本文主要是介绍【重拾算法】并查集，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

一、什么是并查集

并查集是图论中的一种算法

集就是集合，因此可以看出并查集与集合操作有关

并查集内有两个重要的操作：合并(union)，查询(find)

合并操作是用来将不同的集合合并为一个集合，查询操作用来查询某个元素所属的集合

二、举个栗子

1. 栗子

假设现在有六个元素，代号分别为1、2、3、4、5、6

他们的集合关系如下，{1, 2}, {1, 5}, {3, 4}, {6, 2}，在同一花括号内表示处在同一集合中

问元素[1, 3]，元素[2, 5]是否在同一集合内

思路：根据提供的集合关系，将同一集合内的元素连在一起，每个集合选取一个根节点作为集合的代表，若两个元素所处集合的根节点相同，则表示这两个元素在同一集合内

逐步建立他们的集合关系如下

初始时，每个元素都是一个集合，他们的根节点都是自己，例如：parent[1] = 1

合并元素1和元素2，此时根节点分别为1，2，任意选取元素1作为合并后集合的根节点

将元素5与元素1合并到一个集合中，根节点分别为1，5，任意选取元素5作为合并后集合的根节点

 合并元素3和元素4，根节点分别为3，4，任意选取元素3作为合并后集合的根节点

合并元素2和元素6，根节点分别为5，6，任意选取元素6作为合并后集合的根节点

集合关系就建立完毕啦！

这时候开始判断元素所属集合是否相同

[1, 3]

元素1所处集合的根节点是6，元素3所处集合的根节点是3，因此他们属于不同的集合

[2, 5]

元素5所处集合的根节点是6，元素2所处集合的根节点也是6，因此他们在同一集合内

2. 检测环的存在

并查集还可以用来判断是否有环的存在

例如，我们在原有集合的基础上，再添加一条关联关系{1, 6}

元素1所在集合的根节点是6，元素6所在集合的根节点也是6，他们在同一集合中，因此若继续添加关联关系则会导致环的产生

3. 代码实现

直接用golang实现

// 初始化
func initArray(parent []int) {
	for i := 0; i < len(parent); i++ {
		parent[i] = -1
	}
}

// 查找根节点
func find(node int, parent []int) int {
	if parent[node] == -1 {
		return node
	}

	return find(parent[node], parent)
}

// 合并集合
func union(x, y int, parent) bool {
	xRoot := find(x, parent)
	yRoot := find(y, parent)

	if xRoot == yRoot {    // 根节点相同表示存在环
		return false
	}

	parent[xRoot] = yRoot
	return true
}

func TestDisjointSet(t *testing.T) {
	elementCount, relationCount, questionCount := 6, 4, 2
	var relations = [][]int{
		{1, 2}, {1, 5}, {3, 4}, {6, 2},
	}
	var P = [][]int{
		{1, 3}, {2, 5},
	}

	// 1. 初始化
	parent := make([]int, elementCount+1)
	initArray(parent)

	// 2. 合并集合
	for i := 0; i < relationCount; i++ {
		union(relations[i][0], relations[i][1], parent)
	}

	// 3. 判断是否为同一集合
	for i := 0; i < questionCount; i++ {
		aRoot := find(P[i][0], parent)
		bRoot := find(P[i][1], parent)
		if aRoot == bRoot {
			t.Log(true)
			continue
		}
		t.Log(false)
	}
}

执行结果

三、路径压缩

1. 路径优化

上述的步骤中，左侧的集合极端情况下需要遍历全链表，因此需要考虑用路径压缩做优化

还以上面的元素举例，初始状态仍是六个集合，要建立的关联关系如下：{1, 2}, {1, 5}, {3, 4}, {6, 2}

最初为每个集合赋予基础深度rank为0（这里初始赋值为几并不重要，它只用来做大小比较，只要每个元素的初始值相同即可）

整合元素1和元素2，根节点分别为1，2，此时他们的集合内元素的数量相等，因此可以随意指定一个根节点，这里最终选定的根节点的rank要加一，表示树深度的增加

整合元素1和元素5，根节点分别为1，5，而rank[1] > rank[5]，因此选择元素1作为最终的根节点，保证树的深度尽可能的小，这也是路径压缩的目的，这里树的深度没有增加，因此rank[1]不用自增

整合元素3和元素4，根节点分别为3，4，rank[3] == rank[4]，因此可以任意选择一个根节点，且rank[root]++

整合元素6和元素2，根节点分别为1，6，rank[1] > rank[6]，选择让元素1作为最终的根节点

这里最终生成树的层级比上面的层级更小，遍历起来也更快，这就是路径压缩，让生成树的深度尽可能的小，减少需要遍历的节点

路径压缩的基本思想就是将深度更小的树挂载到深度更大的树上，保证最终的树深度尽可能小

2. 代码实现

// 初始化
func initArray(parent, rank []int) {
	for i := 0; i < len(parent); i++ {
		parent[i] = -1
		rank[i] = 0
	}
}

// 查找根节点
func find(node int, parent []int) int {
	if parent[node] == -1 {
		return node
	}

	return find(parent[node], parent)
}

// 合并集合
func union(x, y int, parent, rank []int) bool {
	xRoot := find(x, parent)
	yRoot := find(y, parent)

	if xRoot == yRoot {
		return false
	}

	if rank[xRoot] > rank[yRoot] {
		parent[yRoot] = xRoot
	} else if rank[xRoot] < rank[yRoot] {
		parent[xRoot] = yRoot
	} else {
		parent[xRoot] = yRoot // 这里随便选哪个节点都可以
		rank[yRoot]++
	}

	return true
}

func TestDisjointSet(t *testing.T) {
	elementCount, relationCount, questionCount := 6, 4, 2
	var relations = [][]int{
		{1, 2}, {1, 5}, {3, 4}, {6, 2},
	}
	var P = [][]int{
		{1, 3}, {2, 5},
	}

	// 1. 初始化
	parent := make([]int, elementCount+1)
	rank := make([]int, elementCount+1)
	initArray(parent, rank)

	// 2. 合并集合
	for i := 0; i < relationCount; i++ {
		union(relations[i][0], relations[i][1], parent, rank)
	}

	// 3. 判断是否为同一集合
	for i := 0; i < questionCount; i++ {
		aRoot := find(P[i][0], parent)
		bRoot := find(P[i][1], parent)
		if aRoot == bRoot {
			t.Log(true)
			continue
		}
		t.Log(false)
	}
}

执行结果

这篇关于【重拾算法】并查集的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！