- book site: http://algs4.cs.princeton.edu/home/
- 用Java语言描述
- 用到的第三方库下载地址: algs4.jar
- 用到的所有数据下载地址: algs4-data.zip
- 导入库时，用
import edu.princeton.cs.algs4.*
本章开始阅读时间: 2016年8月25日
本章结束阅读时间: 2016年8月31日
注：本人阅读的是英文原版书籍。
本章摘要：第一章用了200+页，但并没有急于进入算法部分。由于全书是通过Java语言来描述算法，所以这一章主要是以Java为例来讲解基本的编程知识，不熟悉Java的同学完全可以将本章作为Java的入门学习材料。读完第一章我的感受是：这本书完全是面向编程和算法初学者，但又不失一定的深度。作者充分考虑了初学者的感受，用了大量的图表帮助读者理解算法的行为，文字描述也非常用心。这本书的配套网站上也有对每章主要内容的概述，读完每一节再利用网站的内容进行复习，效果非常好。
1 Fundamentals
1.1 Basic Programming Models
p.23上列举了几个静态方法的实现，其中素性测试、牛顿法求平方根挺有用，应该理解并记下来。
方法（函数）的一些性质：
- Java中，参数默认是按值传递的(pass by value)
- 函数名可以被重载(overload)
- 一个方法只能有一个返回值（Matlab中，可以有多个返回值）
- 副作用（修改数组的值，输出等）
递归的三要素：
- 要单独处理
base-case，即问题不可划分的最小情形，在处理完后用return返回结果； - 子问题：要合理地划分出子问题；
- 子问题不应该重叠。
外部库
-
java.lang.*是标准系统库，我们常用的Java类就在这个库中，比如System,Math,Integer,Double,String等等 - 需要手动导入的标准库：比如
java.util.Arrays - 第三方库
p.32上列举的StdRandom库里的几个静态方法很有学习价值，比如洗牌算法shuffle()。我想到的是它可以用在遗传算法种群初始化上~
-
StdDrew的API介绍：p.43。p.45上有一些很有意思的小程序
Binary search
不多说了，经典的不能再经典的算法：
public class BinarySearch {
public static int rank(int key, int[] a) {
int start = 0;
int end = a.length - 1;
while (start <= end) {
int mid = start + (end - start) / 2;
if (key < a[mid]) {
end = mid - 1;
} else if (key > a[mid]) {
start = mid + 1;
} else {
return mid;
}
}
return -1;
}
}
在测试p47的BinarySearch时，由于我使用的是IntelliJ IDEA，无法像在命令行里那样通过<重定向输入流，试了在Run/Debug Configurations里设置Program arguments，比如这个语句tinyW.txt < tinyT.txt，tinyW可以读入，tinyT.txt就无法读入。在SegmentFault找到了答案。可行的做法是要手动在获得输入前重定向一下标准输入：
try {
FileInputStream input = new FileInputStream("algs4-data/tinyT.txt");
System.setIn(input);
} catch (FileNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
}
需要引入的库：
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
常见问题
-
数组的重叠(Aliasing)：如果要对一个数组进行复制，不能简单地把一个已经存在的数组赋值给它，而应该重新声明一个新的数组，并为他分配内存，然后通过初始化来拷贝。比如，下面的方法就是错误的：
int[] a = new int[N]; ... a[i] = 1234; ... int[] b = a; // 这并不是拷贝，b仅仅是a的一个别名 b[i] = 5678; // 同时也会修改a[i]的内容所以，这是一个很容易犯错的地方，必须弄清楚概念。
- 整数溢出的一个典型例子：
Math.abs(-2147483648)的结果是-2147483648。 - 整型的最大值和最小值：
Integer.MAX_VALUE，Integer.MIN_VALUE；如何将double型初始化为无穷大？正无穷是Double.POSITIVE_INFINITY，负无穷是Double.NEGATIVE_INFINITY。 -
1/0的结果是runtime异常，1/0.0的结果是INFINITY。 - 在Java中，以下两种定义方式：
int a[]和int[] a是等价的，Java推荐后者。 - Java不支持函数式编程（无法将一个静态方法作为某个静态方法的参数传入）。
1.2 Data Abstraction
静态方法和非静态方法的不同
- 主要目的：静态方法(static method)的首要目的是实现函数（单一功能），非静态方法或实例方法(non-static method, instance method)的首要目的是实现对数据类型的操作；
