并查集
并查集这种数据结构,用于处理联通问题。
public interface UF {
/**
* 获取元素个数
*
* @return 元素个数
*/
int getSize();
/**
* 查看元素p和元素q是否所属一个集合
*
* @param p 元素
* @param q 元素
* @return 元素p和元素q是否所属一个集合
*/
boolean isConnected(int p, int q);
/**
* 合并元素p和元素q所属的集合
*
* @param p 元素
* @param q 元素
*/
void unionElements(int p, int q);
}
public class UnionFind implements UF {
// rank[i]表示以i为根的集合所表示的树的层数
// 在后续的代码中, 我们并不会维护rank的语意, 也就是rank的值在路径压缩的过程中, 有可能不在是树的层数值
// 这也是我们的rank不叫height或者depth的原因, 他只是作为比较的一个标准
private int[] rank;
private int[] parent; // parent[i]表示第i个元素所指向的父节点
/**
* 构造函数
*
* @param size 元素个数
*/
public UnionFind(int size) {
rank = new int[size];
parent = new int[size];
// 初始化, 每一个parent[i]指向自己, 表示每一个元素自己自成一个集合
for (int i = 0; i < size; i++) {
parent[i] = i;
rank[i] = 1;
}
}
@Override
public int getSize() {
return parent.length;
}
/**
* 查找过程, 查找元素p所对应的集合编号
* O(h)复杂度, h为树的高度
*
* @param p 元素
* @return 元素p所对应的集合编号
*/
private int find(int p) {
if (p < 0 || p >= parent.length) {
throw new IllegalArgumentException("p is out of bound.");
}
// path compression 2, 递归算法
if (p != parent[p]) {
parent[p] = find(parent[p]);
}
return parent[p];
}
/**
* 查看元素p和元素q是否所属一个集合
* O(h)复杂度, h为树的高度
*
* @param p 元素
* @param q 元素
* @return 元素p和元素q是否所属一个集合
*/
@Override
public boolean isConnected(int p, int q) {
return find(p) == find(q);
}
/**
* 合并元素p和元素q所属的集合
* O(h)复杂度, h为树的高度
*
* @param p 元素
* @param q 元素
*/
@Override
public void unionElements(int p, int q) {
int pRoot = find(p);
int qRoot = find(q);
if (pRoot == qRoot) {
return;
}
// 根据两个元素所在树的rank不同判断合并方向
// 将rank低的集合合并到rank高的集合上
if (rank[pRoot] < rank[qRoot]) {
parent[pRoot] = qRoot;
} else if (rank[qRoot] < rank[pRoot]) {
parent[qRoot] = pRoot;
} else {
// rank[pRoot] == rank[qRoot]
parent[pRoot] = qRoot;
// 此时, 我维护rank的值
rank[qRoot] += 1;
}
}
}