本文主要是介绍【算法基础实验】图论-UnionFind连通性检测之quick-find，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
Union-Find连通性检测之quick-find
理论基础
在图论和计算机科学中，Union-Find 或并查集是一种用于处理一组元素分成的多个不相交集合（即连通分量）的情况，并能快速回答这组元素中任意两个元素是否在同一集合中的问题。Union-Find 特别适用于连通性问题，例如网络连接问题或确定图的连通分量。
Union-Find 的基本操作
Union-Find 数据结构支持两种基本操作：
- Union（合并）: 将两个元素所在的集合合并成一个集合。
- Find（查找）: 确定某个元素属于哪个集合，这通常涉及找到该集合的“代表元素”或“根元素”。
Union-Find 的结构
Union-Find 通常使用一个整数数组来表示，其中每个元素的值指向它的父节点，这样形成了一种树形结构。集合的“根元素”是其自己的父节点。
Union-Find 的优化技术
为了提高效率，Union-Find 实现中常用两种技术：
- 路径压缩（Path Compression）: 在执行“查找”操作时，使路径上的每个节点都直接连接到根节点，从而压缩查找路径，减少后续操作的时间。
- 按秩合并（Union by Rank）: 在执行“合并”操作时，总是将较小的树连接到较大的树的根节点上。这里的“秩”可以是树的深度或者树的大小。
应用示例
Union-Find 算法常用于处理动态连通性问题，如网络中的连接/断开问题或者图中连通分量的确定。例如，Kruskal 的最小生成树算法就使用 Union-Find 来选择边，以确保不形成环路。
总结
Union-Find 是解决连通性问题的一种非常高效的数据结构。它能够快速合并集合并快速判断元素之间的连通性。通过路径压缩和按秩合并的优化，Union-Find 在实际应用中可以接近常数时间完成操作。因此，它在算法竞赛、网络连接和社交网络分析等领域有广泛的应用。
数据结构
private int[] id // 分量id（以触点作为索引）
private int count // 分量数量实验数据和算法流程
本实验使用tinyUF.txt作为实验数据，数据内容如下，一共定义了10对连通性关系
10
4 3
3 8
6 5
9 4
2 1
8 9
5 0
7 2
6 1
1 0
6 7
实验的目的是检测数据中共有多少个连通分量，并打印每个元素所属的连通分量编号
下图是处理元素5和9的一个处理瞬间
完整流程如下
代码实现
import edu.princeton.cs.algs4.StdOut;
import edu.princeton.cs.algs4.StdIn;public class myQuickFind
{private int[] id; // 分量id（以触点作为索引）private int count; // 分量数量public myQuickFind(int N){ // 初始化分量id数组count = N;id = new int[N];for (int i = 0; i < N; i++)id[i] = i;}public int count(){ return count; }public boolean connected(int p, int q){ return find(p) == find(q); }public int find(int p){ return id[p]; }public void union(int p, int q){ // 将p和q归并到相同的分量中int pID = find(p);int qID = find(q);// 如果p和q已经在相同的分量之中则不需要采取任何行动if (pID == qID) return;// 将p的分量重命名为q的名称for (int i = 0; i < id.length; i++)if (id[i] == pID) id[i] = qID;count--;}public static void main(String[] args){ // 解决由StdIn得到的动态连通性问题int N = StdIn.readInt(); // 读取触点数量myQuickFind qf = new myQuickFind(N); // 初始化N个分量while (!StdIn.isEmpty()){int p = StdIn.readInt();int q = StdIn.readInt(); // 读取整数对if (qf.connected(p, q)) continue; // 如果已经连通则忽略qf.union(p, q); // 归并分量}StdOut.println(qf.count() + " components");for(int i = 0;i<N;i++){StdOut.println(i + ":"+qf.find(i));}}
}
代码详解
这段代码实现了一种名为 Quick-Find 的并查集算法，用来解决动态连通性问题。下面是详细的代码解读：
类定义和变量
public class myQuickFind {private int[] id; // 分量id（以触点作为索引）private int count; // 分量数量id数组用来存储每个节点的分量标识。在 Quick-Find 中，id数组的每个位置的值表示那个位置所属的组。count记录当前图中连通分量的数量。
构造函数
public myQuickFind(int N) {count = N;id = new int[N];for (int i = 0; i < N; i++)id[i] = i;
}构造函数接受一个整数 N，表示图中节点的数量。初始时，每个节点自成一个连通分量，即每个节点都是自己的代表，因此 id[i] 初始化为 i。
辅助方法
public int count() { return count; }
public boolean connected(int p, int q) { return find(p) == find(q); }
public int find(int p) { return id[p]; }count()返回当前连通分量的数量。connected(p, q)检查两个节点是否属于同一个连通分量。find(p)查找节点p的连通分量标识。
Union 操作
public void union(int p, int q) {int pID = find(p);int qID = find(q);if (pID == qID) return; // 如果p和q已经在相同的分量之中则不需要采取任何行动for (int i = 0; i < id.length; i++)if (id[i] == pID) id[i] = qID;count--;
}union(p, q) 方法用于合并包含节点 p 和 q 的两个连通分量。如果两者已经在同一个连通分量中，则不做任何操作。否则，遍历 id 数组，将所有属于 p 的连通分量的节点都重新标记为属于 q 的连通分量。
主函数
public static void main(String[] args) {int N = StdIn.readInt(); // 读取触点数量myQuickFind qf = new myQuickFind(N); // 初始化N个分量while (!StdIn.isEmpty()) {int p = StdIn.readInt();int q = StdIn.readInt(); // 读取整数对if (qf.connected(p, q)) continue; // 如果已经连通则忽略qf.union(p, q); // 归并分量}StdOut.println(qf.count() + " components");for(int i = 0;i<N;i++){StdOut.println(i + ":"+qf.find(i));}
}主函数从标准输入读取节点数量和一系列整数对。对于每对整数，如果它们不属于同一个连通分量，则调用 union 方法将它们合并。程序的最终输出是图中的连通分量数量，以及每个节点的连通分量标识。
Quick-Find 的性能
Quick-Find 算法的缺点在于 union 操作的高成本，它需要 O(N) 时间来处理每次合并操作，这在处理大量操作时可能变得非常慢。尽管如此，它的 find 操作非常快，只需常数时间 O(1)。因此，这种数据结构适用于不频繁进行 union 操作但需要频繁进行连通性检查的场景。
实验
代码编译
javac myQuickFind.java
代码运行
java myQuickFind < ..\data\tinyUF.txt
2 components
0:1
1:1
2:1
3:8
4:8
5:1
6:1
7:1
8:8
9:8参考资料
算法（第四版） 人民邮电出版社
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