详解Java实现数据结构之并查集

​一、什么是并查集

对于一种数据结构，肯定是有自己的应用场景和特性，那么并查集是处理什么问题的呢？

并查集是一种树型的数据结构，用于处理一些不相交集合（disjoint sets）的合并及查询问题,常常在使用中以森林来表示。在一些有N个元素的集合应用问题中，我们通常是在开始时让每个元素构成一个单元素的集合，然后按一定顺序将属于同一组的元素所在的集合合并，其间要反复查找一个元素在哪个集合中。其特点是看似并不复杂，但数据量极大，若用正常的数据结构来描述的话，往往在空间上过大，计算机无法承受；即使在空间上勉强通过，运行的时间复杂度也极高，根本就不可能在比赛规定的运行时间（1～3秒）内计算出试题需要的结果，只能用并查集来描述。

你可能还有点迷糊并查集能怎么玩，看完这篇然后回头看这两个问题(分别杭电1232和杭电1272)。

问题1：

某省调查城镇交通状况，得到现有城镇道路统计表，表中列出了每条道路直接连通的城镇。省政府“畅通工程”的目标是使全省任何两个城镇间都可以实现交通（但不一定有直接的道路相连，只要互相间接通过道路可达即可）。问最少还需要建设多少条道路？

这个问题很容易，给定的关系看看需要合并多少次就知道最少的建设道路数量。

问题二：

小希希望任意两个房间有且仅有一条路径可以相通（除非走了回头路）。小希现在把她的设计图给你，让你帮忙判断她的设计图是否符合她的设计思路。比如下面的例子，前两个是符合条件的，但是最后一个却有两种方法从5到达8。

​

这个问题也很容易了，根据关系集合进行合如果两个元素已经属于一个集合，那就说明不满足要求啦。

二、并查集解析

通过上面介绍，相信你已经清楚并查集就是解决集合中一些元素的合并和查询问题，现在就带你解析这个算法。

2.1、初始化

开始时候森林中每个元素没有任何操作，它们之间是相互独立的。我们通常会使用数组来表示这个森林(数组下标对应第几个元素)，在初始化的时候数组中的各个值为-1，表示各自自己是一个集合(各自为王)，你可能会问为啥是-1而不是一个其他的数，那是因为用负数可以代表这个元素是某个集合的根，然后它的权值表示集合中元素的个数。

​

2.2、并 union(int a,int b)

这里合并，并没有你想象的直接合并那么简单，这里合并是合并a所在的集合和b所在的集合，但在操作层面a,b可能并不是根节点，所以也要先判断一下。

为了便于理解，这里罗列一下最初操作可能的情况，初始时候各个元素都是独立的集合，那么直接a指向b(或者b指向a)即arr[a]=b,同时为了表示这个集合有多少个，原本-1的b再次-1.即arr[b]=-2.表示以b为父根的集合节点有|-2|个。例如进行union(1,4)，union(5,7)操作之后如图所示：

​

正常情况的union(int a,int b)，假设我们就是a合并到b上，把b当成父集合来看。a、b都可能是叶子节点，也可能是根节点。

此时你可以先分别找到a,b的父节点fa,fb(这个根可能是它自己),然后合并fa和fb两个节点，例如上面如果union(1,5)那么其实就是等价union(4,7)。

为什么不直接操作a,b而是要找到他们的父亲进行操作?

