并查集的进一步优化

并查集是一种用于处理不相交集合的数据结构。它支持两种操作:查找(Find)和合(Union)。 查找操作用于确定某个元素属于哪个子集,而合并操作则用于将两个子集合并为一个集合。本文将介绍并查集的进一步优化方法:路径压缩与按秩合并。

一、路径压缩:

路径压缩是一种优化查找操作的方法。在传统的并查集中,查找操作的时间复杂度为O(logn),其中n是集合的数量。通过路径压缩,我们可以将查找操作的时间复杂度降低到接近O(1)。

路径压缩的基本思想是在执行查找操作时,将查找路径上的每个节点直接连接到根节点。这样,下次查找同一个节点时,就可以直接找到根节点,从而减少查找时间。

代码实现:

cs 复制代码
#include <stdio.h>

int find(int x, int parent[]) {
    if (parent[x] == x) {
        return x;
    } else {
        parent[x] = find(parent[x], parent); // 路径压缩
        return parent[x];
    }
}

二、 按秩合并:

按秩合并是一种优化合并操作的方法。在传统的并查集中,合并操作的时间复杂度为O(logn),其中n是集合的数量。通过按秩合并,我们可以将合并操作的时间复杂度降低到接近O(1)。

按秩合并的基本思想是在执行合并操作时,总是将较小的树合并到较大的树中。这样,树的高度会减小,从而减少合并时间。

代码实现:

cs 复制代码
#include <stdio.h>

int rank[MAX_SIZE]; // 存储每个根节点的秩

void union(int x, int y, int parent[]) {
    int rootX = find(x, parent);
    int rootY = find(y, parent);

    if (rootX != rootY) {
        if (rank[rootX] > rank[rootY]) {
            parent[rootY] = rootX;
        } else if (rank[rootX] < rank[rootY]) {
            parent[rootX] = rootY;
        } else {
            parent[rootY] = rootX;
            rank[rootX]++;
        }
    }
}

三、总结:

通过路径压缩和按秩合并,我们可以将并查集的查找和合并操作的时间复杂度降低到接近O(1)。这使得并查集在处理大规模数据时更加高效。在实际使用中,我们可以根据具体问题选择合适的优化方法,以提高算法的性能。

相关推荐
前进之路91 小时前
Leetcode每日一练--47
数据结构·算法·leetcode
2501_941236212 小时前
C++与Node.js集成
开发语言·c++·算法
晨非辰2 小时前
【数据结构初阶系列】归并排序全透视:从算法原理全分析到源码实战应用
运维·c语言·数据结构·c++·人工智能·python·深度学习
云边有个稻草人5 小时前
部分移动(Partial Move)的使用场景:Rust 所有权拆分的精细化实践
开发语言·算法·rust
泡沫冰@6 小时前
数据结构(20)
数据结构
松涛和鸣6 小时前
11.C 语言学习:递归、宏定义、预处理、汉诺塔、Fibonacci 等
linux·c语言·开发语言·学习·算法·排序算法
2501_941111248 小时前
C++与自动驾驶系统
开发语言·c++·算法
2501_941111698 小时前
C++中的枚举类高级用法
开发语言·c++·算法
jz_ddk8 小时前
[算法] 算法PK:LMS与RLS的对比研究
人工智能·神经网络·算法·信号处理·lms·rls·自适应滤波
Miraitowa_cheems8 小时前
LeetCode算法日记 - Day 106: 两个字符串的最小ASCII删除和
java·数据结构·算法·leetcode·深度优先