- 调用方式：静态方法的调用以类名开始（首字母大写），如
Math.sqrt(2.0)；而实例方法的调用以对象名开始（首字母小写），如dog.bark()。 - 参数：静态方法是直接传入参数（值传递），实例方法是对象和参数的引用。
使用对象
- 赋值。注意对引用的赋值不同于拷贝，和数组的Aliasing一样，仅仅是复制了引用，实体并没有复制。
- 参数传递。好好理解这句话：The convention is to pass the reference by value (make a copy of it) but to pass the object by reference. 对象作为参数传递时，都是通过引用。
- 返回值。对象可以作为返回值。这就相当于提供了返回多个变量的方法。
- 注意：数组是对象！Java中，除了基本数据类型(primitive type)，所有的类型都是对象。这也是为什么将数组作为参数传递时可以修改数组内部元素，因为数组是对象，而对象都是通过引用传递的。
- 小结：数据类型(data type)是一个值的集合以及定义在它们上面的操作集合。对象(object)是数据类型的实体。对象的三要素：状态(state)，身份(identity)，行为(behavior)。
抽象数据类型的例子
- Java的
String类。一个问题：为什么不使用字符数组而要使用String呢？答案与使用任何ADT的理由一样：为了让客户代码(client code)简洁明了。 -
p.81列举了一些典型的Java字符串处理代码，比如回文串检测、文件名解析、按特殊字符分割、字典序检测等，很有用。
实现抽象数据类型
- 实例变量(instance variables)。通常声明为
private（否则就不是抽象类型了）；常量（初始化后就不再改变的量）用final修饰。 - 构造函数(constructors)。一个Java类至少有一个构造函数。构造函数的目的就是初始化实例变量。构造函数与类名保持一致。
- 实例方法(instance methods)。实例方法与静态方法的不同：实例方法可以访问和操作实例变量。
- 作用域(scope)。在实现实例方法时，会使用三种变量：参数变量、局部变量、实例变量。前两个与静态方法一样：参数变量的作用域是整个函数体；局部变量的作用域是从它被定义之后的块体。而实例变量的作用域是整个类。
数据类型的设计
暂时先跳过。
常见问题
- 创建对象数组：如果要创建一个有N个对象的数组，需要使用N+1次
new——一次用来初始化数组，其他N次用来创建对象。正确的方法：
Counter[] a = new Counter[2];
a[0] = new Counter("test");
- 什么是指针？
p.111给出了详细的解释。
1.3 Bags, Queues, and Stacks
一些基本概念
泛型(generics) 是一种参数化的数据类型，而不具体指明是哪种。这样可以简化类的实现（否则对每个数据类型都要实现一遍，就很麻烦）。
与泛型联系的概念是基本数据类型的自动封装(autoboxing)和解封装。
Iterable collections 不知道怎么翻译...迭代集？意思就是用迭代器遍历存放对象的数据结构，这是Java语言一种很方便的设计，因为我们在遍历时无需知道对象的具体结构了。很多高级编程语言也支持这种特性。
Bags
- 我理解的，bag是类似于set的东西，不同的是元素可以重复。
- bag不支持移除元素。bag的目的是为用户提供收集元素、访问已收集元素的服务。遍历元素的顺序是不确定的，对用户而言也是无关紧要的。
FIFO queues
基本的数据结构——先入先出队列。p.126举了一个连续读入整数存入整数数组的例子，就是利用了队列：先从输入流把数据存入队列，于是就可以根据队列大小申请数组大小；再让所有整数出队，并存入数组中。
不过个人感觉这样读入是不是效率低了些...因为有入队和出队的开销。但是好处似乎也是有的，就是不用事先知道有多少整数，而是通过建立队列知道数组要开多大；而如果直接用数组就无法准确知道预分配的大小。
Pushdown stacks
就是我们通常所说的栈。这里指的是“从上往下”压栈的方式，实际中还有“从下往上”压栈的方式。对应的就是大端存储和小端存储？
算术表达式的模拟
p.128讲了如何用栈实现对算术表达式的解析。其实就是用栈模拟递归的一种形式。一个非常简单的算法是Dijkstra前辈于1960年提出来的。基本思想是维护两个栈，一个用来存放运算对象(operand stack)，一个用来存放运算符(operator stack)。从左到右遍历算术表达式，并执行如下操作：
- 把运算对象放入operand stack
- 把运算符放入operator stack
- 忽略左括号
- 一旦遇到一个右括号，pop出一个运算符，pop出对应的运算对象（单目运算符pop出一个，双目运算符pop出两个），然后把运算结果放入operand stack
最终operator stack空，operand stack中只有一个运算对象，它就是整个算术表达式的结果。
需要加载的库：
import edu.princeton.cs.algs4.*;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
代码：
public static void expressionEvaluate(String[] args) {
Stack ops = new Stack();
