python實現(xiàn)一個簡單的并查集的示例代碼
并查集是一種樹型的數(shù)據(jù)結構,用于處理一些不相交集合的合并及查詢問題。常常在使用中以森林來表示。
并查集有三種基本操作,獲得根節(jié)點,判斷兩節(jié)點是否連通,以及將兩不連通的節(jié)點相連(相當于將兩節(jié)點各自的集合合并)
用UnionFind類來表示一個并查集,在構造函數(shù)中,初始化一個數(shù)組parent,parent[i]表示的含義為,索引為i的節(jié)點,它的直接父節(jié)點為parent[i]。初始化時各個節(jié)點都不相連,因此初始化parent[i]=i,讓自己成為自己的父節(jié)點,從而實現(xiàn)各節(jié)點不互連。
def __init__(self, n): self.parent = list(range(n))
由于parent[i]僅表示自己的直接父節(jié)點,查詢兩個節(jié)點是否相交需要比較它們的根節(jié)點是否相同。因此要封裝一個查詢自己根節(jié)點的方法。
def get_root(self, i): while i != self.parent[i]: i = self.parent[i] return i
接下來可以通過來比較根節(jié)點是否相同來判斷兩節(jié)點是否連通。
def is_connected(self, i, j): return self.get_root(i) == self.get_root(j)
當要連通兩個節(jié)點時,我們要將其中一個節(jié)點的根節(jié)點的parent,設置為另一個節(jié)點的根節(jié)點。注意,連通兩個節(jié)點并非僅僅讓兩節(jié)點自身相連,實際上是讓它們所屬的集合實現(xiàn)合并。
def union(self, i, j): i_root = self.get_root(i) j_root = self.get_root(j) self.parent[i_root] = j_root
接下來我們做兩個小優(yōu)化。
由于調用get_root時需要通過不斷找自己的直接父節(jié)點,來尋找根節(jié)點,如果這棵樹的層級過深,會導致性能受到嚴重影響。因此我們需要在union時,盡可能的減小合并后的樹的高度。
在構造函數(shù)中新建一個數(shù)組rank,rank[i]表示節(jié)點i所在的集合的樹的高度。
因此,當合并樹時,分別獲得節(jié)點i和節(jié)點j的root i_root和j_root之后,我們通過訪問rank[i_root]和rank[j_root]來比較兩棵樹的高度,將高度較小的那棵連到高度較高的那棵上。如果高度相等,則可以隨便,并將rank值加一。
def union(self, i, j): i_root = self.get_root(i) j_root = self.get_root(j) if self.rank[i_root] == self.rank[j_root]: self.parent[i_root] = j_root self.rank[j_root] += 1 elif self.rank[i_root] > self.rank[j_root]: self.parent[j_root] = i_root else: self.parent[i_root] = j_root
通過對union操作的改良可以防止樹的高度過高。我們還可以對get_root操作本身進行優(yōu)化。
當前每次執(zhí)行get_root時,需要一層一層的找到自己的父節(jié)點,很費時。由于根節(jié)點沒有父節(jié)點,并且文章開始處提到過如果一個節(jié)點沒有父節(jié)點,那么它的父節(jié)點就是自己,因此可以說只有根節(jié)點的父節(jié)點是自己本身?,F(xiàn)在我們加上一個判斷,判斷當前節(jié)點的父節(jié)點是否為根節(jié)點,如果不為根節(jié)點,就遞歸地將自己的父節(jié)點設置為根節(jié)點,最后返回自己的父節(jié)點。
def get_root(self, i): if self.parent[i] != self.parent[self.parent[i]]: self.parent[i] = self.get_root(self.parent[i]) return self.parent[i]
以上是python實現(xiàn)一個簡單的并查集的方式。希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
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