三个整数 n,m,p，分别表示有 n 个人，m 个朋友关系，询问 p 对朋友关系。 接下来 m 行：每行两个数 A和B，表示 A 和 B​ 具有朋友关系。 接下来 p 行：每行两个数，询问两人是否为朋友。 输出格式 输
java实现并查集代码
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07-03
并查集是一种高效的数据结构，常用于处理集合合并与查询问题。在Java中，可以通过定义一个类来实现并查集的基本操作，包括查找（find）和合并（union）。以下是一个完整的Java代码示例，展示了如何实现并查集，并附带路径压缩和按秩合并的优化策略。 ### 并查集的实现 ```java import java.util.HashMap; import java.util.Map; /** * 并查集实现类 */ public class DisjointSet<V> { // 存储每个节点的父节点 private final Map<V, V> parent = new HashMap<>(); // 存储每个集合的大小 private final Map<V, Integer> size = new HashMap<>(); /** * 初始化并查集，将给定的元素添加到集合中 * * @param elements 元素数组 */ public void makeSets(V[] elements) { for (V element : elements) { parent.put(element, element); // 初始时每个元素的父节点是自身 size.put(element, 1); // 初始时每个集合的大小为1 } } /** * 查找给定元素的根节点，并进行路径压缩 * * @param element 元素 * @return 根节点 */ public V find(V element) { V root = parent.get(element); if (!root.equals(element)) { root = find(root); // 递归查找根节点 parent.put(element, root); // 路径压缩：将当前节点直接指向根节点 } return root; } /** * 合并两个元素所在的集合 * * @param a 第一个元素 * @param b 第二个元素 * @return 如果两个元素已经在同一个集合中，返回false；否则返回true */ public boolean union(V a, V b) { V rootA = find(a); V rootB = find(b); if (rootA.equals(rootB)) { return false; // 已经在同一个集合中 } int sizeA = size.get(rootA); int sizeB = size.get(rootB); // 按秩合并：将较小的树合并到较大的树上 if (sizeA < sizeB) { parent.put(rootA, rootB); size.put(rootB, sizeA + sizeB); } else { parent.put(rootB, rootA); size.put(rootA, sizeA + sizeB); } return true; } /** * 判断两个元素是否属于同一个集合 * * @param a 第一个元素 * @param b 第二个元素 * @return 如果两个元素属于同一个集合，返回true；否则返回false */ public boolean isSameSet(V a, V b) { return find(a) == find(b); } } ``` ### 使用示例 以下是如何使用上述`DisjointSet`类的简单示例： ```java public class Main { public static void main(String[] args) { DisjointSet<Integer> ds = new DisjointSet<>(); // 初始化元素 Integer[] elements = {1, 2, 3, 4, 5}; ds.makeSets(elements); // 合并集合 ds.union(1, 2); ds.union(3, 4); ds.union(2, 3); // 查询结果 System.out.println("1 和 4 是否在同一个集合中: " + ds.isSameSet(1, 4)); // 输出 true System.out.println("5 和 4 是否在同一个集合中: " + ds.isSameSet(5, 4)); // 输出 false } } ``` ### 总结 该实现通过路径压缩和按秩合并优化了并查集的性能，确保了查找和合并操作的时间复杂度接近于常数级别[^3]。路径压缩通过将查找过程中经过的节点直接指向根节点，减少了后续查找的路径长度。按秩合并则是通过比较集合的大小来决定合并方向，从而保持树的高度较低，进一步提升效率[^2]。
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