Stack vals = new Stack();
// 重定向输入流：从文件输入
try {
FileInputStream input = new FileInputStream("tempString.txt");
System.setIn(input);
} catch (FileNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
}
while (!StdIn.isEmpty()) {
String s = StdIn.readString();
if (s.equals("(")) {}
else if (s.equals("+")) ops.push(s);
else if (s.equals("-")) ops.push(s);
else if (s.equals("*")) ops.push(s);
else if (s.equals("/")) ops.push(s);
else if (s.equals("sqrt")) ops.push(s);
else if (s.equals(")")) {
String op = ops.pop();
double v = vals.pop();
if (op.equals("+")) v = vals.pop() + v;
else if (op.equals("-")) v = vals.pop() - v;
else if (op.equals("*")) v = vals.pop() * v;
else if (op.equals("/")) v = vals.pop() / v;
else if (op.equals("sqrt")) v = Math.sqrt(v);
vals.push(v);
}
else vals.push(Double.parseDouble(s));
}
StdOut.println(vals.pop());
}
上面的处理假定表达式有完整的括号（最外层也有）。其中tempString.txt中即存放所要解析的算术表达式，如( 1 + ( ( 2 + 3 ) * ( 4 * 5 ) ) )，对应输出为101.0；再如( ( 1 + sqrt ( 5.0 ) ) / 2.0 )，对应输出为1.618033988749895。
这个算法的复杂度是O(n)。
Implementing collections
本节讲的是在实现Bag, Stack和Queue之前，先实现一些基本的框架。这个"collections"大概就是对数据结构的一种统称吧，即存储同类对象的逻辑结构。
Fixed-capacity stack
一个非常简单的栈模型，只能存储String，要求用户定义容量，不支持迭代器。
文中说道：
The primary choice in developing an API implementation is to choose a representation for the data.
一个显然的选择是用String数组。用一个数组a[]存放实例变量，用一个整数N统计栈中元素的个数。须满足的特性：
- 数组中的元素按插入的顺序排列
- 当
N是0的时候，栈为空 - 栈不空时，栈顶是
a[N-1]
实现：
public class FixedCapacityStackOfStrings {
private String[] a;
private int N;
public FixedCapacityStackOfStrings(int cap) {
a = new String[cap];
}
public boolean isEmpty() {
return N == 0;
}
public int size() {
return N;
}
public void push(String item) {
a[N++] = item;
}
public String pop() {
return a[--N];
}
}
上面的实现就是最简单的栈模型，但是这个实现只是玩具程序，有很多缺点，后面会在这个基础上设计更实用的数据结构。
泛型
在FixedCapacityStackOfStrings的实现中，第一个要改进的地方就是适应所有的对象，而不仅仅是String，即使用泛型。方法是将代码中所有的String改为Item，另外在类名后面加一个后缀
public class FixedCapacityStack- {
private Item[] a;
private int N;
public FixedCapacityStack(int cap) {
a = (Item[]) new Object[cap];
}
public boolean isEmpty() {
return N == 0;
}
public int size() {
return N;
}
public void push(Item item) {
a[N++] = item;
}
public Item pop() {
return a[--N];
}
}
使用了Java中的关键词Item来表示泛型，是用来代表类型的参数。注意创建泛型数组的方式，有一个疑问：为什么不写成a = new Item[cap]来创建数组？书中说这是由于历史和技术的原因导致Java不允许这种方式。所以就有了这种写法：a = (Item[]) new Object[cap]。确实即使是这么写编译器也会警告，只不过我们可以安全地忽略它。我可以把它理解成强制类型转换嘛...而且是强制类型转换成泛型数组...
