并查集优化

最新推荐文章于 2025-04-29 21:27:47 发布
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void f(int x)
{
	return parent[x]==0 ? x : parent[x]=f(x);
}
并查集--算法，优化，变种
07-15 2303
并查集是一种树型的数据结构，用于处理一些不相交集合的合并及查询问题。
数据结构 - 并查集 size 的优化
菜鸟小码的博客
08-05 1439
并查集是一种用于管理一组不相交集合的数据结构，常用于解决连通性问题。在并查集中，优化集合大小（size）的管理对于提高性能至关重要。本文将深入探讨并查集优化集合大小的基本原理，并通过具体的Java代码详细说明如何实现高效的集合大小管理。
并查集的优化
sdau20163940的博客
12-13 297
#include #include using namespace std; #define maxn 20001 int father[maxn]; int m,n,i,x,y,q; int find(int x){//寻找根节点编号并压缩路经，递归实现 if(father[x]!=x) father[x]=find(father[x]);//路径压缩，优化的核心
并查集与优化
q1248807225的博客
12-11 576
  并查集，就如同它的名字一般。对集合进行查询，合并。 我们用一道题学习并查集。 hdu1232 畅通工程   有n个城市，城市之间一共有m条道路，给出两两城市有路，求再建设几条路就可以完成所有道路的互通。 我们将互通的城市建立一个树，例如第一组测试数据 4 2 1 3 4 3 现在我们把互通的城市连一条线。就形成了一颗树。现在一共两颗树，我们将两颗树连一条线。就形成了...
c++并查集优化（基于size和rank）
08-25
C++ 并查集优化（基于 size 和 rank） C++ 并查集优化是指在并查集算法中对集合的合并和查找进行优化，以提高算法的效率。在 C++ 中，我们可以使用基于 size 和 rank 的优化方法来实现并查集算法。 基于 size 的...
【数据结构】[特殊字符] 并查集优化全解：从链式退化到近O(1)的性能飞跃 | 路径压缩与合并策略深度实战
蒙奇D索大的博客
03-29 1530
【数据结构】第五章——树与二叉树——并查集的优化 详细介绍并查集的合并优化与查找优化……
【数据结构】并查集 Find和Union的优化 解析+完整代码
m0_61628700的博客
04-26 1896
（2）Union(S,Root1,Root2)：把集合S中的子集合Root2并入子集合Root1，要求Root1和Root2互不相交，否则不支持合并。（3）Find(S,x)：查找集合S中单元素x所在的子集合，并返回该子集合的根节点。（1）Initial(S)：将集合S中的每个元素都初始化为只有一个单元素的子集合；压缩路径——Find操作，先找到根结点，再将查找路径上所有结点都挂到根结点下。每次Find操作，先找根，再压缩路径，可使树的高度不超过。∵树越深，越难查找，∴要尽量减小树的深度，
并查集的优化及应用
aitie1479的博客
05-01 198
2018-05-01 15:13:08 并查集是一个时空复杂度非常优越的数据结构，并且通过优化后其复杂度为<O(1)，O(n)>。 并查集的优化主要有两个方面： 路径压缩 按rank来合并 路径压缩： 按rank合并： public class UnionFindSet { private int[] parent; ...
优化并查集
05-04
并查集 数据结构 优化 复习算法用，附带一个测试用例
数据结构与算法-进阶（二）并查集的优化
我为双鱼狂
03-11 2228
并查集解决的就是快速查找和连接的问题，所以就有在连接（即合并）上的优化和在查找上的优化。不管哪个方面的优化，核心就是降低树的高度，就能减少合并时调整的路径，查找时经过的路径，时间复杂度也就随之降低。
并查集 以及 并查集优化
Kiddyup的博客
07-30 1263
什么是并查集 并查集：主要用于不相交集合的合并与查询。（如判断两个元素是否在同一集合中） 并查集主要操作 定义数组f[n]，表示当前下标 i 所在的集合的祖先（树根） 初始化（拿1~10为例） 每个元素所在集合都只有本身，即每个元素都是树根。 查找 查找元素所在集合的根节点。 合并 ...
牛客小白月赛11 F. Rinne Loves Edges
c4Lnn 的 优快云 博客
07-28 247
链接 https://ac.nowcoder.com/acm/problem/22598 题意 边权树形图上删去一些边使所有的叶子节点都无法到达根节点，求删去边的权值和的最小值 思路 树形 DP 让子树上的叶子节点和根节点不连通，显然只有两种情况：让叶子节点断开或让子树断开 记 f[x]f[x]f[x] 为让 xxx 的子树上的叶子节点与根节点断开的最小代价，dist[x]dist[x]dist[x] 为 xxx 与其父亲节点之间的距离： f[x]=min(sum(f[y]),dist[x])(y∈son(
基于Rank的并查集优化
扬俊的小屋
12-27 3416
在上一小节中，我们讨论了基于Size的并查集优化方法，即在合并两个集合时，通过判断两个集合元素的数量大小来决定把哪一个集合并入另一个集合当中，从而减少了因为合并集合使得合并后树的层数增多的情况，因此执行find操作所需的步骤数量也大大减少了。但是，没有绝对完美的优化方法，这种基于Size的合并策略在有的时候却并不能很好的解决合并时发生层数增多的问题，例如下面这种情况： 我们可以看
并查集的实现及优化
Izayoi_w的博客
08-03 474
并查集是一种用于在森林中判断子图数量及点的归属的数据结构，由于其特殊的路径压缩操作，使得这一过程可以异常地快。 并查集主要由一个pre数组以及两个函数组成：find函数和join函数。 pre数组表示每一节点的前驱，最终已完成的并查集，每一个子图的所有点只有一个前驱（这也是其高效的原因），而初始化的并查集每一个点都是自己的前驱。 find函数负责寻找一个点的总前驱，比如：若有a-&amp;amp;amp;amp;amp;amp;gt;b-...
图—并查集——并查集的优化（1.0版）
T.J的博客
06-12 1615
#include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int maxn = 1e4; int par[maxn]; int rank1[maxn]; void init(int n) { memset(rank1, 0, sizeof(rank1)); for(int i = 1;i <=n;i++)par[i] =...
并查集优化详解
最新发布
weixin_50876264的博客
04-29 1292
在查找根节点的过程中，将路径上的所有节点直接挂载到根节点下，缩短后续查询路径。：文档中提到的图片需配合原文件中的图片资源查看，核心图表已替换为文字描述。：将小树合并到大树中，避免树高无序增长。原路径：L → E → B → A。优化后：L → A，E → A。
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