并查集原理及代码实现
并查集
首先要明确的是并查集是森林。由多棵树组成。
并查集 （英文：Disjoint-set data structure，直译为不交集数据结构），用于处理一些 不交集 （Disjoint sets，一系列没有重复元素的集合）的合并及查询问题。
并查集支持如下操作：1、查询：查询某个元素属于哪个集合，通常是返回集合内的一个"代表元素"。这个操作是为了判断两个元素是否在同一个集合之中。2、合并：将两个集合合并为一个。3、添加 ：添加一个新集合，其中有一个新元素。添加操作不如查询和合并操作重要，常常被忽略。这个数据结构同时支持查询和合并这两种操作。
问题：给了一堆类型为string的数据，应该怎么给他们编号呢？怎么建立对应的映射关系呢？
1、通过编号找数据。把这堆数据存到vector结构里，每个数据就有了自己的编号；2、通过数据找编号。把数据存到map结构中，就可以快速通过编号找到数据。
问题：如何描述数据之间的关系呢？怎么去建立这棵树？
某一部分属性相同的数据归到一个集合里。每个集合中任选一个节点去做根，这个集合中其他的节点作孩子。
题外话：与堆类似（用数组来当底层的数据结构），并查集用数组来表示多棵树，用数组下标来表示关系。用的是双亲表示法，保存父节点的下标即可。B树用的是三叉链。
原理
一个例子：某实习组招生10人，哈尔滨招4人，云南招3人，西藏招3人，10个人来自不同的学校，起先互不相识，每个学生都是一个独立的小团体，现给这些学生进行编号：{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}; 给以下数组用来存储该小集体，数组中的数字代表：该小集体中具有成员的个数。
我 你 他 双 时 而 先 句 吃 高 //学生姓名
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 //挨个放入vector，人名映射数组编号
-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 //数组--表示该小集体成员个数
数组的初始值给的是-1，表示10个数据每个数据分别是一个集合，集合内无成员。
比如“我”和“先”在一个集合，假设"我"做根，那“我”对应的数组值-1加上"先"对应的-1，得-2，"先"映射的数据编号为6，其对应的数组值改为"我"映射的数据编号0。
我 你 他 双 时 而 先 句 吃 高 //学生姓名
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 //人名映射数组编号
-2 -1 -1 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 //数组
接下来大家结伴去实习地。哈尔滨学生小分队s1={“我”, “先”, “句”, “吃”}，云南学生小分队s2={“你”, “时”, “高”}，西藏学生小分队s3={“他”, “双”, “而”}就相互认识了，10个人形成了三个小团体。假设右三个群主“我”, “你”, “他”担任队长，负责大家的出行。
根据刚才讲解的"我"和"先"组成一个集合的方法，给这10个人组成的3个集合进行分类，最后得到的情况如下
我 你 他 双 时 而 先 句 吃 高 //学生姓名
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 //人名映射数组的下标
-4 -3 -3 2 1 2 0 0 0 1 //数组
从上列表可以看出：编号6, 7, 8同学属于0号小分队，该小分队中有4人(包含队长0)；编号为4和9的同学属于1号小分队，该小分队有3人(包含队长1)，编号为3和5的同学属于2号小分队，该小分队有3个人(包含队长1)。
仔细观察数组中内融化，可以得出以下结论：
- 数组的下标表示学生姓名和数组的映射关系；
- 数组的值如果为负数，那么这个位置映射的学生就是集合的代表数据（树的根），该数字的绝对值代表该集合中元素个数；
- 数组的值如果为非负数，这个值表示该元素的父亲在数组中的下标；
实习一段时间后，哈尔滨小分队和云南小分队相互认识，最后合并为一个集合。
我 你 他 双 时 而 先 句 吃 高 //学生姓名
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 //人名映射数组的下标
-7 0 -3 2 1 2 0 0 0 1 //数组
此时将云南小分队的队长"你"加入到"我"的集合中，只需要修改"我"和"你"对应的数组的值即可。现在"我"集合有7个人，"他"集合有3个人，总共2个集合。
功能
通过以上例子可知，沿着数组表示的树形关系可以找到根。并查集一般可以解决一下问题：
- 查找元素属于哪个集合：根据数组的值（即根据该值表示的是树形结构里的父亲节点下标）一直找到根(当数组值为负数就是根)；
- 查看两个元素是否属于同一个集合：根据数组的值一直找到树的根，如果根相同表明在同一个集合，否则不在同一个集合；
- 将两个集合归并成一个集合：a.将两个集合中的元素合并；b.将一个集合名称改成另一个集合的名称；
- 集合的个数：遍历数组，数组中元素为负数的个数即为集合的个数。
优化
路径压缩
我们在合并集合的时候，是将根节点编号大的树直接当作另一颗根节点编号小的树的子树（合并的这个集合层数就会越来越多）。当合并的集合多了的话，我们在找根的时候，每次找根都要一层一层地往上找，效率会低。
此时的优化方法就是在查找根的时候，进行压缩。举例：查找x的时候，发现找到根的时候x在数组里的值（现在的父亲不等于根），就把x在数组中对应的值改成最终找到的根的下标。
// 优化2：路径压缩
int FindRoot(int index)
{
// 树形结构 存储的是父节点的下标
int root = index;
// 如果当前下标对应的值>=0，说明她们不是根，要继续查找
while (_ufs[root] >= 0) root = _ufs[root];
// 路径压缩
while (_ufs[index] >= 0)
{
int parent = _ufs[index];
// 走过的每个节点都成为根的孩子
_ufs[index] = root;
index = parent;
}
return root;
}
// 合并元素 -- 合并原则：按根节点下标的大小
bool Union(int x1, int x2)
{
int root1 = FindRoot(x1);//找到下标为x1的根节点
int root2 = FindRoot(x2);//找到下标为x2的根节点
// x1已经与x2在同一个集合（根节点一样，说明在同一个集合）
if (root1 == root2)
return false;
