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Hello !朋友们,这是我在学习过程中梳理的笔记,以作以后复习回顾,有时略有潦草,一些话是我用自己的话描述的,可能不够准确,还是感谢大家的阅读!

目录

一、并查集Quickfind

二、两种算法

1)QuickFind[快查找]

思想:

代码框架:

2)QuickUnion[快合并]

思想:

基于size的算法优化:元素少的树,嫁接到元素多的树

基于rank的算法改进:矮的树,嫁接到高的树

路径压缩:所有元素都指向根结点

代码实现步骤:

代码框架:


一、并查集Quickfind

并查集是一种用于处理不相交集合合并查询问题的数据结构。以下是其相关概念:

  • 基本操作
    • 合并(Union):将两个不相交的集合合并为一个集合。
    • 查找(Find):确定一个元素属于哪个集合,通常返回该集合的代表元素。
  • 实现原理
    • 并查集通常使用树结构来实现,每个集合对应一棵树。树中的节点代表集合中的元素,根节点作为集合的代表元素。
    • 用一个数组来存储每个元素的父节点信息,通过不断查找父节点,最终找到根节点,从而确定元素所属的集合。
  • 路径压缩优化:在查找操作中,为了提高效率,可以采用路径压缩的优化方法。即在查找元素的根节点时,将路径上的所有节点直接连接到根节点,这样下次查找时就可以更快地找到根节点。
  • 应用场景
    • 连通性问题:判断图中两个节点是否连通,例如在网络拓扑中,判断两个设备是否通过网络连接。
    • 最小生成树:在构建最小生成树的过程中,用于判断两个顶点是否在同一个连通分量中,避免形成环。
    • 集合划分:将一组元素划分为不同的不相交集合,例如将一群人按照不同的兴趣爱好划分成不同的小组。

二、两种算法

并查集有两种算法,一种是快查找(QuickFind),另一种是快合并(QuickUnion),两种都要实现查找和和合并,只不过使用的不同的方法。

1)QuickFind[快查找]

查找效率:O(1)    合并效率:O(N)

思想:

查找:查找两个数是否在一组,借用索引,看两个数的ID是否相等

合并:合并两个组,将第二个组里所有的值的组号改为第一个组的组号

代码框架:

2)QuickUnion[快合并]

查找效率:O(logN)    合并效率:O(logN)

思想:

查找:查看两个数是否在一组,看两个数根ID是不是同一个,相等则是同一个,不等则不是同一组。

合并:不是合并a,b,而是a的根节点和b的根结点进行合并合并a合并到b,b合并到a都不一定是最好的,所以需要优化算法】(掌握一个就可以)

  • 基于size的算法优化元素少的树,嫁接到元素多的树
  • (目前我是这样理解的,不知道有没有错)
  • 基于rank的算法改进矮的树,嫁接到高的树
  • 路径压缩所有元素都指向根结点
  • 使路径上的所有结点都指向根结点,从而降低树的高度

代码实现步骤:

1、申请空间:根据需要给每个部分都申请出空间

2、初始化:给每个部分赋上初始的值

找索引

找根ID

3、查找:判断两个元素是否在一个集合,返回0,1)判断两个元素的根结点是否相同,则需要找到该借点,然后沿着起父节点找到根结点,最后比较根ID的值。

4、合并:

5、释放空间:

代码框架:

 


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