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编程问答

union-find算法分析(2)

發布時間:2025/7/14 编程问答 28 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 union-find算法分析(2) 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

2.3.weighted-quick-union——加權quick-union算法

上篇的quick-union算法的效率之所以低(平方級別),最主要的原因是union(p,q)方法,隨意將一棵樹連接到另一棵樹上(一棵樹對應一個連通分量)。

1.如果是小樹(高度低)連接到大樹的根節點(高度高),則小樹的高度加1,而整個樹的高度不變。

2.如果是大樹(高度高)連接到小樹的根節點(高度低),則大樹的高度加1,而整個樹的高度由原來的小樹高度變成大樹高度加1。

根據quick-union算法分析,find(p)訪問的數組的次數與節點p所在的高度有關。高度越高,訪問數組的次數越多。

由此可見,為了減少訪問數組的次數,提高算法效率,在執行union(p,q)操作時,確保是情況1,即小樹連接到大樹上。為此,需要一個數組sz[]來記錄觸點p所在的連通分量含有的觸點(觸點越多,對應的樹的節點越多,即為大樹)。

3.當然還有一種特殊情況,即p和q所在的連通分量對應的樹高度相等,此時無論是p連接到q還是q連接到p,樹的高度都會增加。在加權quick-union算法中,這是最壞的情況。

因此,由加權quick-union構成的樹的高度將遠小于未加權所構造的樹的高度。

1: public class WeightedQuickUnionUF extends QuickUnionUF { 2:? 3: /** 4: * sz[p]表示觸點p所在的連通分量所含的觸點數 5: */ 6: private int[] sz; 7:? 8: public WeightedQuickUnionUF(int N) { 9: super(N); 10: // TODO Auto-generated constructor stub 11: sz = new int[N]; 12: for (int i = 0; i < N; i++) 13: sz[i] = 1;// 初始化時,每個觸點都是一個連通分量 14: } 15:? 16:? 17: @Override 18: public void union(int p, int q) { 19: // TODO Auto-generated method stub 20: int pRoot = find(p); 21: int qRoot = find(q); 22: 23: if(pRoot == qRoot) 24: return; 25: 26: if(sz[pRoot] < sz[qRoot]){//當觸點p所在的連通分量對應的樹是小樹,則連接到q的連通分量上去 27: id[pRoot] = qRoot; 28: sz[qRoot] += sz[pRoot];//不要忘了,被連接的樹包含的節點數要相應的增加 29: }else{//當觸點p所在的連通分量對應的樹是大樹,則q所在的連通分量連接到p的連通分量上去 30: id[qRoot] = pRoot; 31: sz[pRoot] += sz[qRoot]; 32: } 33: 34: count -- ; 35: } 36: 37: public static void main(String[] args) { 38: DirectInput.directInput(args); 39: int N = StdIn.readInt(); 40: UF uf = new WeightedQuickUnionUF(N); 41: for(int i=0;i<N;i++){ 42: int p = StdIn.readInt(); 43: int q = StdIn.readInt(); 44: 45: if(uf.connected(p, q)) continue; 46: 47: uf.union(p, q); 48: StdOut.println(p + " " + q); 49: } 50: StdOut.println(uf.count() + " components"); 51: } 52:? 53: }

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測試結果

算法分析

1.最壞的情況:將要被歸并的樹的大小總是相等的(且總是2^n)。每個樹均是含有2^n節點的滿二叉樹,因此高度正好是n。當歸并兩個含有2^n節點的樹時,得到含有2^(n+1)個節點的書,由此樹的高度增加到n+1。由此可知,加權quick-union算法是對數級別的。即對于N個觸點所構成的樹最高的高度為lgN。

2.情況1的最壞的情況是怎么得來的?

簡單的分析可知,加權quick-union算法不可能會得到線性表(未加權的quick-union會產生退化成線性表的樹)。因此,每層的節點越多,樹的高度就越小。最壞的情況就是滿二叉樹。

3.加權quick-union算法處理N個觸點,M條連接時最多訪問數組cMlgN次。(c為常數。每處理一條連接,調用一次union(p,q)方法。而union(p,q)是lgN級別的。lg[height(p)] + lg[height(q)] + 5 = clgN,M次即為cMlgN)。而quick-find算法以及某些情況下未加權的quick-union算法至少訪問數組MN次。

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轉載于:https://blog.51cto.com/youngcold/1107073

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的union-find算法分析(2)的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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