并查集【数据结构与算法】【C语言版-笔记】

目录

• 一、需求分析
• 二、并查集
• 三、代码实现
• • [3.1 Find函数](#3.1 Find函数)
  • [3.2 Union函数](#3.2 Union函数)
  • [3.3 优化1](#3.3 优化1)
  • [3.4 终极优化2---压缩策略](#3.4 终极优化2---压缩策略)

一、需求分析

假设有n个互不相交的集合

◼问题1：给定某个集合中的一个元素，查找该元素属于哪个集合？

◼问题2：如何合并两个集合？

实例:
有n个村庄，有些村庄之间有连接的路，有些没有（有路连接的村庄视为同一个集合）
设计一个数据结构，能快速的执行下面两个操作
◼查询2个村庄之间是否有连接的路
◼连接两个的村庄

若使用数组、线性链表等其两者操作的复杂度至少是O(n)，而并查集能够办到查询、连接的均摊时间复杂度都是O(log~2~n)，非常适合解决这类"连接"相关的问题。

二、并查集

顾名思义，并查集是一种对集合以及集合里元素操作的结构，其中"并"就是合并，"查"就是查询某元素属于哪个集合，这也是它的两大核心操作

◼查找（Find）：查找元素所在的集合（这里的集合指的是逻辑上(数学上)的集合而不是具体某个特定集合）
◼合并（Union）：将两个元素所在的集合合并为一个集合

如何选择并查集的存储结构？从树的形状出发，我们知道一棵树上的叶子必定属于同一棵树（额，这好像是废话），把树看作集合，叶子作为集合的元素。给定一片叶子，找到它对应的树干（或根）就可以确定叶子的归属。数据结构中树的常用存储结构有三种方式：【双亲表示法，孩子表示法，孩子兄弟表示法】我们选择双亲表示法，因为这种设计方法很适合找到根结点，从而很容易确定元素所属集合。对于合并集合，我们只需要修改其中一个集合的parent指向另一个集合的 "根" 即可。

双亲表示法：
给定一块连续的内存空间存货结点，给每个结点附设一个指针器，指示它的双亲结点在存储空间中的位置
其存储表示如下：
#define MAX_TREE_SIZE 20
typedef int TElemType;
typedef struct {
	TElemType num;
	int parent;
} TNode;
typedef struct {
	TNode nodes[MAX_TREE_SIZE];
	int length;//结点数
} PTree

//并查集的存储表示(为了方便直接使用数组（集合为数集）,且num既是集合中的元素也是结点本身在存储空间中的位置)
typedef TNode unionFind[MAX_TREE_SIZE];

（备注：为了方便直接使用数组（集合为数集）,且num即是集合中的元素也是结点本身在存储空间中的位置）

三、代码实现

规定：用一块连续的内存空间存储n个集合的全部元素，每个集合对应一棵树，树的根结点的parent值记为 -1

3.1 Find函数

//查找元素e所属的集合，即找到该集合的"根"元素，返回根元素
TElemType* Find(unionFind uf,TElemType e){
	int root=e;//当前元素本身
	int x=uf[e].parent;//e的双亲所在的位置
	while(x!=-1){
		root=x;
		x=uf[x].parent;
	}
	return root;
}

时间复杂度

最坏：O(n)、平均：O(log~2~n)、最好：O(1)

3.2 Union函数

//合并两个集合，rooti(i=1,2)为集合的根
void Union(unionFind uf,int root1,int root2){
	if(root1==root2) return;//如果是同一个集合，不用合并
	uf[root2].parent=root1;
}

时间复杂度O(1)

3.3 优化1

在进行Find的时，发现查找的长度和树的高度有关，且最坏时间复杂度是O(n)，这时棵树变成了单支树（退化成为链表）。因此，可以从树高的角度出发减少树高从而达到优化Find的时间效率。优化思路是在每次Union的时候，尽可能的让树 "不长高"，让小的树合并到大的树（树的大小指的是结点数量的多少）或者是让矮的树合并到高树上。下面采用第一种，这种方法需要有一个计数器保存一个集合（树）的大小，我们直接利用一个集合的"根"的parent来保存集合的大小，同时为了保留根的标识（parent为-1），parent==集合大小的相反数。

void Union(unionFind uf,root1,root2){
	if(uf[root1].parent<uf[root2].parent){
		uf[root1].parent+=uf[root2].parent;
		uf[root2].parent=root1;
	}else{
		uf[root2].parent+=uf[root1].parent;
		uf[root1].parent=root2;
	}n
	
}

优化后，Find最坏的时间复杂度变为：O(log~2~n）
（第二种方法---矮树合并到高树上，如何实现，大家可以自行思考）

3.4 终极优化2---压缩策略

所谓压缩是指压缩树的高度。我们对Find操作进行优化，当执行Find时，我们把传入的元素到根的路径上的结点（包含元素本身所在的结点）全部都直接挂在根的孩子位置上（如果已经是根的孩子了，则不用修改）。当再次查找该元素所属集合时，只需要常数级别的操作就可以完成查找。

void Find(unionFind uf,TElemType e){
	int root=e;//当前元素本身
	int x=uf[e].parent;//当前元素的双亲位置
	//找到元素所在集合的"根"
	while(x>=0){
		root=x;
		x=uf[e].parent;
	}
	while(e!=root){
		int t=uf[e].parent;//t表示路径上元素的位置，t等价uf[uf[e].parent].num，前面黄字部分已表明
		uf[e].parent=root;
		e=uf[t].num;
	}
	return root;
}

如下图，调用Find后

优化后时间复杂度

最坏： O ( α ( n ) ) O(\alpha(n)) O(α(n))，其中， α ( n ) \alpha(n) α(n)是比log~2~n增长速度小的数量级