数据结构——并查集
来源:互联网 发布:c语言算术运算 编辑:程序博客网 时间:2024/05/13 09:22
特点:
实现简单,效率较高。
功能:
1,集合的快速合并;
2,快速查找某元素所在集合。
优化:
1,合并优化;
2,路径压缩。
效率:
◆按秩合并:时间:O(m*lg(n))
◆路径压缩:最坏: O(n+lg(n))
◆按秩合并和路径压缩:O(mα(n))
经过启发式合并和路径压缩之后的并查集,执行m次查找的复杂度为O(mα(n))l其中α(n)是Ackermann函数的某个反函数,增长速度及其缓慢。α(n)<=4。所以并查集的单次查找操作的时间复杂度也几乎是常数级的。
int Find(int x){ if (tree[x].parent != x){ tree[x].parent = Find(tree[x].parent); //路径优化 } return tree[x].parent; } void Merge(int a, int b, int p, int q, int d){ if (tree[q].depth > tree[p].depth) tree[p].parent = q; //启发式合并 else{ tree[q].parent = p; if (tree[p].depth == tree[q].depth) tree[p].depth++; } }
典型应用:
1. 普通并查集;POJ-1611、POJ-2524、POJ-2236
2. 种类并查集;POJ-1703、POJ-2492、POJ-1182、POJ-1733、POJ-1988、POJ-1417
POJ 1182 食物链
http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1182
题目告诉有3种动物,互相吃与被吃,现在告诉你m句话,其中有真有假,叫你判断假的个数(如果前面没有与当前话冲突的,即认为其为真话)
这题有几种做法,我以前的做法是每个集合(或者称为子树,说集合的编号相当于子树的根结点,一个概念)中的元素都各自分为A, B, C三类,在合并时更改根结点的种类,其他点相应更改偏移量。但这种方法公式很难推,特别是偏移量很容易计算错误。
下面来介绍一种通用且易于理解的方法:
首先,集合里的每个点我们都记录它与它这个集合(或者称为子树)的根结点的相对关系relation。0表示它与根结点为同类,1表示它吃根结点,2表示它被根结点吃。
那么判断两个点a, b的关系,我们令p = Find(a), q =Find(b),即p, q分别为a, b子树的根结点。
1. 如果p != q,说明a, b暂时没有关系,那么关于他们的判断都是正确的,然后合并这两个子树。这里是关键,如何合并两个子树使得合并后的新树能保证正确呢?这里我们规定只能p合并到q(刚才说过了,启发式合并的优化效果并不那么明显,如果我们用启发式合并,就要推出两个式子,而这个推式子是件比较累的活…所以一般我们都规定一个子树合到另一个子树)。那么合并后,p的relation肯定要改变,那么改成多少呢?这里的方法就是找规律,列出部分可能的情况,就差不多能推出式子了。这里式子为 : tree[p].relation = (tree[b].relation – tree[a].relation +2 + d) % 3; 这里的d为判断语句中a, b的关系。还有个问题,我们是否需要遍历整个a子树并更新每个结点的状态呢?答案是不需要的,因为我们可以在Find()函数稍微修改,即结点x继承它的父亲(注意是前父亲,因为路径压缩后父亲就会改变),即它会继承到p结点的改变,所以我们不需要每个都遍历过去更新。
2. 如果p = q,说明a, b之前已经有关系了。那么我们就判断语句是否是对的,同样找规律推出式子。即if ( (tree[b].relation + d + 2) % 3 != tree[a].relation ), 那么这句话就是错误的。
3. 再对Find()函数进行些修改,即在路径压缩前纪录前父亲是谁,然后路径压缩后,更新该点的状态(通过继承前父亲的状态,这时候前父亲的状态是已经更新的)。
核心的两个函数为:
int Find(int x)
{
int temp_p;
if (tree[x].parent != x)
{
// 因为路径压缩,该结点的与根结点的关系要更新(因为前面合并时可能还没来得及更新).
temp_p = tree[x].parent;
tree[x].parent = Find(tree[x].parent);
// x与根结点的关系更新(因为根结点变了),此时的temp_p为它原来子树的根结点.
tree[x].relation = (tree[x].relation + tree[temp_p].relation) % 3;
}
return tree[x].parent;
}
void Merge(int a, int b, int p, int q, int d)
{
// 公式是找规律推出来的.
tree[p].parent = q; // 这里的下标相同,都是tree[p].
tree[p].relation =(tree[b].relation – tree[a].relation + 2 + d) % 3;
}
而这种纪录与根结点关系的方法,适用于几乎所有的并查集判断关系(至少我现在没遇到过不适用的情况…可能是自己做的还太少了…),所以向大家强烈推荐~~
程序代码:
#include <stdio.h>#include <iostream>using namespace std;struct point{ int parent; int kind;} ufind[50010];void init(int n);int find(int index);void unions(int rootx, int rooty, int x, int y, int dkind);int main(){ int n,k,count=0,d,x,y;scanf("%d%d",&n,&k); init(n); while(k--) { scanf("%d%d%d",&d,&x,&y); if(x>n || y>n) count++; else if(d==2 && x==y) count++; else { int rx=find(x); int ry=find(y); if( rx!=ry ) unions(rx,ry,x,y,d-1); else { if(d==1 && ufind[x].kind!=ufind[y].kind) count++; if(d==2 && (ufind[x].kind-ufind[y].kind+3)%3!=1) count++; } } } printf("%d\n",count); return 0;}void init(int n){ for(int i=1;i<=n;i++) { ufind[i].parent=i; ufind[i].kind=0; }}int find(int index){ int temp; if( index==ufind[index].parent ) return index; temp = ufind[index].parent; ufind[index].parent = find(ufind[index].parent); ufind[index].kind = (ufind[temp].kind+ufind[index].kind)%3; return ufind[index].parent;}void unions(int rootx, int rooty, int x, int y, int dkind){ ufind[rooty].parent=rootx; ufind[rooty].kind=(-dkind+(ufind[x].kind-ufind[y].kind)+3)%3;}
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