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...
利用Python实现Union-Find算法 (又称并查集)是一种高效解决动态连通性问题的算法。它主要提供两种操作: Union(x, y):将元素x和y连接。 Find(x):找到元素x所属的集合的标识符(通常是集合的根节点)。 常用的优化策略: 路径压缩(Path Compression):在Find操作中,将访问的节点直接连接到根节点,从而加速后续操作。
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。字典的键是元素...
UnionFind(PYthon实现) UnionFind用于解决图的连通性问题,不需要给出具体路径的情况,可用来计算连通分支数 参考链接: https://blog.csdn.net/dm_vincent/article/details/7655764 https://www.cnblogs.com/SeaSky0606/p/4752941.html 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_...
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...
下面是一个简单的Python实现示例: class UnionFind: def __init__(self, n): self.parent = list(range(n)) self.rank = [0] * n def find(self, x): if self.parent[x] != x: self.parent[x] = self.find(self.parent[x]) # 路径压缩 return self.parent[x] def union(self, x, y)...
Python Union-Find 并查集 并查集，顾名思义，就是实现集合的 并 、以及 查 元素属于哪个集合的功能。比如以下并查集：{0} {1,5,8} {2,3,4,6} {7,9} 常用操作有：查找元素属于哪个集合 Find合并两个集合 Union：比如 Union(1, 7) 就是将 {1,5,8} 和 {7,9} 两个集合合并为 {1,5,8,7,9}...
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...
Python开发者 19-12-12 19:59 来自微博weibo.com 《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...