Union-Find 算法又称不交并集算法,是一种用于维护一组元素之间不相交集合的算法。在实际应用中,Union-Find 算法可以用来解决多种问题,例如判断两个元素是否属于同一个集合、将两个集合合并为一个集合等。 在Union-Find 算法中,每个元素都由一个父节点表示,父节点指向该元素所属的集合的根节点。如果两个元素的父...
Python 中 Union-Find 算法有两种实现方法:使用数组和使用字典。 使用数组实现 Union-Find 算法时,每个元素的父节点存储在一个数组中。如果两个元素的父节点相同,则这两个元素属于同一个集合。否则,这两个元素不属于同一个集合。 使用字典实现 Union-Find 算法时,每个元素的父节点存储在一个字典中。字典的键是元...
Next Post → How to Find the Union of Two Lists in Python About My name is Arul and I work as a software engineer at NASA. This website consists of a collection of tools, utilities and articles I wrote over the last 24 years. TheBlogsection covers several articles from technical to aq...
上述代码中,union_find_array() 函数和 union_find_dict() 函数分别使用数组和字典实现了 Union-Find 算法。find() 函数和 union() 函数分别是 Union-Find 算法中查找元素父节点和将两个集合合并为一个集合的函数。 使用数组实现 Union-Find 算法的代码如下: defunion_find_array(lis):# 创建一个数组,将每个...
在Union-Find 算法中,每个元素都由一个父节点表示,父节点指向该元素所属的集合的根节点。如果两个元素的父节点相同,则这两个元素属于同一个集合。如果两个元素的父节点不同,则这两个元素不属于同一个集合。 2、解决方案 Python 中 Union-Find 算法有两种实现方法:使用数组和使用字典。
union(value1, value2) -- 合并两个元素所属的集合 def union(self, value1, value2): root1 = self.find(value1) root2 = self.find(value2) if root1 == root2: return if self.size[root1] > self.size[root2]: self.parent[root2] = root1 self.size[root1] += self....
在树形结构实现的并查集中,Find的实现依然是遍历数组,返回元素的根结点;Union只需要找到两个元素的根结点,如果不同根,将其中一个元素的根结点指向的父结点设置成另一个元素根结点的数组索引。因此Union的复杂度变为了树的高度O(lg n) 树形结构的改进 -- 让树更加平衡 ...
Union-Find 算法(中文称并查集算法)是解决动态连通性(Dynamic Conectivity)问题的一种算法,作者以此为实例,讲述了如何分析和改进算法,本节涉及三个算法实现,分别是Quick Find, Quick Union 和 Weighted Quick Union。 动态连通性(Dynamic Connectivity) 动态连通性是计算机图论中的一种数据结构,动态维护图结构中相连接...
这两篇博客对于问题讲的非常好,本文只给出Python的实现代码,以供参考 classQuick_Find:def__init__(self,N): self.count = N self.ids = [iforiinrange(self.count)]defconnect(self,p,q):returnself.find[p] == self.find(q)deffind(self,p):returnself.ids[p]defunion(self,p,q): ...
《Union-Find 并查集算法详解》今天讲讲 Union-Find 算法,也就是常说的并查集算法,主要是解决图论中「动态连通性」问题的。名词很高端,其实特别好理解,等会解释,另外这个算法的应用都非常有趣。OUnion-Find 并查集算法详解(by labuladong) ...