資料結構——並查集
等價關係:滿足自反,對稱,傳遞。
等價類:指相互等價的元素的最大集合。一個元素只能屬於一個等價類。
離線等價類問題中,已知n和R,確定所有的等價類。
線上等價類問題中,初始時有n個元素,每個元素都屬於一個獨立的等價類。
find(element)返回所屬的等價類。union (class_A,class_B)把不同的類合併成一個類。
combine(a,b)等價於:
classA=find(a);
classB=find(b);
if(classA!=classB)
union(classA,classB);
相關推薦
【資料結構並查集】POJ1988——線樹上的帶權並查集
問題描述: 給定30000個方塊,一開始每個方塊各自一摞,每次有兩種操作的方法,一種是將含有編號xx的一摞放在含有編號yy的一摞上,另一種是統計編號xx的方塊下有幾個方塊,每次將第二種操作的結果
資料結構-並查集
並查集 一種特殊的樹, 由子節點執行父節點 方便解決連線問題 主要操作 union(p,q) 用於合併p, q所在的集合 isConnected(p,q) 判斷p,q是否相連 程式碼實現 首先先定義並查集的介面, 介面定義如下: package tr
資料結構——並查集Union Find
一、並查集解決了什麼問題? 1、網路中節點間的連線狀態:這裡的網路是一個抽象的概念,指的是使用者之間形成的網路 2、兩個或兩個以上集合之間的交集 二、對並查集的設計 對於一組資料,主要支援兩個操作 public interface UnionFind {
資料結構——並查集
等價關係:滿足自反,對稱,傳遞。 等價類:指相互等價的元素的最大集合。一個元素只能屬於一個等價類。 離線等價類問題中,已知n和R,確定所有的等價類。 線上等價類問題中,初始時有n個元素,每個元素都屬於一個獨立的等價類。 find(element)返回所屬的等價類。union
資料結構----並查集Java
並查集:(union-find sets)是一種簡單的用途廣泛的集合. 並查集是若干個不相交集合,能夠實現較快的合併和判斷元素所在集合的操作,應用很多。 應用場景: 網路連線判斷: 如果每個pair中的兩個整數分別代表一個網路節點,那麼該pair就是
POJ 1182 食物鏈 [資料結構-並查集 union-find sets]
在輸入時可以先判斷題目所說的條件2和3,即: 1>若(x>n||y>n):即當前的話中x或y比n大,則假話數目num加1. 2>若(x==2&&x==y):即當前的話表示x吃x,則假話數目num加1. 而不屬於這兩種情況外的話語要利用
ACM-資料結構-並查集
ACM競賽中,並查集(DisjointSets)這個資料結構經常使用。顧名思義,並查集即表示集合,並且支援快速查詢、合併操作。 並查集如何表示一個集合?它藉助樹的思想,將一個集合看成一棵有根樹。那又如何表示一棵樹?初始狀態下,一個元素即一棵樹,根即是元素本身。 並查集如何
資料結構--並查集的原理及實現
一,並查集的介紹 並查集(Union/Find)從名字可以看出,主要涉及兩種基本操作:合併和查詢。這說明,初始時並查集中的元素是不相交的,經過一系列的基本操作(Union),最終合併成一個大的集合。 而在某次合併之後,有一種合理的需求:某兩個元素是否已經處在同一個集合中了?因此就需要Find操作。 並
2019.9.17 初級資料結構——並查集及其應用
一、並查集基礎 (一)引入 我們先來看一個問題。 某學校有N個學生,形成M個俱樂部。每個俱樂部裡的學生有著一定相似的興趣愛好,形成一個朋友圈。一個學生可以同時屬於若干個不同的俱樂部。根據“我的朋友的朋友也是我的朋友”這個推論可以得出,如果A和B是朋友,且B和C是朋友,則A和C也是
數據結構 並查集