Array resizing
第二个要改进的地方就是尽量避免用户自己指定内存空间的大小（如果用户申请了很小的内存空间，则可能导致数组越界；而如果申请了很大的内存空间，则可能造成浪费），而是自适应地调整。
实现的思路很简单：当push元素时，将原数组的内容拷贝到一个空间更大的数组；当pop元素时，则将原数组的内容拷贝到一个空间更小的数组。这让我想到了C++里vector的实现，它的动态数组机制也是这样的方式。
首先，把数组的长度扩大为max。其实是将原数组的内容拷贝到另一个长度为max的数组：
private void resize(int max) {
// N <= max
Item[] temp = (Item[]) new Object[max];
for (int i = 0; i < N; i++) {
temp[i] = a[i];
}
a = temp;
}
注意最后一句的引用赋值，a指向了新的内存空间，原来的内存空间并没有处理，Java的垃圾回收机制会完成这一工作。
然后，当push元素时，检查数组是否已满，即判断已经放入的元素数量有没有达到数组的长度，如果是，就把所有元素拷贝到一个长度为原来两倍的数组中，即执行resize(2*a.length)，之后再放入新的元素：
public void push(Item item) {
if (N == a.length) {
resize(2*a.length);
}
a[N++] = item;
}
类似地，当pop元素时，先去掉栈顶元素(--N)。再检查数组是否盈余过多，是否「盈余过多」的标准不唯一，通常的做法是看已有元素数量是否小于数组长度的1/4，如果是，则表示盈余过多，就将数组长度减半，即resize(a.length/2)：
public Item pop() {
Item item = a[--N];
a[N] = null; // Avoid loitering
if (N > 0 && N == a.length/4) {
resize(a.length/2);
}
return item;
}
Loitering
这个单词是「闲逛，游手好闲」的意思，这是一种隐式的内存泄漏问题，就是指在上面的pop()函数中，我们用a[--N]模拟「弹出栈顶元素」这一动作，但是实际上数据还是保存在内存里的，而它也不会再被访问，Java的垃圾回收机制也无法处理这种现象，因此这个数据就成为了「孤儿」，即Loitering现象。要避免这种情况，只要把对应的元素置为null即可。其实，申请泛型数组的内存时，也是初始化为null的。
Iteration (迭代)
回顾使用String类的迭代器进行遍历的操作：
Stack collection = new Stack();
...
Iterator it = collection.iterator();
while (i.hasNext()) {
String s = i.next();
...
}
或者用foreach操作：
for (String s : collection)
...
类似地，为了让我们自己定义的类可迭代，须要完成以下两个工作：
- 实现方法
iterator()，它返回对象的迭代器（迭代器也是一个类），对于泛型，为Iterator。 - 实现迭代器
Iterator，它有两个方法：hasNext()（返回值是boolean类型），以及next()（返回对象）
为了让一个类是iterable的，首先须要在声明这个类时加上语句implements Iterable。然后，实现iterator()方法，我们将马上要实现的迭代器命名为ReverseArrayIterator（栈是反向遍历）：
public Iterator- iterator() {
return new ReverseArrayIterator();
}
Java提供了实现迭代器的接口，定义如下（java.util.Iterator）：
public interface Iterator- {
boolean hasNext();
Item next();
void remove();
}
通常，remove()方法可以不用实现。于是，按照上面的接口，我们的迭代器ReverseArrayIterator实现如下（直接写在大类中，声明为private，这是类的嵌套写法）：
// 需要: import java.util.iterator;
private class ReverseArrayIterator implements Iterator- {
private int i = N;
public boolean hasNext() {
return i > 0;
}
public Item next() {
return a[--i]; // 从栈顶往栈底遍历
}
public void remove() {}
}
通常为了保证迭代器的健壮性，还需要针对两个情形抛出异常(throw exception)：一是当用户调用remove()方法时，抛出UnsupportedOperationException，二是当i为0时，用户仍然试图调用next()方法，这时抛出NoSuchElementException。这里就省略了~
到这里，迭代器的实现就完成了。小结一下，改进的地方有：
- 泛型化
- 内存大小自适应调整
- 避免隐式内存泄漏
- 加上迭代器功能
完整的ResizingArrayStack实现：
public class ResizingArrayStack- implements Iterable
- {
private Item[] a = (Item[]) new Object[1]; // 初始化数组大小为1
private int N = 0;
public boolean isEmpty() {
return N == 0;
}
public int size() {
return N;
}
private void resize(int max) {
// N <= max
Item[] temp = (Item[]) new Object[max];
for (int i = 0; i < N; i++) {
temp[i] = a[i];
