Find_Depth和Link的实现

最新推荐文章于 2024-10-07 23:29:49 发布

techq

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分类专栏：算法文章标签： pair 算法编译器 n2 工作

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/techq/article/details/6097617

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在编译器的实现等应用中需要用到上述两类指令.

问题是 Find-Depth 指令如果不具路径压缩功能，则执行 O(n) 条 Find-Depth 指令，最坏情况下时间复杂度为 O(n² ) ；但如果采用具有路径压缩功能的 Find-Depth 指令，则原先树中在被压缩路径上的各结点深度会发生改变，如不采取其它措施，对其中某结点执行 Find-Depth 指令时，就会得到错误的深度信息。如果我们给每个结点增加一个字段记录其在原树中的深度，这样，虽可在 O(1) 时间完成一条 Find-Depth 指令，但在执行 Link 指令时，由于以 r 为根的子树中结点的深度全部发生了变化，我们势必要修改该子树中所有结点的深度字段。此工作量很大，最坏情况下， O(n) 条 Link 指令的时间复杂度也为 O(n² ) ；为了既能求得各点在原先树中的正确深度、又能使时间复杂度较小，我们需要使用具有路径压缩功能的 Find-Depth 指令；同时我们还需要采取一些辅助手段来保证深度计算的正确性。为此，我们对每个结点 v 增加 2 个字段（ Count[v] 和 Weight[v] ），并把经过改造的此类结点和树所构成的森林称为 D- 森林。

一、问题说明

问题描述

编写能实现上述功能的Link(v,r) 指令程序，不要使用全局变量，设初始时两森林均由单结点树构成。上机依次执行：Link(2,1), Link(3,2), Link(5,4), Link(4,3), Link(7,6),Link(9,8), Link(8,7), Find-Depth(6), Link(6,5), Find-Depth(4), Find-Depth(7) 。打印或抄写每条指令执行后各点的Weight 值，画出其时的两种森林。

二、程序功能说明以程序演示

程序功能说明

find_depth(i) 主要是找到 D 森林根节点编号和 i 节点深度

link(v, r) 将以 r 链接到 v ，合并两棵树

程序演示结果

输入： dtree.link(2, 1);

dtree.link(3, 2);

dtree.link(5, 4);

dtree.link(4, 3);

dtree.link(7, 6);

dtree.link(9, 8);

dtree.link(8, 7);

dtree.find_depth(6)

dtree.find_depth(4)

dtree.find_depth(7)

输出结果：(注意下，这里的深度表示原森林的深度)

6 的深度： 3

weight[1]:1 weight[2]:7 weight[3]:-1 weight[4]:1 weight[5]:-3 weight[6]:3 weight[7]:2 weight[8]:1 weight[9]:-7

4 的深度： 5

7 的深度： 2

深度权值

三、算法设计

find_depth(i) 返回 D 森林根节点编号和 i 节点深度，它的实现如下所示，要注意几点：

1. 如果是根节点 , 一个参数是 D 森林根节点编号，另一个为 weight 为 0

2. i 的深度 =weight[i] + i 的父节点的 weight + i 的父节点的父节点的 weight+ ... + 一直到 D 森林根节点

3. 第一次 find 需要经过路径压缩 O(n) 次需要 O(n*G(n))

// 返回D森林根节点编号和i节点深度 private Pair find_depth(int i) { if (i == point[i]) // 如果是根节点,一个参数是D森林根节点编号，另一个为weight为0 return new Pair(i, 0); // 返回根节点的编号和i节点的新权值 Pair pair = find1(i); // 获得根节点编号 int rootId = pair.first; // 获得i节点的新权值(=weight[i] + i的父节点的weight + i的父节点的父节点的weight+ ... + // D森林k-1节点) int iNewWeight = pair.second; // 返回根节点编号和i节点深度 // 深度=weight[i] + i的父节点的weight + i的父节点的父节点的weight+ ... + 一直到D森林根节点 // 第一次find需要经过路径压缩O(n)次需要O(n*G(n)) return new Pair(rootId, iNewWeight + weight[rootId]); }

link(v, r) 将以 r 链接到 v ，合并两棵树，它的实现如下所示，但同样也要注意几点：

1. 首先要获得 D 森林 v 的根节点编号和 D 森林 r 的根节点编号以及 v 节点深度

2. 如果 count[rootOfV ] >= count[rootOfR] 则将 r 所在 D 森林中的根 rootOfR(r') 指向 v 所在 D 森林中的根 rootOfV(v')

3. 新 weight[rootOfR]- 旧 weight[rootOfR]+weight[rootOfV]=depth(v) +1

4. 如果 count[rootOfV ] < count[rootOfR] 则 v’ 接到 r’ 上

5. 需要修改两处地方：新 weight[rootOfR] - 旧 weight[rootOfR] = depth(v) + 1 和旧 weight[rootOfV] + 新 weight[rootOfV] + weight[rootOfR] = depth[v]

// link(v, r) 将以r链接到v，合并两棵树 public void link(int v, int r) { // 返回D森林v的根节点编号和v节点深度 Pair pairV = find_depth(v); // 返回D森林r的根节点编号和r节点深度 Pair pairR = find_depth(r); // D森林v的根节点编号 int rootOfV = pairV.first; // D森林v节点深度 int depthV = pairV.second; // D森林r的根节点编号 int rootOfR = pairR.first; // D森林r节点深度 int depthR = pairR.second; if (count[rootOfV] >= count[rootOfR]) { count[rootOfV] += count[rootOfR]; // r接到v上时候深度发生变化因此需要修改D森林r的根的权 // -旧weight[rootOfR] + 新weight[rootOfR] + weight[rootOfV] = depth(v) + 1 weight[rootOfR] = depthV + 1 + weight[rootOfR] - weight[rootOfV]; // 将r所在D森林中的根rootOfR(r')指向v所在D森林中的根rootOfV(v') point[rootOfR] = rootOfV; } else { count[rootOfR] += count[rootOfV]; // r接到v上时候深度发生变化因此需要修改D森林r的根的权 // 新weight[rootOfR] - 旧weight[rootOfR] = depth(v) + 1 weight[rootOfR] = depthV + 1 + weight[rootOfR]; // D森林中,rootOfV(书中是v')的根发生变化，变为rootOfR(书中是r') // 旧weight[rootOfV] + 新weight[rootOfV] + weight[rootOfR] = depth[v] weight[rootOfV] = weight[rootOfV] - weight[rootOfR]; // 将v所在D森林中的根rootOfV(v')指向r所在D森林中的根rootOfR(r') point[rootOfV] = rootOfR; } }

四、实验结果分析

注意一下，在实现 find_depth 的时候使用到了 find ， find 实施带权路径压缩，我们这里使用递归的形式， O(n) 次指令的时间复杂度为 O(n*G(n))

对于实验结果，我们可以通过验证的方式来看是否正确， 6 、 4 、 7 的深度分别为 3 、 5 、 2 这是正确的，因为原树是以 9 为根，然后其他节点是链式连接的，如下图所示