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集合运算:交、并、补、差,断定一个元素是否属于某一集合算法
在上述集合运算中,咱们只关心两个集合运算,为并查集:集合并和查某元素属于什么集合。所以有一个问题——并查集问题中集合存储如何实现?数组
对于上述问题,咱们能够用树结构表示集合,树的每一个结点表明一个集合元素数据结构
例如:有如下三个整数集合网站
对于上述三个集合,咱们可使用双亲表示法(孩子指向双亲)来构造下图所示树结构:人工智能
对于上述的树结构,咱们能够考虑使用数组存储,存储形式以下图所示:spa
负数表示根结点;非负数表示双亲结点的下标。3d
对于数组中的每一个元素,咱们可使用以下所示的代码描述:指针
/* c语言实现 */ typedef struct{ ElementType Data; int Parent; } SetType;
# python语言实现 class TreeNode: def __init__(self, x): self.data = None self.parent = None
查找某个元素所在的集合(用根结点表示)
/* c语言实现 */ int Find(SetType S[], ElementType X) { // 在数组S中查找值为X的元素所属的集合 // MaxSize是全局变量,为数组S的最大长度 int i; for (i = 0; i < MaxSize && S[i].Data != X; i++); if (i >= MaxSize) return -1; // 未找到X,返回-1 for (; S[i].Parent >= 0; i = S[i].Parent); return i; // 找到X所属集合,返回树根结点在数组S中的下标 }
分别找到X1和X2两个元素所在集合树的根结点
若是它们不一样根,则将其中一个根结点的父结点指针设置成另个一个根结点的数组下标
/* c语言实现 */ void Union(SetType S[], ElementType X1, ElementType X2) { int Root1, Root2; Root1 = Find(S, X1); Root2 = Find(S, X2); if (Root1 != Root2) S[Root2].Parent = Root1; // 当X1和X2不属于同一个子集时,才须要合并 }
下图所示为集合 {1, 2, 4, 7} 和 集合 {3, 5, 8}的并运算:
对于上述的两个小集合,随意选择一个根结点并没有太大影响,可是对于以下图所示的两个集合,随意选择根结点则会增长将来并集的查找效率:
对于上图所示的两个集合,若是要增长将来两个集合并集的查找效率,应该尽可能采用小的集合合并到相对大的集合中,可是咱们如何判断哪个集合元素更多呢?
为了更高效的判断那个集合元素更多,咱们能够把根结点的-1改为-7或-3,用根结点的绝对值表示集合元素的个数,即数组更改成以下图所示:
其中-7表示根结点数据为1的集合有7个元素;其中-3表示根结点数据为6的集合有3个元素。