带权并查集的基本操作

参考博客
带权并查集就是一系列能够维护结点到根节点权值的特殊并查集。

常用于区间可合并的求和和判断。甚至差值也可以判断。十分巧妙。

在查询操作上,维护权值,路径压缩到根节点的过程,将中间的路径长度也加到该点上。

int find(int x)
{
	if (x != f[x])
	{
		int t = f[x];
		f[x] = find(f[x]);
		sum[x] += sum[t];
	}
	return f[x];
}

由于我们处理的是到根节点的距离,真正能计算的是同一集合的,如果不在同一集合中无法计算。
我们如何合并两个关系呢?
在这里插入图片描述
这里盗用了图
但是这个图比较经典。
显然以 x x x p y py py距离不变来做等式即可求解。

bool uni(int x,int y,ll s){
    int px=find(x);
    int py=find(y);
    if(px!=py){
        f[py]=px;
        sum[py]=s+sum[x]-sum[y];
        return true;
    }
    else{
        return (sum[y]-sum[x])==s;
    }
}

这就是带权并查集的基本操作了。

带权并查集(Weighted Union-Find)是在普通并查集的基础上进行了扩展,它在每个节点上存储了额外的权重信息。带权并查集主要用于解决一些需要考虑权重或者秩的问题,例如求解最小生成树、最大连通子图等。 在普通并查集中,每个节点都有一个父节点指针,用于表示该节点所属的集合。在带权并查集中,除了父节点指针外,每个节点还有一个权重值。这个权重值可以是任意类型的,例如整数、浮点数等,根据问题的需求而定。 带权并查集基本操作与普通并查集类似,包括初始化、查找合并: 1. 初始化:对于每个元素,将其视为一个独立的集合,即每个元素的父节点都是它自己,同时将权重值初始化为初始值。 2. 查找操作(Find):查找元素所属的集合,即找到元素的根节点。通过沿着父节点指针链向上遍历,直到找到根节点。返回根节点的同时可以累加路径上所有节点的权重值,以实现路径压缩权重更新。 3. 合并操作(Merge):将两个集合合并成一个集合,即将一个集合的根节点的父节点指向另一个集合的根节点。在合并操作中,需要考虑集合的权重信息。通常,我们将权重较小的集合合并到权重较大的集合上,并更新根节点的权重值。 带权并查集的优化策略主要包括按秩合并路径压缩。按秩合并是根据集合的秩(树的高度或节点数量)来进行合并操作,将秩较小的集合合并到秩较大的集合上,以保持树的平衡。路径压缩则是在查找操作中,将经过的每个节点直接连接到根节点,并更新路径上所有节点的权重值。 带权并查集的时间复杂度也取决于查找操作的路径长度,但由于路径压缩按秩合并的优化,一般情况下可以达到接近常数时间复杂度。 带权并查集是一个非常有用的数据结构,可以解决一些需要考虑权重或秩的问题。通过存储额外的权重信息,并结合路径压缩按秩合并等优化策略,可以提高算法的效率。 希望这个解释对您有所帮助!如果您还有其他问题,请随时提问。
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