贡献者: 有机物
1并查集(disjoint-set)是一个树形、用于维护不相交的集合的数据结构。
对于并查集,主要有如下操作:
定义集合的表示方法:“代表元” 法,即每个集合都会选择一个固定的元素,作为这个集合的代表。其次需要定义归属关系的表示方法:使用一个树形结构存储每个集合,树上的每个结点都是一个元素,树根是集合的代表元素。我们用 p[i]
表示每个结点的父结点,初始化 p[i]
都指向自己,树根也指向自己。在合并两个集合时,只需要将其中一个树根的父结点指向另一个树根,即 p[root_1] = root_2
。在查询每个集合的树根时,朴素的办法就是通过 p[i]
存储的值不断递归访问父结点,直至到达树根。为了提高效率,我们引入了路径压缩这种优化方法。
在进行合并和查询的操作中,我们只关心每个集合的根结点,所以我们在 $\mathtt{find}$ 操作的时候,把访问过的每个结点都直接指向树根,这种优化方法被称为路径压缩,进行完路径压缩之后,每个结点的父结点都为根结点了。加上路径压缩的并查集每次 $\mathtt{find}$ 的操作均摊时间复杂度为 $O(\log N)$。
还有一种优化方法为按秩合并,单独采用 “按秩合并” 的并查集每次 $\mathtt{find}$ 的操作均摊时间复杂度也为 $O(\log N)$,若同时采用 “路径压缩” 和 “按秩合并” 的并查集,每次 $\mathtt{find}$ 的操作均摊时间复杂度为 $O(\alpha(N))$,其中 $\alpha(N)$ 为反阿克曼函数,对于 $\forall \ N \leq 2^{2^{10^{19729}}}$,都有 $\alpha(N) < 5$。
并查集的存储:
int p[N]
并查集的初始化: 起初所以元素各自构成一个独立的集合,即有 $n$ 棵 $1$ 个点的树。
for (int i = 1; i <= n; i ++ ) p[i] = i;
并查集的 $\mathtt{find}$ 操作:
// 返回 x 的根结点 + 路径压缩
int find(int x)
{
// 每个集合中只有根结点的 p[x] 值等于他自己
if (p[x] != x) p[x] = find(p[x]); // 如果 x 不是根结点,那么就让 x 的父结点直接等于根结点
return p[x];
}
// 熟练之后可以写成一行:
// return p[x] = (p[x] != x ? find(p[x]) : p[x]);
并查集的 $\mathtt{merge}$ 操作:
// 合并 x 和 y 的所在集合,等于让其中一个集合的父结点指向另一个集合的根结点
void merge(int x, int y)
{
p[find(x)] = find(y);
}
如果想维护集合的大小呢?可以开一个 cnt
数组用于维护集合的大小,最初每个集合的大小初始化为 $1$。
在 $\mathtt{merge}$ 操作的函数多加一句语句:cnt[b] += cnt[a];
,加之前需要判断 $a$ 和 $b$ 是不是不在一个集合内,以免重复加导致答案不对。
以上就是并查集的基本操作了。
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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