Union-find: 結合されていないセットのマージやクエリの問題を解決するために使用されるツリー データ構造。例: n 個の村があり、2 つの村を接続する 2 つの村の間に接続道路があるかどうかをクエリします。
2 つのコア:
検索: 要素が配置されているセットを検索します
マージ (ユニオン): 2 つの要素のセットを 1 つのセットにマージします
##2. 実装に最適化可能
マージの時間計算量 (Union): O(logn) は O(a(n) )) a(n)抽象クラスの作成 Union Find
public abstract class UnionFind { int[] parents; /** * 初始化并查集 * @param capacity */ public UnionFind(int capacity){ if(capacity < 0) { throw new IllegalArgumentException("capacity must be >=0"); } //初始时每一个元素父节点(根结点)是自己 parents = new int[capacity]; for(int i = 0; i < parents.length;i++) { parents[i] = i; } } /** * 检查v1 v2 是否属于同一个集合 */ public boolean isSame(int v1,int v2) { return find(v1) == find(v2); } /** * 查找v所属的集合 (根节点) */ public abstract int find(int v); /** * 合并v1 v2 所属的集合 */ public abstract void union(int v1, int v2); // 范围检查 public void rangeCheck(int v) { if(v<0 || v > parents.length) throw new IllegalArgumentException("v is out of capacity"); } }
public class UnionFind_QF extends UnionFind { public UnionFind_QF(int capacity) { super(capacity); } // 查 @Override public int find(int v) { rangeCheck(v); return parents[v]; } // 并 将v1所在集合并到v2所在集合上 @Override public void union(int v1, int v2) { // 查找v1 v2 的父(根)节点 int p1= find(v1); int p2 = find(v2); if(p1 == p2) return; //将所有以v1的根节点为根节点的元素全部并到v2所在集合上 即父节点改为v2的父节点 for(int i = 0; i< parents.length; i++) { if(parents[i] == p1) { parents[i] = p2; } } } }
2.2 迅速なユニオンの実装
public class UnionFind_QU extends UnionFind { public UnionFind_QU(int capacity) { super(capacity); } //查某一个元素的根节点 @Override public int find(int v) { //检查下标是否越界 rangeCheck(v); // 一直循环查找节点的根节点 while (v != parents[v]) { v = parents[v]; } return v; } //V1 并到 v2 中 @Override public void union(int v1, int v2) { int p1 = find(v1); int p2 = find(v2); if(p1 == p2) return; //将v1 根节点 的 父节点 修改为 v2的根结点 完成合并 parents[p1] = p2; } }
3. 最適化
ユニオン検索は高速ユニオンによって実装されることが多いですが、高速です。ユニオンはツリーの不均衡を引き起こすことがあります。最適化のアイデアには 2 つあります: ランクの最適化とサイズの最適化
3.1 サイズベースの最適化コアアイデア: 少数の要素を含むツリーが多数の要素を含むツリーに接ぎ木されるpublic class UniondFind_QU_S extends UnionFind{ // 创建sizes 数组记录 以元素(下标)为根结点的元素(节点)个数 private int[] sizes; public UniondFind_QU_S(int capacity) { super(capacity); sizes = new int[capacity]; //初始都为 1 for(int i = 0;i < sizes.length;i++) { sizes[i] = 1; } } @Override public int find(int v) { rangeCheck(v); while (v != parents[v]) { v = parents[v]; } return v; } @Override public void union(int v1, int v2) { int p1 = find(v1); int p2 = find(v2); if(p1 == p2) return; //如果以p1为根结点的元素个数 小于 以p2为根结点的元素个数 p1并到p2上,并且更新p2为根结点的元素个数 if(sizes[p1] < sizes[p2]) { parents[p1] = p2; sizes[p2] += sizes[p1]; // 反之 则p2 并到 p1 上,更新p1为根结点的元素个数 }else { parents[p2] = p1; sizes[p1] += sizes[p2]; } } }
public class UnionFind_QU_R extends UnionFind_QU { // 创建rank数组 ranks[i] 代表以i为根节点的树的高度 private int[] ranks; public UnionFind_QU_R(int capacity) { super(capacity); ranks = new int[capacity]; for(int i = 0;i < ranks.length;i++) { ranks[i] = 1; } } public void union(int v1, int v2) { int p1 = find(v1); int p2 = find(v2); if(p1 == p2) return; // p1 并到 p2 上 p2为根 树的高度不变 if(ranks[p1] < ranks[p2]) { parents[p1] = p2; // p2 并到 p1 上 p1为根 树的高度不变 } else if(ranks[p1] > ranks[p2]) { parents[p2] = p1; }else { // 高度相同 p1 并到 p2上,p2为根 树的高度+1 parents[p1] = p2; ranks[p2] += 1; } } }
/** * Quick Union -基于rank的优化 -路径压缩 * */ public class UnionFind_QU_R_PC extends UnionFind_QU_R { public UnionFind_QU_R_PC(int capacity) { super(capacity); } @Override public int find(int v) { rangeCheck(v); if(parents[v] != v) { //递归 使得从当前v 到根节点 之间的 所有节点的 父节点都改为根节点 parents[v] = find(parents[v]); } return parents[v]; } }
ツリーの高さは減らすことができますが、実装コストが若干高くなります
3.2 .2 パスの分割 パス上のすべてのノードがその親ノードを指すようにします/** * Quick Union -基于rank的优化 -路径分裂 * */ public class UnionFind_QU_R_PS extends UnionFind_QU_R { public UnionFind_QU_R_PS(int capacity) { super(capacity); } @Override public int find(int v) { rangeCheck(v); while(v != parents[v]) { int p = parents[v]; parents[v] = parents[parents[v]]; v = p; } return v; } }
3.2.3 パスを半分にします (パスの半分化)
パス上の他のすべてのノードがその親ノードを指すようにします。/** * Quick Union -基于rank的优化 -路径减半 * */ public class UnionFind_QU_R_PH extends UnionFind_QU_R { public UnionFind_QU_R_PH(int capacity) { super(capacity); } public int find(int v) { rangeCheck(v); while(v != parents[v]) { parents[v] = parents[parents[v]]; v = parents[v]; } return v; } }
クイック ユニオンを使用して、ランクに基づいてパスの分割またはパスの半分化を最適化します
各操作の償却時間計算量が O(a(n)), a(n) であることが保証できます。以上がJavaでのunion-findの分析例の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。