// 把下标大的根节点往下标小的根节点集合去合并
if (root1 > root2)
swap(root1, root2);
// 将两个集合中元素合并
_ufs[root1] += _ufs[root2];
// 将其中一个集合名称改变成另外一个
_ufs[root2] = root1;
return true;
}
启发式压缩：优化合并原则
启发式压缩就是边合并的时候边优化。将合并原则修改为：按所在集合元素多少来合并，把数据少的小集合合并到数据多的大集合去
// 优化1：优化合并原则
int FindRoot(int index)
{
//树形结构 存储的是父节点的下标
int parent = index;
//如果当前下标对应的值>=0，说明她们不是根，要继续查找
while (_ufs[parent] >= 0) parent = _ufs[parent];
return parent;
}
//合并元素 合并原则：按所在集合元素多少
bool Union(int x1, int x2)
{
int root1 = FindRoot(x1);//找到下标为x1的根节点
int root2 = FindRoot(x2);//找到下标为x2的根节点
// x1已经与x2在同一个集合（根节点一样，说明在同一个集合）
if (root1 == root2)
return false;
//把数据量小的往大集合去合并
if(abs(_ufs[root1]) < abs(_ufs[root2]))
swap(root1, root2);
// 将两个集合中元素合并
_ufs[root1] += _ufs[root2];
// 将其中一个集合名称改变成另外一个
_ufs[root2] = root1;
return true;
}
当然，把这两种优化方法结合起来，优化效果更好！找根的时候就不用层层往回找了。
代码
基础版，直接使用数据的编号来操作
#include
#include
using namespace std;
class UnionFindSet
{
public:
UnionFindSet(size_t n)
:_ufs(n, -1)
{}
// 给一个元素的编号，找到该元素所在集合的名称
int FindRoot(int index)
{
//树形结构 存储的是父节点的下标
int parent = index;
//如果当前下标对应的值>=0，说明她们不是根，要继续查找
while (_ufs[parent] >= 0) parent = _ufs[parent];
return parent;
}
//合并元素
bool Union(int x1, int x2)
{
int root1 = FindRoot(x1);//找到下标为x1的根节点
int root2 = FindRoot(x2);//找到下标为x2的根节点
// x1已经与x2在同一个集合（根节点一样，说明在同一个集合）
if (root1 == root2)
return false;
// 将两个集合中元素合并
_ufs[root1] += _ufs[root2];
// 将其中一个集合名称改变成另外一个
_ufs[root2] = root1;
return true;
}
//集合个数
size_t Count()const
{
int count = 0;
//如果当前下标对应的值<0，说明是根，就表示一个集合
for (auto e : _ufs)
{
if (e < 0) count++;
}
return count;
}
//判断两个数据是否在同一个集合里
bool InSet(int x1, int x2)
{
return FindRoot(x1) == FindRoot(x2);
}
private:
vector _ufs;
};
升级版，需要自己建立数据和下标的映射关系
#pragma once
#include
#include
#include
#include 题目
剑指 Offer II 116. 省份数量
class Solution {
public:
int findCircleNum(vector>& isConnected) {
vector ufs(isConnected.size(), -1);
//lambda表达式
auto findRoot = [&ufs](int x){
while(ufs[x] >= 0) x = ufs[x];
return x;
};
for(size_t i = 0; i < isConnected.size(); ++i)
{
for(size_t j = 0; j < isConnected[i].size(); ++j)
{
if(isConnected[i][j] == 1)//表示城市有连接，可以进入一个集合
{
int root1 = findRoot(i);
int root2 = findRoot(j);
if(root1 != root2)
{
ufs[root1] += ufs[root2];
ufs[root2] = root1;
}
}
}
}
int count = 0;
for(auto e: ufs)
{
if(e < 0) count++;
}
return count;
}
};
990. 等式方程的可满足性
class Solution {
public:
bool equationsPossible(vector& equations) {
//相等的值 就在一个集合中，不相等的值不能在 t
vector ufs(26, -1);//26个字母
auto findRoot = [&ufs](int x){
while(ufs[x] >= 0) x = ufs[x];
return x;
};
// 第一遍，先把相等的值加到一个集合中
for(auto& str : equations)
{
if(str[1] == '=')
{
int root1 = findRoot(str[0] - 'a');
int root2 = findRoot(str[3] - 'a');
if(root1 != root2)
{
ufs[root1] += ufs[root2];
ufs[root2] = root1;
}
}
}
// 第二遍，先看不相等的值在不在一个集合，如果在，就返回false
for(auto& str : equations)
{
if(str[1] == '!')
{
int root1 = findRoot(str[0] - 'a');
int root2 = findRoot(str[3] - 'a');
if(root1 == root2)
{
return false;
}
}
}
return true;
}
};