【数据结构】并查集

并查集是简单的数据结构,学会并查集,为图打好基础。

并查集的概念

是树状的数据结构,用于处理相交集合的合并与查询

通常用森林表示,一片森林表示一个集合

并查集一般需要完成

  1. 查找元素属于哪个集合
  2. 查看两个元素是否属于同一个集合
  3. 将两个集合归并成一个集合
  4. 集合的个数

并查集的原理

假设有10个人,用集合表示为{0,1,2,3,4,5,6,7,8,9}

我们用数组表示这十个人

  1. 数组的下标表示人的编号
  2. 数组的内容表示每个人认识其中人的数目 (-1 表示只认识自己)

表示为10片森林


经过一段时间后,他们形成三个小团体,s1{0,6,7,8} s2{1,4,9} s3{ 2,3,5}

利用并查集表示

  • 数组的下标对应集合中元素的编号
  • 数组中如果为负数,负号代表根,数字代表该集合中元素个数
  • 数组中如果为非负数,代表该元素双亲在数组中的下标

所以在并查集中,我们会关注数组的下标和数组的内容。

如果数组的内容是负数,那么他就是根(Root)

如果数组的内容为(非负数),那么就指向他的父亲。

所以我们能简单解决这些问题

  • 查找元素属于哪个集合

沿着树形关系一直往上寻找到根(直到找到内容为负数的)

  • 查看元素是否属于同一个集合

寻找到根,不同则表示不是同一个集合

  • 将两个集合归并成一个集合

一个集合归并到另一个集合中,并修改集合的内容

  • 集合的个数

多少个负数内容的位置,就有多少个集合

接下来,来简单实现一个并查集


并查集的模拟

框架

//并查集
class UnionFindSet {
public:
	//构造函数
	UnionFindSet(int n);
    
    //查找元素所在的集合
	int findRoot(int x);

	//合并两个元素所在的集合
	void Union(int x1, int x2)
	
    //获取并查集中集合的个数
	int SetCount();
private:
	vector<int> _set;各个结点之间的关系
};

构造

接收vector容器应该预留的空间

初始化为-1

	UnionFindSet(int size)
		:_set(size,-1)
	{}

不需要自定析构函数

默认会调用系统默认析构


查找root

一直向上寻找,变换x ,直到找到内容为负数

	//查找元素是否在集合里
	size_t FindRoot(int x)
	{
		while (_set[x] >= 0)
		{
			x = _set[x];
		}
		return x;
	}

合并俩个集合

将B合并到A中,A的根内容要改变,B的根内容也要改变

	//合并
	void Union(int x1, int x2)
	{
		int root1 = FindRoot(x1);
		int root2 = FindRoot(x2);
		if (root1 != root2)
		{
			_set[root1] += _set[root2];
			_set[root2] = root1;	
		}
	}

路径压缩

如果有大量的数据,那么树的层数可能非常高,查找的时候就需要一层一层往上迭代。这时候很浪费效率,这里就提出路径压缩。

路径压缩一般发送在查找根结点,会压缩路径上的所有结点,挂接到根上。

	size_t FindRoot(int x)
	{
		//找根
		size_t root = x;
		while (_set[x] >= 0)
		{
			x = _set[x];
		}

		//压缩
		while (_set[x] >= 0)
		{
			size_t parent = _set[x];
			_set[x] = root;

			x = parent;
		}
		return root;

	}

Gitee:提取代码

相关题目

LCR 116. 省份数量

思路:

运用并查集的相关知识

题目给我们一个相邻矩阵,遍历一半矩阵就能知道连通的关系。

我们把矩阵中为1的放到一个集合中,返回集合的数目

解题时,运用lambda表达式,调用找根root的函数。

class Solution {
public:
    int findCircleNum(vector<vector<int>>& isConnected) {
        int n=isConnected[0].size();
        vector<int> _ufs(n,-1);
        //找根 >=0 就往上找
        auto FindRoot=[&_ufs](int x)
        {
            int parent=x;
            while(_ufs[parent]>=0)
            {
                parent=_ufs[parent];
            }
            return parent;
        };

        //遍历,遇到1 并且根不同 就合并 
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            for(int j=0;j<=i;j++)
            {
                if(isConnected[i][j]==1)
                {
                    int root1=FindRoot(i);
                    int root2=FindRoot(j);
                    if(root1!=root2)
                    {
                        _ufs[root1]+=_ufs[root2];
                        _ufs[root2]=root1;
                    }
                }
            }
        }

        int count =0;
        for(auto x:_ufs)
        {
            if(x<0)
                count++;
        }
        return count;

    }
};
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