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...
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,将每个元素的父节点初始化为其自身。parents=[iforiinrange(len(lis))]deffind(x):# 如果元素 x ...
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: def union_find_array(lis): # 创建一个数组,将...
我们用数组来放置节点 ID,find()方法可以快速返回 ID,所以我们的第一个算法就叫做 QuickFind。 QuickFind 算法 QuickFind 算法中,find方法比较简单,union(p,q)方法需要考虑的一点是,要将与p相连的所有节点 id 都设为q当前的 id,使p所在的组和q所在的组结合成了一个同一组。(注:也可以把与q相连的所有节点i...
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.size[root2] else: self.parent[root1] = root...
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): ...
def find(self,p): #return component identifier for p def connected(self,p,q): #return true if p and q are in the same component def count(): #number of components 1. 2. 3. 4. 5. 6. Union-Find 算法及实现 根据我们前面的描述,如果确定每个组的标识符似乎比较关键,只要确定了,就可以判...
这两天看到了Union-Find算法,书上由易到难,一共讲了三种算法,分别为quick-find算法,quick-union算法和加权quick-union算法,其中quick-union算法涉及到了一点树的数据结构,一开始没怎么搞懂,后来看了别人用python写的代码忽然明白过来,《算法》这本书有点坑的地方在于书上代码都是用java语言写的, 虽然我也能看懂,但...
《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) ...
Python开发者 19-12-19 20:16 《Union-Find 算法怎么应用?》Union-Find 算法解决的是图的动态连通性问题,这个算法本身不难,能不能应用出来主要是看你抽象问题的能力,是否能够把原始问题抽象成一个有关图论的问题。OUnion-Find 算法怎么应用?(by labuladong) û收藏 18 评论 ñ14...