http://dongxicheng.org/structure/union-find-set/
1、 概述
并查集(Disjoint set或者Union-find set)是一种树型的数据结构,常用于处理一些不相交集合(Disjoint Sets)的合并及查询问题。
2、 基本操作
并查集是一种非常简单的数据结构,它主要涉及两个基本操作,分别为:
A. 合并两个不相交集合
B. 判断两个元素是否属于同一个集合
(1) 合并两个不相交集合(Union(x,y))
合并操作很简单:先设置一个数组Father[x],表示x的“父亲”的编号。那么,合并两个不相交集合的方法就是,找到其中一个集合最父亲的父亲(也就是最久远的祖先),将另外一个集合的最久远的祖先的父亲指向它。
上图为两个不相交集合,b图为合并后Father(b):=Father(g)
(2) 判断两个元素是否属于同一集合(Find_Set(x))
本操作可转换为寻找两个元素的最久远祖先是否相同。可以采用递归实现。
3、 优化
(1) Find_Set(x)时,路径压缩
寻找祖先时,我们一般采用递归查找,但是当元素很多亦或是整棵树变为一条链时,每次Find_Set(x)都是O(n)的复杂度。为了避免这种情况,我们需对路径进行压缩,即当我们经过”递推”找到祖先节点后,”回溯”的时候顺便将它的子孙节点都直接指向祖先,这样以后再次Find_Set(x)时复杂度就变成O(1)了,如下图所示。可见,路径压缩方便了以后的查找。
(2) Union(x,y)时,按秩合并
即合并的时候将元素少的集合合并到元素多的集合中,这样合并之后树的高度会相对较小。
4.编程实现#define MAX 10 int father[MAX]; int rank[MAX]; void Make_Set(int x) { father[x]=x; rank[x]=0; } //查找x元素所在的集合,回溯的时候压缩路径 int Find_Set(int x) { if(x!=father[x]) { father[x]=Find_Set(father[x]); } return father[x]; } //按秩合并x,y所在的集合 void Union(int x,int y) { int t1=x;int t2=y; x=Find_Set(x); y=Find_Set(y); if(x==y) { //cout<<"x和y属于同一个集合"<<endl; printf("%d和%d属于同一个集合,其祖先为%d\n",t1,t2,x); return; } if(rank[x]>rank[y]) father[y]=x; else { if(rank[x]==rank[y]) { rank[y]++; } father[x]=y; } } int main() { for(int i=0;i<10;i++) Make_Set(i); Union(0,3); Union(1,2); Union(0,2); Union(3,1); return 0; }
原文的代码:
int father[MAX]; /* father[x]表示x的父节点*/ int rank[MAX]; /*rank[x]表示x的秩*/ void Make_Set(int x) { father[x] = x; //根据实际情况指定的父节点可变化 rank[x] = 0; //根据实际情况初始化秩也有所变化 } /* 查找x元素所在的集合,回溯时压缩路径*/ int Find_Set(int x) { if (x != father[x]) { father[x] = Find_Set(father[x]); //这个回溯时的压缩路径是精华 } return father[x]; } /* 按秩合并x,y所在的集合 下面的那个if else结构不是绝对的,具体根据情况变化 但是,宗旨是不变的即,按秩合并,实时更新秩。 */ void Union(int x,int y) { x = Find_Set(x); y = Find_Set(y); if (x == y) return; if (rank[x] > rank[y]) { father[y] = x; } else { if (rank[x] == rank[y]) { rank[y]++; } father[x] = y; } }
5、 复杂度分析
空间复杂度为O(N),建立一个集合的时间复杂度为O(1),N次合并M查找的时间复杂度为O(M Alpha(N)),这里Alpha是Ackerman函数的某个反函数,在很大的范围内(人类目前观测到的宇宙范围估算有10的80次方个原子,这小于前面所说的范围)这个函数的值可以看成是不大于4的,所以并查集的操作可以看作是线性的。具体复杂度分析过程见参考资料(3)。
6、 应用
并查集常作为另一种复杂的数据结构或者算法的存储结构。常见的应用有:求无向图的连通分量个数,最近公共祖先(LCA),带限制的作业排序,实现Kruskar算法求最小生成树等。
7、 参考资料
(1) 并查集:http://www.nocow.cn/index.php/%E5%B9%B6%E6%9F%A5%E9%9B%86
(2) 博文《并查集详解》:http://www.cnblogs.com/cherish_yimi/
(3) Thomas H. Cormen,Charles E. Leiserson,Ronald L. Rivest,and Clifford Stein. Introduction to Algorithms,Second Edition. MIT Press and McGraw-Hill,2001. ISBN 0-262-03293-7. Chapter 21: Data structures for Disjoint Sets,pp. 498–524.