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Java 实例代码
UnionFind3.java 文件代码#xff1a; 并查集 size 的优化
按照上一小节的思路#xff0c;我们把如下图所示的并查集#xff0c;进行 union(4,9) 操作。 合并操作后的结构为#xff1a; 可以发现#xff0c;这个结构的树的层相对…目录 并查集 size 的优化
Java 实例代码
UnionFind3.java 文件代码 并查集 size 的优化
按照上一小节的思路我们把如下图所示的并查集进行 union(4,9) 操作。 合并操作后的结构为 可以发现这个结构的树的层相对较高若此时元素数量增多这样产生的消耗就会相对较大。解决这个问题其实很简单在进行具体指向操作的时候先进行判断把元素少的集合根节点指向元素多的根节点能更高概率的生成一个层数比较低的树。
构造并查集的时候需要多一个参数sz 数组sz[i] 表示以 i 为根的集合中元素个数。
// 构造函数 public UnionFind3(int count){ parent new int[count]; sz new int[count]; this.count count; // 初始化, 每一个parent[i]指向自己, 表示每一个元素自己自成一个集合 for( int i 0 ; i count ; i ){ parent[i] i; sz[i] 1; } }
在进行合并操作时候根据两个元素所在树的元素个数不同判断合并方向。
public void unionElements(int p, int q){ int pRoot find(p); int qRoot find(q); if( pRoot qRoot ) return; if( sz[pRoot] sz[qRoot] ){ parent[pRoot] qRoot; sz[qRoot] sz[pRoot]; } else{ parent[qRoot] pRoot; sz[pRoot] sz[qRoot]; } }
优化后合并结果如下9 指向父节点 8。 Java 实例代码
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UnionFind3.java 文件代码
package runoob.union; /** * 并查集size的优化 */ public class UnionFind3 { // parent[i]表示第一个元素所指向的父节点 private int[] parent; // sz[i]表示以i为根的集合中元素个数 private int[] sz; // 数据个数 private int count; // 构造函数 public UnionFind3(int count){ parent new int[count]; sz new int[count]; this.count count; // 初始化, 每一个parent[i]指向自己, 表示每一个元素自己自成一个集合 for( int i 0 ; i count ; i ){ parent[i] i; sz[i] 1; } } // 查找过程, 查找元素p所对应的集合编号 // O(h)复杂度, h为树的高度 private int find(int p){ assert( p 0 p count ); // 不断去查询自己的父亲节点, 直到到达根节点 // 根节点的特点: parent[p] p while( p ! parent[p] ) p parent[p]; return p; } // 查看元素p和元素q是否所属一个集合 // O(h)复杂度, h为树的高度 public boolean isConnected( int p , int q ){ return find(p) find(q); } // 合并元素p和元素q所属的集合 // O(h)复杂度, h为树的高度 public void unionElements(int p, int q){ int pRoot find(p); int qRoot find(q); if( pRoot qRoot ) return; // 根据两个元素所在树的元素个数不同判断合并方向 // 将元素个数少的集合合并到元素个数多的集合上 if( sz[pRoot] sz[qRoot] ){ parent[pRoot] qRoot; sz[qRoot] sz[pRoot]; } else{ parent[qRoot] pRoot; sz[pRoot] sz[qRoot]; } } }
