【C++高阶数据结构】并查集-创新互联

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💎一、概念
💎二、实现
- 🏆1.框架
- 🏆2.查找元素属于哪个集合
- - 压缩路径
- 🏆3.合并两个集合
- 🏆4.判断两个元素是否在同一个集合当中
- 🏆5.统计集合个数
💎三、练习
- 🏆1.剑指 Offer II 116. 省份数量
- 🏆2.990. 等式方程的可满足性

💎一、概念

并查集是多个独立集合的合集，用于表示数据之间的关系，并查集中的每一个集合是用多叉树来表示的。

举例：现在有十个元素，每个元素的值都初始化为-1
现在将0，3，4这三个元素构成一个集合，我们让0为根，将根放到3和4下标对应的元素上，同时将3和4原本对应的元素加给0下标对应的元素
同理将2，5，7，8和1，6，9构成一个集合，默认2和1为根
同理将0集合和1集合合并，默认0是根

总结：
数组的下标对应集合中元素的编号
数组中如果为负数，负号代表根，数字的绝对值代表该集合中元素个数
数组中如果为非负数，代表该元素双亲在数组中的下标

💎二、实现 🏆1.框架

底层使用vector实现，并且全部初始化为-1
class UnionFindSet {public:
	UnionFindSet(int sz)
		:_ufs(sz, -1) {}
private:
	vector_ufs;
};

🏆2.查找元素属于哪个集合

当元素对应的下标对应的内容为正数时（也就是该元素不为根），我们需要更新该下标，也就是index=_ufs[index]，让自己成为双亲
继续判断，如果对应内容为负数，说明该下标是根，直接返回
int FindRoot(int x){while (_ufs[x] >= 0) {//更新亲人
        x = _ufs[x];
    }
    return x;
}

压缩路径

并查集的访问是依靠数组下标实现的随机访问，时间复杂度为O(1)，只有数据样本量极大的时候，可以考虑路劲压缩
//查找元素属于哪个集合
	int FindRoot(int x){int root = x;
		while (_ufs[root] >= 0) {	//更新亲人
			root = _ufs[root];
		}
		//压缩路径
		while (_ufs[x] >0) {	int parent = _ufs[x];
			_ufs[x] = root;
			x = parent; 
		}
		return root;
	}

🏆3.合并两个集合

找到两个集合对应的根
如果两个根相等说明两个集合相等，如果两个根不相等则让其中一个根归并到一个根的下面，更新新的双亲的内容和被并入的根的内容
void Union(int x, int y) {int root1 = FindRoot(x);
    int root2 = FindRoot(y);
    if (root1 != root2) {_ufs[root1] += _ufs[root2];
        _ufs[root2] = root1;
    }
}

🏆4.判断两个元素是否在同一个集合当中

如果两个集合根相等说明在同一个集合当中
bool isUnion(int x, int y) {return FindRoot(x) == FindRoot(y);
	}

🏆5.统计集合个数

遍历一遍数组，统计内容为负数的下标的个数，即统计了集合个数
int size() {int count = 0;
		for (auto e : _ufs) {	if (e< 0) {		++count;
			}
		}
		return count;
	}

💎三、练习 🏆1.剑指 Offer II 116. 省份数量

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在这里插入图片描述

思路：遍历所有元素，将相关联的数放到同一个集合当中，最后统计集合数量即可

class Solution {public:
 int FindRoot(const vector& v, int x){ while(v[x] >0){ x = v[x];
     }
     return x;
 }
 int findCircleNum(vector>& isConnected) { vectorv(isConnected.size(), -1);
     for(int i = 0; i< isConnected.size(); ++i){ for(int j = 0; j< isConnected[0].size(); ++j){ if(isConnected[i][j] == 1){//1表示该元素在同一个元素中
                 int root1 = FindRoot(v, i);
                 int root2 = FindRoot(v, j);
                 if(root1!=root2){ v[root1] += v[root2];
                     v[root2] = root1;
                 }
             }
         }
     }
     int count = 0;
     for(auto e : v){ if(e< 0){ ++count;
         }
     }
     return count;
 }
};

🏆2.990. 等式方程的可满足性

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在这里插入图片描述

思路：如果两个字符相等，则放入同一个集合之中。
如果两个字符不相等，它们应当在不同的集合中，此时查找它们所在集合的根，如果相同则说明这两个字符在同一个集合中，返回false。

class Solution {public:
int FindRoot(const vector& v, int x){while(v[x] >= 0){  x = v[x];
  }
  return x;
}
bool equationsPossible(vector& equations){vectorv(26, -1);
//第一遍遍历，将相同的值放到同一个集合当中
for(auto& e : equations){if(e[1] == '='){  int root1 = FindRoot(v, e[0]-'a');
      int root2 = FindRoot(v, e[3]-'a');
      if(root1 != root2){  v[root1]+=v[root2];
          v[root2] = root1;
      }
  }
}
//第二遍遍历，讲不同的值比较，如果相同说明悖论了，返回false
for(auto& e : equations){if(e[1] == '!'){  int root1 = FindRoot(v, e[0]-'a');
      int root2 = FindRoot(v, e[3]-'a');
      if(root1 == root2){  return false;
      }
  }
}
return true;
}
};

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文章题目：【C++高阶数据结构】并查集-创新互联
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