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并查集 并查集(Disjoint-Set Union,简称DSU)是一种用于处理集合合并和查询问题的数据结构。它主要支持两种操作:查找(Find)和合并(Union)。并查集通常被用于解决一些图论、网络连接和集合类的算法问题。 ### 主要操作: 1. **初始化:** - 每个元素最初都是一个独立的集合,初始化时每个元素都是其自己的代表。 2. **查找(Find):** - 查找某个元素所属的集合,通常通过找到集合的代表元素来判断两个元素是否属于同一个集合。 3. **合并(Union):** - 将两个不同的集合合并成一个集合,通常选择其中一个集合的代表元素作为新的集合的代表。 ### 基本实现: 实现并查集通常需要考虑路径压缩和按秩合并两个关键优化。 1. **路径压缩(Path Compression):** - 在进行查找操作时,通过将当前节点的父节点直接设为集合的代表元素,来缩短查找路径,提高后续查找操作的效率。 2. **按秩合并(Union by Rank):** - 在进行合并操作时,通过记录每个集合的秩(即树的深度),
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并查集主要操作及主要操作:
并查集(Disjoint-Set Union,简称 DSU)是一种用于处理集合合并和查询问题的数据结构。
它主要支持两种操作:查找(Find)和合并(Union)。并查集通常被用于解决一些图论、
网络连接和集合类的算法问题。
### 主要操作:
1. **初始化:**
- 每个元素最初都是一个独立的集合,初始化时每个元素都是其自己的代表。
2. **查找(Find):**
- 查找某个元素所属的集合,通常通过找到集合的代表元素来判断两个元素是否属于同
一个集合。
3. **合并(Union):**
- 将两个不同的集合合并成一个集合,通常选择其中一个集合的代表元素作为新的集合
的代表。
### 基本实现:
实现并查集通常需要考虑路径压缩和按秩合并两个关键优化。
1. **路径压缩(Path Compression):**
- 在进行查找操作时,通过将当前节点的父节点直接设为集合的代表元素,来缩短查找
路径,提高后续查找操作的效率。
2. **按秩合并(Union by Rank):**
- 在进行合并操作时,通过记录每个集合的秩(即树的深度),来决定将哪个集合合并
到另一个集合。通常将秩较小的树合并到秩较大的树上。
### Python 示例代码:
```python
class DisjointSet:
def __init__(self, n):
self.parent = [i for i in range(n)]
self.rank = [0] * n
def find(self, x):
if self.parent[x] != x:
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