java 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)并查集詳解
一、概述
并查集:一種樹型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),用于解決一些不相交集合的合并及查詢問題。例如:有n個村莊,查詢2個村莊之間是否有連接的路,連接2個村莊
兩大核心:
查找 (Find) : 查找元素所在的集合
合并 (Union) : 將兩個元素所在集合合并為一個集合
二、實現(xiàn)
并查集有兩種常見的實現(xiàn)思路
快查(Quick Find)
- 查找(Find)的時間復(fù)雜度:O(1)
- 合并(Union)的時間復(fù)雜度:O(n)
快并(Quick Union)
- 查找(Find)的時間復(fù)雜度:O(logn)可以優(yōu)化至O(a(n))a(n)< 5
- 合并(Union)的時間復(fù)雜度:O(logn)可以優(yōu)化至O(a(n))a(n)< 5
使用數(shù)組實現(xiàn)樹型結(jié)構(gòu),數(shù)組下標(biāo)為元素,數(shù)組存儲的值為父節(jié)點的值
創(chuàng)建抽象類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"); } //初始時每一個元素父節(jié)點(根結(jié)點)是自己 parents = new int[capacity]; for(int i = 0; i < parents.length;i++) { parents[i] = i; } } /** * 檢查v1 v2 是否屬于同一個集合 */ public boolean isSame(int v1,int v2) { return find(v1) == find(v2); } /** * 查找v所屬的集合 (根節(jié)點) */ public abstract int find(int v); /** * 合并v1 v2 所屬的集合 */ public abstract void union(int v1, int v2); // 范圍檢查 public void rangeCheck(int v) { if(v<0 || v > parents.length) throw new IllegalArgumentException("v is out of capacity"); } }
2.1 Quick Find實現(xiàn)
以Quick Find實現(xiàn)的并查集,樹的高度最高為2,每個節(jié)點的父節(jié)點就是根節(jié)點
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 將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)節(jié)點 int p1= find(v1); int p2 = find(v2); if(p1 == p2) return; //將所有以v1的根節(jié)點為根節(jié)點的元素全部并到v2所在集合上 即父節(jié)點改為v2的父節(jié)點 for(int i = 0; i< parents.length; i++) { if(parents[i] == p1) { parents[i] = p2; } } } }
2.2 Quick Union實現(xiàn)
public class UnionFind_QU extends UnionFind { public UnionFind_QU(int capacity) { super(capacity); } //查某一個元素的根節(jié)點 @Override public int find(int v) { //檢查下標(biāo)是否越界 rangeCheck(v); // 一直循環(huán)查找節(jié)點的根節(jié)點 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; //將v1 根節(jié)點 的 父節(jié)點 修改為 v2的根結(jié)點 完成合并 parents[p1] = p2; } }
三、優(yōu)化
并查集常用快并來實現(xiàn),但是快并有時會出現(xiàn)樹不平衡的情況
有兩種優(yōu)化思路:rank優(yōu)化,size優(yōu)化?
3.1基于size的優(yōu)化
核心思想:元素少的樹 嫁接到 元素多的樹
public class UniondFind_QU_S extends UnionFind{ // 創(chuàng)建sizes 數(shù)組記錄 以元素(下標(biāo))為根結(jié)點的元素(節(jié)點)個數(shù) private int[] sizes; public UniondFind_QU_S(int capacity) { super(capacity); sizes = new int[capacity]; //初始都為 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為根結(jié)點的元素個數(shù) 小于 以p2為根結(jié)點的元素個數(shù) p1并到p2上,并且更新p2為根結(jié)點的元素個數(shù) if(sizes[p1] < sizes[p2]) { parents[p1] = p2; sizes[p2] += sizes[p1]; // 反之 則p2 并到 p1 上,更新p1為根結(jié)點的元素個數(shù) }else { parents[p2] = p1; sizes[p1] += sizes[p2]; } } }
基于size優(yōu)化還有可能會導(dǎo)致樹不平衡
3.2基于rank優(yōu)化
核心思想:矮的樹 嫁接到 高的樹
public class UnionFind_QU_R extends UnionFind_QU { // 創(chuàng)建rank數(shù)組 ranks[i] 代表以i為根節(jié)點的樹的高度 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為根 樹的高度不變 if(ranks[p1] < ranks[p2]) { parents[p1] = p2; // p2 并到 p1 上 p1為根 樹的高度不變 } else if(ranks[p1] > ranks[p2]) { parents[p2] = p1; }else { // 高度相同 p1 并到 p2上,p2為根 樹的高度+1 parents[p1] = p2; ranks[p2] += 1; } } }
基于rank優(yōu)化,隨著Union次數(shù)的增多,樹的高度依然會越來越高? 導(dǎo)致find操作變慢
有三種思路可以繼續(xù)優(yōu)化 :路徑壓縮、路徑分裂、路徑減半
3.2.1路徑壓縮(Path Compression )
在find時使路徑上的所有節(jié)點都指向根節(jié)點,從而降低樹的高度
/** * Quick Union -基于rank的優(yōu)化 -路徑壓縮 * */ 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) { //遞歸 使得從當(dāng)前v 到根節(jié)點 之間的 所有節(jié)點的 父節(jié)點都改為根節(jié)點 parents[v] = find(parents[v]); } return parents[v]; } }
雖然能降低樹的高度,但是實現(xiàn)成本稍高?
3.2.2路徑分裂(Path Spliting)
使路徑上的每個節(jié)點都指向其祖父節(jié)點
/** * Quick Union -基于rank的優(yōu)化 -路徑分裂 * */ 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路徑減半(Path Halving)
使路徑上每隔一個節(jié)點就指向其祖父節(jié)點
/** * Quick Union -基于rank的優(yōu)化 -路徑減半 * */ 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; } }
使用Quick Union + 基于rank的優(yōu)化 + 路徑分裂 或 路徑減半
可以保證每個操作的均攤時間復(fù)雜度為O(a(n)) , a(n) < 5
到此這篇關(guān)于java 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)并查集詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)java 并查集內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
相關(guān)文章
SpringBoot快速整合RabbitMq小案例(使用步驟)
這篇文章主要介紹了SpringBoot快速整合RabbitMq小案例,本文通過實例代碼給大家介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價值,需要的朋友可以參考下2023-06-06阿里面試Nacos配置中心交互模型是push還是pull原理解析
這篇文章主要為大家介紹了阿里面試Nacos配置中心交互模型是push還是pull原理解析,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進(jìn)步,早日升職加薪2022-07-07IDEA?服務(wù)器熱部署圖文詳解(On?Update?action/On?frame?deactivation)
這篇文章主要介紹了IDEA?服務(wù)器熱部署詳解(On?Update?action/On?frame?deactivation),本文通過圖文并茂的形式給大家介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價值,需要的朋友可以參考下2023-03-03關(guān)于MyBatis中SqlSessionFactory和SqlSession簡解
這篇文章主要介紹了MyBatis中SqlSessionFactory和SqlSession簡解,具有很好的參考價值,希望大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教2021-12-12springboot配合Thymeleaf完美實現(xiàn)遍歷功能
Thymeleaf顯然是一個開發(fā)頁面的技術(shù),現(xiàn)在各種前端技術(shù)層出不窮,比如現(xiàn)在主流的Vue、React、AngularJS等。這篇文章主要介紹了springboot配合Thymeleaf完美實現(xiàn)遍歷,需要的朋友可以參考下2021-09-09