并查集UnionFound算法

本文介绍了一种改进的并查集算法——加权快速并查集,通过维护每个节点的大小来平衡树形结构,减少查找根节点的时间复杂度。文章提供了详细的Java实现代码,包括初始化、查找根节点及连接不同节点等功能。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

原理: 并查集,剪枝,加权
通用算法实现,以java为例

 /**
     * union-find算法(并查集算法)
     */
    static class WeightedQuickUnionUF{
        /**
         * 总共有多少连通分支
         */
        int count;
        /**
         * id[i]是i对应的父节点
         */
        private int[] id;
        /**
         * sz[i]是i的权值,加权简化算法复杂度
         */
        private int[] sz;

        /**
         * 初始化变量
         * @param N 共有多少个独立个体
         */
        public WeightedQuickUnionUF(int N){
            //在没有union之前,count为N
            count =N;
            //在没有union之前,所有的父节点为自己
            id = new int[N];
            for(int i= 0; i < N;i++){
                id[i] = i;
            }
            //在没有union之前,所有的权值都是1
            sz = new int[N];
            for(int j = 0;j < N; j++){
                sz[j] = 1;
            }
        }

        /**
         * 查找根节点
         * @param p 当前节点
         * @return 根节点
         */
        public int find(int p){
            //一直往回找,同时压缩路径
            while(p != id[p]){
                id[p] = id[id[p]];
                p = id[p];
            }
            return p;
        }

        /**
         * 将两个不相连的节点相连
         * @param p 一个节点
         * @param q 一个节点
         */
        public void union(int p,int q){
            //找到根节点
            int i = find(p);
            int j = find(q);
            //如果根节点相同
            if(i == j){
                return;
            }else if(sz[i] < sz[j]){
                //根据权值进行比较决定谁是父节点
                id[i] = j;
                sz[j]+=sz[i];
                count--;
            }else{
                //根据权值进行比较决定谁是父节点
                id[j] = i;
                sz[i] += sz[j];
                count--;
            }
        }

        int count(){
            return count;
        }
    }
}
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