}
a = temp;
}
public void push(Item item) {
if (N == a.length) {
resize(2*a.length);
}
a[N++] = item;
}
public Item pop() {
Item item = a[--N];
a[N] = null; // Avoid loitering
if (N > 0 && N == a.length/4) {
resize(a.length/2);
}
return item;
}
public Iterator
- iterator() {
return new ReverseArrayIterator();
}
private class ReverseArrayIterator implements Iterator
- {
private int i = N;
public boolean hasNext() {
return i > 0;
}
public Item next() {
return a[--i]; // 从栈顶往栈底遍历
}
public void remove() {}
}
}
这个基本模型的实现可谓「麻雀虽小，五脏俱全」。
Linked lists
Linked list这个最基本且重要的数据结构就不多说了，再复习一下定义：
A linked list is a recursive data structure that is either empty (null) or a reference to a node having a generic item and a reference to a linked list.
其抽象类为：
private class Node {
Item item;
Node next;
}
构建一个链表
以创建字符串节点为例，首先创建节点实体：
Node first = new Node();
Node second = new Node();
Node third = new Node();
first.item = "to";
second.item = "be";
third.item = "or";
建立连接关系：
first.next = second;
second.next = third;
链表的基本操作
- 在头部插入节点
- 删除头结点(
first = first.next) - 在尾部插入节点
- 在任意位置插入/删除节点
链表的遍历
for (Node x = first; x != null; x = x.next) {
...
}
用链表实现栈（链式栈）
栈顶位于链表的头部，栈的push通过在头部插入节点完成，栈的pop通过删除头节点完成。
之间用数组实现栈存在效率问题，主要是resize()函数导致的，因为涉及到对整个栈内存的拷贝。而如果用链表实现栈，就不存在这个问题了，对栈的操作与栈的大小是无关的。最优设计原则即：
- 适用于任何数据类型（支持泛型）
- 空间需求与放入的元素数量成正比（无空间浪费）
- 操作的时间效率与数据结构的规模无关（O(1)时间的基本操作）
The algorithms and data structure go hand in hand.
完整的Stack类实现：
public class Stack- implements Iterable
- {
private Node first;
private int N;
private class Node {
Item item;
Node next;
}
public boolean isEmpty() {
return first == null; // 或者: N == 0
}
public int size() {
return N;
}
public void push(Item item) {
Node oldfirst = first;
first = new Node();
first.item = item;
first.next = oldfirst;
N++;
}
public Item pop() {
Item item = first.item;
first = first.next;
N--;
return item;
}
public Iterator
- iterator() {
return new ListIterator();
}
private class ListIterator implements Iterator
- {
private Node current = first;
public boolean hasNext() {
return current != null;
}
public Item next() {
Item item = current.item;
current = current.next;
return item;
}
}
}
友情提醒：别忘了import java.util.Iterator;
用链表实现队列（链式队列）
在链式栈的实现上稍加修改，就可以实现队列。链表的头、尾分别代表队列的头和尾，维护两个指针指向链表的头和尾，入队操作通过在链表尾部插入节点实现，出队操作通过删除链表头节点来实现。这也符合最优设计。
完整的Queue类实现：
public class Queue- implements Iterable
- {
private Node first;
private Node last;
private int N;
private class Node {
Item item;
Node next;
}
public boolean isEmpty() {
return first == null; // 或者: N == 0
}
public int size() {
return N;
}
public void enqueue(Item item) {
Node oldLast = last;
last = new Node();
last.item = item;
last.next = null;
if (isEmpty()) first = last;
