并查集

本文深入解析了并查集算法,一种在大规模数据集中高效处理集合合并与查找问题的算法。文章介绍了并查集的基本结构,包括数组pre[]、find()函数与join()函数,并详细解释了路径压缩与rank优化技巧,以降低时间复杂度。

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。

并查集是由一个数组pre[],和两个函数构成的,一个函数为find()函数,用于寻找前导点的,第二个函数是join()用于合并路线的

find:

//路径压缩
int find(int k)
{
    if(pre[k]==k)return k;
    return pre[k]=find(pre[k]);
    //return pre[k]==k?k:pre[k]=find(pre[k]);
}

路径压缩为了加快查找的速度,将x点与其根节点直接相连,构造成类似于只有叶子结点而没有分支结点的树。但是在树形结构中,一旦发生退化的现象,复杂度就会变得很高,为了避免这种情况,我们用一个rank来记录树的高度,rank小的向rank大的边连

union:

void join(int x,int y)
{
    x=find(x);
    y=find(y);
    if(x!=y)//如果x,y不是相同的根节点,则说明xy不是连通的
    {
        if(rank[x]<rank[y]) pre[x]=y;//我们将xy相连 将x的前导结点设置为y
        else 
        {
            pre[y]=x;
            if(rank[x]==rank[y]) rank[x]++;
        }
    }
}

初始化:

for(int i=0;i<n;i++)
{
    pre[i]=i;
}

我们将每一个结点的前导结点设置为自己,如果在join函数时未能形成连通,将独立成点

 

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