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带权并查集

带权并查集

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学习的最大理由是想摆脱平庸,早一天就多一份人生的精彩;迟一天就多一天平庸的困扰。

学习日记

目录

学习日记

一、并查集

 1、初始化

 2、查找

3、路径压缩 

 4、合并

5、按秩合并

 二、带权并查集

1、定义


一、并查集

        并查集是一种树形的数据结构,顾名思义,它用于处理一些不交集的合并 查询 问题。 它支持两种操作:
查找( Find ):确定某个元素处于哪个子集。
合并( Union ):将两个子集合并成一个集合。

 1、初始化

for (int i = 0; i < size; i++) fa[i] = i; // i 就在它本身的集合里

 2、查找

         一个故事:几个家族进行宴会,但是家族普遍长寿,所以人数众多。由于长时间的分离以 及年龄的增长,这些人逐渐忘掉了自己的亲人,只记得自己的爸爸是谁了,而最长者(称为【祖先】)的父亲已经去世,他只知道自己是祖先。为了确定自己是哪个家族,他们想出了一个办法:

        只要问自己的爸爸是不是祖先,一层一层的向上问,直到问到祖先。
        
        如果要判断两人是否在同一家族,只要看两人的祖先是不是同一人就可以了。 在这样的思想下,并查集的查找算法诞生了。

 

 

  1. int find(int x)
  2. {
  3. if(fa[x] != x) return find(fa[x]);
  4. return fa[x];
  5. }
显然这样最终会返回x的祖先。

3、路径压缩 

        这样可以达成目的,但是显然效率实在太低。我们使用了太多没用的信息,我的祖先是谁与我父亲是谁没什么关系,这样一层一层找太浪费时间,不如我直接当祖先的儿子,问
一次就可以出结果了。甚至祖先是谁都无所谓,只要这个人可以代表我们家族就能得到想要的效果。把在路径上的每个节点都直接连接到根上 ,这就是路径压缩。

 

  1. int find(int x)
  2. {
  3. if(fa[x] != x) fa[x] = find(fa[x]);//将祖宗变为其每个子节点的父亲
  4. return fa[x];//最终返回祖宗节点
  5. }

 4、合并

        宴会上,一个家族的祖先突然对另一个家族说:我们两个家族交情这么好,不如合成一家好了。另一个家族也欣然接受了。我们之前说过,并不在意祖先究竟是谁,所以只要其中一个祖先变成另一个祖先的儿子就可以了。

 

 

  1. void merge(int x, int y)
  2. {
  3. int pa = find(x), pb = find(y);//找到x,y的祖宗
  4. if(pa != pb) fa[pa] = pb;//祖宗不一样(即:x,y不在同一个集合);将pb作为pa 的父亲
  5. }

5、按秩合并

        合并时的小优化 -- 将一棵点数与深度都较小的集合树连接到一棵更大的集合树下。
在实际代码中,即便不使用启发式合并,代码也能够在规定时间内完成任务。
  1. std::vector<int> size(N, 1); // 记录并初始化子树的大小为 1
  2. void merge(int x, int y)
  3. {
  4. int xx = find(x), yy = find(y);
  5. if (xx == yy) return;
  6. if (size[xx] > size[yy]) // 保证小的合到大的里
  7. swap(xx, yy);
  8. fa[xx] = yy;
  9. size[yy] += size[xx];
  10. }

 二、带权并查集

1、定义

        在并查集的边上定义某种权值 ( 一般定义 点到祖宗的距离 ) 、以及这种权值在路径压缩时产生的运 算,从而解决更多的问题。
        例如,对于经典的「NOI2001 」食物链,我们可以在边权上维护模 3 意义下的加法群。
  1. int find(int x)
  2. {
  3. if(x != fa[x])
  4. {
  5. int t = fa[x];//将x的父亲临时保存
  6. fa[x] = find(fa[x]);//这是x的父亲已经变为祖宗
  7. dis[x] += dis[t];//x原父亲t的距离已经变为到祖宗的距离,x到原父亲距离+原父亲到 祖宗距离 = x到祖宗距离
  8. }
  9. return fa[x];
  10. }

 

        食物链  

  1. #include <iostream>
  2. #include <cstring>
  3. #include <algorithm>
  4. using namespace std;
  5. const int N = 5e4 + 10;
  6. int p[N], d[N]; int n, k;
  7. int find(int x)
  8. {
  9. if(x != p[x])
  10. {
  11. int t = p[x];
  12. p[x] = find(p[x]);
  13. d[x] += d[t]; }return p[x];
  14. }
  15. int main()
  16. {
  17. cin >> n >> k;
  18. for(int i = 0; i < n; i ++ )
  19. p[i] = i; int ans = 0;
  20. while(k --)
  21. {
  22. int x, y, op;
  23. cin >> op >> x >> y;
  24. if(x > n || y > n)
  25. {
  26. ans ++; continue;
  27. }
  28. int pa = find(x), pb = find(y);
  29. if(op == 1)//判断x,y是否为同类(d[x]=d[y],在%3意义下)
  30. {
  31. if(pa == pb && ((d[x] - d[y]) % 3 + 3) % 3 != 0) ans ++;// 一个集合,但是不是同类
  32. if(pa != pb) p[pa] = pb, d[pa] = ((d[y] - d[x]) % 3 + 3) % 3;//不在一个集合,将其合并
  33. }
  34. else// 判断x是否捕食y(d[x]-d[y]=2,在%3意义下)
  35. {
  36. if(pa == pb && ((d[x] - d[y]) % 3 + 3) % 3 != 2) ans ++;// 一个集合,但不是捕食关系
  37. if(pa != pb) p[pa] = pb, d[pa] = ((2 + d[y] - d[x]) % 3 + 3) % 3;
  38. }
  39. }
  40. cout << ans << '\n';
  41. return 0;
  42. }

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