else oldLast.next = last;
N++;
}
public Item dequeue() {
Node oldFirst = first;
first = first.next;
if (isEmpty()) last = null;
N--;
return oldFirst.item;
}
public Iterator
- iterator() {
return new ListIterator();
}
private class ListIterator implements Iterator
- {
private Node current = first;
public boolean hasNext() {
return current != null;
}
public Item next() {
Item item = current.item;
current = current.next;
return item;
}
}
}
用链表实现包(bag)
Bag的实现其实比Stack和Queue都简单，只要把Stack的push()改为add()，另外去掉pop()方法即可。
完整的Bag实现：
public class Bag- implements Iterable
- {
private Node first;
private int N;
private class Node {
Item item;
Node next;
}
public boolean isEmpty() {
return first == null;
}
public int size() {
return N;
}
public void add(Item item) {
Node oldFirst = first;
first = new Node();
first.item = item;
first.next = oldFirst;
N++;
}
public Iterator
- iterator() {
return new ListIterator();
}
private class ListIterator implements Iterator
- {
private Node current = first;
public boolean hasNext() {
return current != null;
}
public Item next() {
Item item = current.item;
current = current.next;
return item;
}
}
}
Bag, Stack和Queue类的迭代器实现部分都一样。
常见问题
- 并不是所有的编程语言都有泛型（早期的Java也没有），怎么办？一种办法是对每一种类型都实现一次；还有一种是建立一个存放各种对象的栈。
- 为什么Java不支持泛型数组？历史问题。当前也正在研究中。
- 如何创建一个数组，其中每个元素是一个存放字符串的栈？
Stack[] a = (Stack []) new Stack[N] - 对于数组，可以使用foreach遍历吗？可以。
- 对于
String，可以使用foreach遍历吗？不可以。String没有实现迭代器。 - 为什么不创建一个这样的数据类型：它支持添加元素、删除元素、迭代、返回某个元素...以及所有我们想要的功能，这样不是就可以只实现一个类了吗？答：需要提醒的是，这样的实现被称为宽接口(wide interface)。Java其实提供了这样的实现，比如
java.util.ArrayList,java.util.LinkedList等。为什么要尽量避免使用它们呢？一个原因是没法保证所有的操作都是高效的，另一个原因是they enforce a certain discipline on client programs, which makes client code much easier to understand。
1.4 Analysis of Algorithms
由于有基础，算法分析这一节可以快速阅读，里面的实验就省略了，都能理解（感觉这节还真是啰嗦啊~）。
书上p.185有一些级数的阶的近似，最好能够熟悉。
2-sum快速算法
idea: 如果a[i]是一对2-sum中的一个，那么另一个一定是-a[i]。
- 首先对数组
a按从小到大排序 - 遍历数组，对每个
a[i]，二分搜索-a[i]，如果返回的下标大于i，就将计数器加1（要求大于i是为了避免重复统计）
算法复杂度是O(n log n)。
代码(要import java.util.Arrays;)：
public class TwoSumFast {
public static int count(int[] a) {
Arrays.sort(a);
int N = a.length;
int cnt = 0;
for (int i = 0; i < N; i++) {
if (BinarySearch.rank(-a[i], a) > i) {
cnt++;
}
}
return cnt;
}
public static void main(String[] args) {
int[] a = In.readInts(args[0]);
StdOut.println(count(a));
}
}
3-sum快速算法
类似2-sum，idea: 如果a[i], a[j]是一个3-sum中的两个数，那么第三个数一定是-(a[i]+a[j])。
算法类似2-sum，这里不再描述。复杂度是O(n^2 log n)
代码：
public class ThreeSumFast {
public static int count(int[] a) {
Arrays.sort(a);
int N = a.length;
int cnt = 0;
for (int i = 0; i < N; i++) {
for (int j = i + 1; j < N; j++) {
if (BinarySearch.rank(-(a[i]+a[j]), a) > j) {
cnt++;
}
}
}
return cnt;
}
