并查集

等价关系与等价类

从数学上看,等价类是一个对象(或成员)的集合,在此集合中的所有对象应满足等价关系。若用符号"≡"表示集合上的等价关系,那么对于该集合中的任意对象x,y, z,下列性质成立:

1、自反性:x ≡ x

2、对称性:若 x ≡ y 则 y ≡ x

3、传递性:若 x ≡ y 且 y ≡ z 则 x ≡ z

因此,等价关系是集合上的一个自反、对称、传递的关系。

通过金属线连接起来的电器的连通性,就是一种等价关系。这种关系显然具有自反性,因为任何一个器件都是与自身连通的;如果a 电连通b,那么b一定也电连通a,因此这种关系具有对称性; 若a连通到b,并且b连通到c,那么a连通到c 。

并查集

并查集的一般用途就是用来维护某种具有自反、对称、传递性质的关系的等价类。并查集一般以树形结构存储,多棵树构成一个森林,每棵树构成一个集合,树中的每个节点就是该集合的元素,找一个代表元素作为该树(集合)的祖先。

并查集支持以下三种操作:

1、Make_Set(x) 把每一个元素初始化为一个集合

初始化后每一个元素的父亲节点是它本身,每一个元素的祖先节点也是它本身。

2、Find_Set(x) 查找一个元素所在的集合

查找一个元素所在的集合,只要找到这个元素所在集合的祖先即可。判断两个元素是否属于同一集合,只要看他们所在集合的祖先是否相同即可。

3、Union(x,y) 合并x,y所在的两个集合

合并两个不相交集合操作很简单:首先设置一个数组Father[x],表示x的"父亲"的编号。那么,合并两个不相交集合的方法就是,找到其中一个集合的祖先,将另外一个集合的祖先指向它。

并查集的优化

1、Find_Set(x)时 路径压缩

寻找祖先时我们一般采用递归查找,但是当元素很多亦或是整棵树变为一条链时,每次Find_Set(x)都是O(n)的复杂度,有没有办法减小这个复杂度呢?

答案是肯定的,这就是路径压缩,即当我们经过"递推"找到祖先节点后,"回归"的时候顺便将它的子孙节点都直接指向祖先,这样以后再次Find_Set(x)时复杂度就变成O(1)了。

2、Union(x,y)时 按秩合并

即合并的时候将元素少的集合合并到元素多的集合中,这样合并之后树的高度会相对较小,做题时,一定要想清楚两个集合凭什么可以合并。

主要代码实现

/* father[x]表示x的父节点 */
int father[MAX];
/* rank[x]表示x的秩 */                         //其实可以不需要这个数组,这个数组时为了将树的高度尽量减小而已
int rank[MAX];


/* 初始化集合 */
void Make_Set(int x)
{
	father[x] = x;
	rank[x] = 0;
}


/* 查找x元素所在的集合,回溯时压缩路径 */
int Find_Set(int x)
{
	if (x != father[x])
	{
		father[x] = Find_Set(father[x]);
	}
	return father[x];
}


/* 按秩合并x,y所在的集合 */
void Union(int x, int y)
{
	x = Find_Set(x);
	y = Find_Set(y);
	if (x == y) return;
	if (rank[x] > rank[y])
	{
		father[y] = x;
	}
	else
	{
		if (rank[x] == rank[y])
		{
			rank[y]++;
		}
		father[x] = y;
	}
}







上面的find()函数注意如下:

//一、数据太大时会出现栈溢出
int Find(int i)
{
if(i!=father[i])
farther[i]=Find(father[i]);
return father[i];         //注意这里不是返回i
}
//二、可能超时
int Find(int i)
{
while(i!=farther[i])
   i=father[i];
return i;
}
//三、比较好,这里是路径压缩了
int find(int p)
{
	while (p != father[p])
	{
		// 将p节点的父节点设置为它的爷爷节点
		father[p] = father[father[p]];
		p = father[p];
	}
	return p;
}


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