|
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
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./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. ————————————————————————————————————- 更多关于数据结构和算法的介绍，请查看：数据结构与算法汇总 ————————————————————————————————————- 原创文章，转载请注明： 转载自董的博客 |
|
|
