数据结构:并查集(概念,代码实现,并查操作优化)

目录

  • 1.表示集合关系
  • 2.并查集的代码实现
    • 1.基本操作:查
    • 2.基本操作:并
  • 3.并查集的优化
    • 1.并(Union)操作的优化
    • 2.Find操作的优化(压缩路径)

1.表示集合关系

用互不相交的树,表示多个集合
:查找元素归属的集合。(找树的根结点)
判断两个元素是否属于同一集合。(判断根节点是否相同)
:将两个集合合并为一个集合。(让一棵树成为另一棵树的子树即可)

所以能使用“并”和“查”两个操作的集合,就称之为并查集
并查集( Disjoint Set)是逻辑结构――集合的一种具体实现,只进行“并”和“查”两种基本操作。

2.并查集的代码实现

存储结构采用顺序存储,双亲表示法,并和查两个操作会更为简单。
(双亲表示法相关内容,请看博主这篇文章:https://blog.csdn.net/qq_61888137/article/details/134355535?spm=1001.2014.3001.5502)

1.基本操作:查

Find ——“查”操作:确定一个指定元素所属集合.
最坏时间复杂度:O(n)

在这里插入图片描述

2.基本操作:并

Union ——“并”操作:将两个不想交的集合合并为一个.
时间复杂度:O(1)

在这里插入图片描述

3.并查集的优化

核心思想:尽可能让树变矮.

1.并(Union)操作的优化

目的:为了尽可能地降低合并后树的高度,从而降低时间复杂度。
用根节点的绝对值表示树的结点总数
②Union操作,让小树合并到大树

该方法构造的树高不超过 [ l o g 2 n ] + 1 [log_2^n]+1 [log2n]+1(向下取整)
Union操作优化后,Find操作最坏时间复杂度: O ( l o g 2 n ) O(log_2^n) O(log2n)
最坏时间复杂度:将n个独立元素通过多次Union合并为一个集合―—O(nlog2n)

在这里插入图片描述

2.Find操作的优化(压缩路径)

压缩路径:Find操作,先找到根节点,再将查找路径上所有结点都挂到根结点下
目的是为了方便下一次查找元素。

每次Find操作,先找根,再“压缩路径”,可使树的高度不超过O(a(n))
a(n)是一个增长很缓慢的函数,对于常见的n值,通常α(n)<4,因此优化后并查集的Find、Union操作时间开销都很低。
最坏时间复杂度:将n个独立元素通过多次Union合并为一个集合―—O(n a(n))

在这里插入图片描述

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