并查集结构

简介: 并查集结构

并查集

增删改查时间复杂度为O(1)的结构目前学到的有哈希表跟并查集

什么是并查集?

1)有若干个样本a、b、c、d…类型假设是V

2)在并查集中一开始认为每个样本都在单独的集合里

3)用户可以在任何时候调用如下两个方法:

   boolean isSameSet(V x, V y):查询样本x和样本y是否属于一个集合

   void union(V x, V y) :把x和y各自所在集合的所有样本合并成一个集合

4)isSameSet和union方法的代价越低越好,最好是O(1)

补充

1)每个节点都有一条往上指的指针

2)节点a往上找到的头节点,叫做a所在集合的代表节点

3)查询x和y是否属于同一个集合,就是看看找到的代表节点是不是一个

4)把x和y各自所在集合的所有点合并成一个集合,只需要小集合的代表点挂

在大集合的代表点的下方即可

并查集的优化

1)节点往上找代表点的过程,把沿途的链变成扁平的

2)小集合挂在大集合的下面

3)如果方法调用很频繁,那么单次调用的代价为O(1),两个方法都如此

并查集的应用

   解决两大块区域的合并问题

   常用在图等领域中

核心代码&&详细注释

package com.harrison.class10;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
public class Code01_UnionFind {
  // 自定义V类型,每个样本value外面包裹一层
  public static class Node<V>{
    V value;
    public Node(V v) {
      value=v;
    }
  }
  public static class UnionSet<V>{
    // 在nodes表里面,任何一个样本value都一一对应一个结点
    // 且初始化以后,永远不会有改动,只是记下对应关系
    public HashMap<V, Node<V>> nodes;
    // 每一个结点和自己的父结点都一一对应,记录在parents表里面
    public HashMap<Node<V>, Node<V>> parents;
    // 只有一个点,且这个点是集合的代表点
    public HashMap<Node<V>, Integer> sizeMap;
    public UnionSet(List<V> values) {// 用户把所有样本一次性给出
      for(V cur:values) {
        // 将每一个样本value都在外面包裹一层形成node
        Node<V> node=new Node<>(cur);
        // 记下对应关系,之后永不改变
        nodes.put(cur, node);
        // 因为一开始每一个样本只有自己,所以父结点仍然是自己
        parents.put(node, node);
        // 因为一开始每一个点都是代表点,所以集合大小就是1
        sizeMap.put(node, 1);
      }
    }
    // 从点cur开始,一直往上找,找到不能再往上的代表点,返回
    // 沿途所有结点都放入一个容器里(容器可以不是栈),目的是记下沿途路径
    public Node<V> findFather(Node<V> cur){
      Stack<Node<V>> path=new Stack<>();
      while(cur!=parents.get(cur)) {
        path.push(cur);
        cur=parents.get(cur);
      }
      // 跳出上面的循环后,cur一定指向代表点
      // 返回代表点之前,把沿途所有结点的父结点都改成代表点
      // 重要优化就体现在这,将链扁平化
      while(!path.isEmpty()) {
        parents.put(path.pop(), cur);
      }
      return cur;
    }
    public boolean isSameSet(V a,V b) {
      // 如果两个样本中有任何一个样本没有在nodes表里初始化,
      // 就必然不会在同一个集合里
      if(!nodes.containsKey(a) || !nodes.containsKey(b)) {
        return false;
      }
      // if没中,说明两个样本都在nodes表里登记了
      // 通过样本找它所在集合的代表点,如果两个代表点的内存地址一样
      // 就说明是在同一个集合
      return findFather(nodes.get(a))==findFather(nodes.get(b));
    }
    // 注意:是a样本所在的整个集合 和 b样本所在的整个集合 进行合并
    public void union(V a,V b) {
      // 没有登记,无法合并
      if(!nodes.containsKey(a) || !nodes.containsKey(b)) {
        return ;
      }
      // 登记了的话,找到自己所在集合的代表点
      Node<V> aHead=findFather(nodes.get(a));
      Node<V> bHead=findFather(nodes.get(b));
      // 只有两个代表点内存地址不一样才需要合并
      // 否则,说明这两个代表点所代表的两个集合本来就合并好了
      if(aHead!=bHead) {
        // 分别求得两个集合的的大小
        int aSetSize=sizeMap.get(aHead);
        int bSetSize=sizeMap.get(bHead);
        Node<V> big=aSetSize>=bSetSize?aHead:bHead;
        Node<V> small=big==aHead?bHead:aHead;
        // 小集合挂在大集合的下面
        // 直接把小集合头节点的父结点改为大集合的头节点
        parents.put(small, big);
        // 所以大集合的大小就变为两个集合大小相加
        sizeMap.put(big, aSetSize+bSetSize);
        // 小集合头节点不在作为代表点了,所以删掉在sizeMap里的记录
        sizeMap.remove(small);
      }
    }
  }
}

相关文章
|
存储 机器学习/深度学习 人工智能
数据结构学习笔记——图的存储结构(邻接矩阵和邻接表)
数据结构学习笔记——图的存储结构(邻接矩阵和邻接表)
数据结构学习笔记——图的存储结构(邻接矩阵和邻接表)
|
存储 算法
【数据结构】图以及图的遍历(深度遍历和广度遍历)
【数据结构】图以及图的遍历(深度遍历和广度遍历)
157 0
数据结构之二叉树的结构和遍历的实现
数据结构之二叉树的结构和遍历的实现
数据结构193-图论-图的遍历方法
数据结构193-图论-图的遍历方法
61 0
数据结构193-图论-图的遍历方法
数据结构199-图论-深度优先遍历实现
数据结构199-图论-深度优先遍历实现
58 0
数据结构199-图论-深度优先遍历实现
数据结构191-图论-添加顶点边代码
数据结构191-图论-添加顶点边代码
50 0
数据结构191-图论-添加顶点边代码
|
存储 索引
【数据结构】图的存储结构—邻接表
【数据结构】图的存储结构—邻接表
822 0
【数据结构】图的存储结构—邻接表
|
存储 机器学习/深度学习 数据建模
【数据结构】图的存储结构—邻接矩阵
【数据结构】图的存储结构—邻接矩阵
1149 0
【数据结构】图的存储结构—邻接矩阵
|
存储 算法 搜索推荐
【数据结构】什么是拓扑排序—关于图的拓扑排序
【数据结构】什么是拓扑排序—关于图的拓扑排序
234 0
【数据结构】什么是拓扑排序—关于图的拓扑排序