一個 efault mar left pts turn 一個數 baseline 數組 並查集是一種數據結構,字面意思上來說,就是一個支持合並和查詢的集合。 並查集 並查集的建立 1 void init() 2 { 3 for (int i = 1; i <
NOI2018歸程(Kruskal重構樹)(以及騙分數據結構並查集)
沒有 這一 目標 div 相對 之前 大寫字母 top color 題目描述 本題的故事發生在魔力之都,在這裏我們將為你介紹一些必要的設定。 魔力之都可以抽象成一個 n 個節點、m 條邊的無向連通圖(節點的編號從 1 至 n)。 我們依次用 l,a 描述一條邊的長度、海拔
數據結構——並查集
技術 bool 數組 用戶 span pen main 就是 set 並查集,是我目前為止見過的,實現起來最淳樸的數據結構,但是功能也很強大。 並查集核心由三個數組和兩個函數構成。 數組pre[ ]記錄了每個點的前導點是什麽,數組data[ ]記錄數據,數組size[
noip提高組資料結構模板[並查集,st表,樹狀陣列,線段樹]
/*資料結構*/ //並查集 for(int i=1;i<=n;i++) fa[i]=i;*** int find(int x){return x==fa[x]?x:fa[x]=find(fa[x]);} //st表 for(int i=2;i<=n;i++) Log[i]=Lo
資料結構學習筆記------並查集(附cf例題)
並查集是將原始的資料集S看成一個森林,每棵樹代表一個集合。初始時,每個資料看成一顆只有根節點的樹,根據具體要求,將若干樹合併起來組成若干個含有節點較多的樹,每棵樹就是一個集合。此資料結構可以方便的對資料集S進行:(1)查詢其屬於哪個集合(2)將一個集合合併到另一個集合的操作。要注意的是,
[學習筆記]可持久化資料結構 可持久化並查集
可持久化:支援查詢歷史版本和在歷史版本上修改 可持久化陣列 主席樹做即可。 【模板】可持久化陣列(可持久化線段樹/平衡樹) 可持久化並查集 可持久化並查集 主席樹做即可。 要按秩合併。(路徑壓縮每次建logn條鏈,會卡爆空間MLE) 主席樹節點,維護father
資料結構09—— 並查集(Union-Find)
一、關於並查集 並查集(Union-Find)是一種樹型的資料結構,常用於處理一些不相交集合(Disjoint Sets)的合併及查詢問題。並查集(Union-Find)從名字可以看出,主要它涉及兩種基本操作:合併和查詢。這說明,初始時並查集中的元素是不相交的,經過一系列的基本操作(Union)
資料結構實現 9.1:並查集_陣列結構實現(C++版)
資料結構實現 9.1:並查集_陣列結構實現(C++版) 1. 概念及基本框架 2. 基本操作程式實現 2.1 聯合操作 2.2 查詢操作 2.3 其他操作 3. 演算法複雜度分析 3.1 聯合操作
資料結構實現 9.2:並查集_樹思想實現(C++版)
資料結構實現 9.2:並查集_樹思想實現(C++版) 1. 概念及基本框架 2. 基本操作程式實現 2.1 聯合操作 2.2 查詢操作 2.3 其他操作 3. 演算法複雜度分析 3.1 聯合操作
(Java資料結構和演算法)最小生成樹---Kruskal演算法(並查集)
該文章利用prime演算法求得連通圖的最小生成樹對應的邊權最小和,prime演算法是從頂點的角度思考和解決問題。本文介紹的Kruskal演算法將從邊的角度考慮並解決問題,利用了並查集方便地解決了最小生成樹的問題。 本文參考博文 //並查集 class UnionSameSet{
基礎演算法與資料結構(三)普通並查集
簡介 在平時的計算中,常常會遇到集合劃分的問題,例如一個集合S={a1,a2,a3,a4},按照一定規則我們可以劃分為S1={a1,a2},S2={a3},s3={a4}。但是在劃分好集合後,又該如何快速確認任意兩個元素之間的關係呢。由此引出並查集。 並查集簡介 並查集最關鍵的表現就是一個集合中的每