public static void main(String[] args) {
int[] a = In.readInts(args[0]);
StdOut.println(count(a));
}
}
后面关于Memory分析的部分实在是没有阅读欲望，比较枯燥，有些部分就直接跳过了，以后有需要再回来补上。
1.5 Case Study: Union-Find
吐槽：第一章直接拿并查集来作为case study，与本章讲解的内容似乎并没有什么逻辑关系...难道不应该放在图论部分吗？
又想到了曾经看过的一篇文章，我至今认为它是对并查集最易懂且最有趣的讲解。文章的作者已无从考究，这是一篇转载: http://www.cnblogs.com/ACShiryu/archive/2011/11/24/unionset.html
Quick-union
这是最基本的并查集算法。
public class UF {
private int[] id;
private int count;
public UF(int N) {
// 初始化连通分量
count = N;
id = new int[N];
for (int i = 0; i < N; i++)
id[i] = i;
}
public int count() {
return count;
}
public boolean connected(int p, int q) {
return find(p) == find(q);
}
public int find(int p) {
while (id[p] != p) p = id[p];
return p;
}
public void union(int p, int q) {
int pRoot = find(p);
int qRoot = find(q);
if (pRoot == qRoot) return;
id[pRoot] = qRoot;
count--;
}
}
quick-union算法中的connected(), find(), union()的平均时间复杂度是O(log n)。
Weighted quick-union
上面的算法有个缺陷：由于执行union()操作时是任意连接两个连通分量的，连通分量的连接受输入数据影响比较大，可能会造成很不均衡的状态。一个改进的思路是，用一个数组记录并跟踪每个连通分量（树）的节点数，每次连接两个树时，把节点数较少的树连到节点数较多的树上。
public class WeightedQuickUnionUF {
private int[] id;
private int[] sz;
private int count;
public WeightedQuickUnionUF(int N) {
count = N;
id = new int[N];
for (int i = 0; i < N; i++) id[i] = i;
sz = new int[N];
for (int i = 0; i < N; i++) sz[i] = 1;
}
public int count() {
return count;
}
public boolean connected(int p, int q) {
return find(p) == find(q);
}
public int find(int p) {
while (p != id[p]) p = id[p];
return p;
}
public void union(int p, int q) {
int i = find(p);
int j = find(q);
if (i == j) return;
if (sz[i] < sz[j]) { id[i] = j; sz[j] += sz[i]; }
else { id[j] = i; sz[i] += sz[j]; }
count--;
}
}
这样，如果有N个节点，最坏情况下，最后构造的森林中所有节点的深度也不会超过log n。从而的算法的connected(), find(), union()的最坏时间复杂度就被降到了O(log n)。
在实际中，真正实用的算法是weighted quick-union，其时间复杂度是O(m log n)，其中m是连接数（边数），n是节点数。
路径压缩
观察上面的代码，可以看出，weighted quick-union的效率瓶颈就在于find()函数，怎样可以更快地查找呢？一个idea就是：修改find()函数，想办法将搜索根节点过程中遇到的节点直接连到根上。这就是所谓的路径压缩(path compression)。路径压缩的实现非常容易，只要稍稍修改一下find()函数即可：用一个变量保存根节点，再走一遍刚才的搜索路径，将路径上所有节点的id[]值为根节点即可：
public int find(int p) {
int r; // 根节点
int cur = p;
while (cur != id[cur]) {
cur = id[cur];
}
r = cur;
// 路径压缩
cur = p;
int tmp;
while (cur != r) {
tmp = id[cur];
id[cur] = r;
cur = tmp;
}
return r;
}
虽然看起来是增加了一个循环，但是却能将搜索的效率大大提升，能使搜索的效率接近常数级（平摊复杂度并不是严格的常数级），尤其在数据规模很大的时候。带路径压缩的weighted quick-union的算法分析十分复杂，理论分析已经证明了它是union-find问题的最优算法。
方法论
在这一节的最后总结了解决问题的一些基本步骤，还是挺好的：
- 彻底并且具体地明确问题，包括弄清楚问题内在的基本抽象操作，以及合理地设计API。
- 先考虑最直接的算法，仔细地设计一个简洁的实现；然后认真地设计测试，尽可能模拟实际场景下的输入。
- 要知道当前的实现无法解决什么样规模的问题。
- 通过一步步的提炼来改进算法，并结合经验和数学分析验证其效果。
- 寻找数据结构或算法更高级的抽象，以更好地优化算法。
- 保证对典型的输入能有好的性能，必要时也要努力保证最坏情况的性能。
- 知道何时应该将更深层的优化和研究细节交给研究者们，然后继续解决下一个问题（及时放手）。