Union-Find 并查集算法

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Union-Find 并查集算法相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

一、动态连通性(Dynamic Connectivity)

Union-Find 算法(中文称并查集算法)是解决动态连通性(Dynamic Conectivity)问题的一种算法。动态连通性是计算机图论中的一种数据结构,动态维护图结构中相连信息。简单的说就是,图中各个节点之间是否相连、如何将两个节点连接,连接后还剩多少个连通分量。有点像我们的微信朋友圈,在社交网络中,彼此熟悉的人之间组成自己的圈子,熟悉之后就会添加好友,加入新的圈子。微信用户有几亿人,如何快速计算任意两个用户是否同属于一个圈子呢?计算机是如何将两个用户连接起来的呢?整个微信用户共有几个独立的圈子呢?Union-Find就可以解决上述问题。


二、基本概念
结合下面图的例子来了解基本概念:
技术图片
 
图中8个节点都是独立互不连通的,也就是一共有8个连通分量。

连通是一种等价关系,也就是说具有如下三个性质:

1、自反性:节点pp是连通的。

2、对称性:如果节点pq连通,那么qp也连通。

3、传递性:如果节点pq连通,qr连通,那么pr也连通。

如果将节点1和节点2进行连接,那连通分量就剩余7个,如下图:
技术图片
如何在计算中实现这些操作呢?
class UF:
    def union(self,p,q): # initialize N sites with integer names
    def connected(self,p,q): #return true if p and q are in the same component
    def count(): #number of components

 

 

以上是关于Union-Find 并查集算法的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

算法(第四版)之并查集(union-find算法)

Union-Find 并查集算法

并查集(Union-Find)

132.1.001 Union-Find | 并查集

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