原因1是因为a,b可能是叶子节点，其值是正的表示已经有父亲了，如果直接操作会使其与原来的集合分离开。另外集合中的数量(负数)也不能有效叠加。

原因2是因为合并的时候如果合并如果a,b是非根节点操作，可能会造成这个树的深度太大，不利于集合a中的查询效率。

2.3、查 search(int a)

查询，其实就是查询这个节点的根节点是啥(也称代表元)，这个过程也有点类似递归的过程，叶子节点值如果为正，那么就继续查找这个值得位置的结果，一直到值为负数的时候说明找到根节点，可以直接返回。

不过在查询的过程中可以顺便路径优化，这样在频繁查询能够大大降低时间复杂度。

三、优化

你以为上面的就是并查集的全部？不不不，并查集还有不少需要掌握嘞，估计细心的人可能也会发现一些问题。

你可能会有疑问：

如何查看a，b是否在同一个集合？

查看是否在一个集合，只需要查看节点根祖先的结果是否相同即可。因为只有根的数值是负的，而其他都是正数表示指向的元素。所以只需要一直寻找直到不为正数进行比较即可！

a,b合并，究竟是a的祖先合并在b的祖先上，还是b的祖先合并在a上？

这里会遇到两种情况，这个选择也是非常重要的。你要弄明白一点：树的高度+1的化那么整个元素查询的效率都会降低！

所以我们通常是：小树指向大树(或者低树指向高树)，这个使得查询效率能够增加！

当然，在高度和数量的选择上，还需要你自己选择和考虑。

查找途中能不能路径压缩：

每次查询，自下向上。当我们调用递归的时候，可以顺便压缩路径(将当前数组的值等于递归返回的根节点的值)，我们查找一个元素只需要直接找到它的祖先，所以当它距离祖先近那么下次查询就很快。并且压缩路径的代价并不大！

试想一下，如果一个分支的深度为1000，不压缩路径那么这个分支每个节点平均查找次数为500，压缩一次下次再查找就是1次。

学会路径压缩，你基本可以秒杀大部分并查集的题。

四、代码实现

并查集实现起来较为简单，直接贴代码！

import java.util.Scanner;
public class DisjointSet {
    static int tree[]=new int[100000];//假设有500个值
    public DisjointSet()    {set(this.tree);}
    public DisjointSet(int tree[]) 
    {
        this.tree=tree;
        set(this.tree);
    }
  //初始化所有都是-1 有两个好处，这样他们指向-1说明是自己，
  //第二，-1代表当前森林有-（-1）个
    public void set(int a[])
    {
        int l=a.length;
        for(int i=0;i<l;i++)
        {
            a[i]=-1;
        }
    }
    public int search(int a)//返回头节点的数值
    {
        if(tree[a]>0)//说明是子节点
        {
            return tree[a]=search(tree[a]);//路径压缩
        }
        else
            return a;
    }
    public int value(int a)//返回a所在树的大小（个数）
    {
        if(tree[a]>0)
        {
            return value(tree[a]);
        }
        else
            return -tree[a];
    }
    public void union(int a,int b)//表示 a，b所在的树合并
    {
        int a1=search(a);//a根
        int b1=search(b);//b根
        if(a1==b1) {System.out.println(a+"和"+b+"已经在一棵树上");}
        else {
        if(tree[a1]<tree[b1])//这个是负数，为了简单减少计算，不在调用value函数
        {
            tree[a1]+=tree[b1];//个数相加  注意是负数相加
            tree[b1]=a1;       //b树成为a的子树，直接指向a；
        }
        else
        {
            tree[b1]+=tree[a1];//个数相加  注意是负数相加
            tree[a1]=b1;       //b树成为a的子树，直接指向a；
        }
        }
    }
    public static void main(String[] args)
    {       
        DisjointSet d=new DisjointSet();
        d.union(1,2);
        d.union(3,4);
        d.union(5,6);
        d.union(1,6);

        d.union(22,24);
        d.union(3,26);
        d.union(36,24);
        System.out.println(d.search(6));    //头
        System.out.println(d.value(6));     //大小
        System.out.println(d.search(22));   //头
        System.out.println(d.value(22));     //大小
    }
}

五、结语

并查集属于简单但是很高效率的数据结构。在集合中经常会遇到。如果不采用并查集而传统暴力效率太低，而不被采纳。

以上就是详解Java实现数据结构之并查集的详细内容，更多关于Java 数据结构 并查集的资料请关注脚本之家其它相关文章！

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