並查集 路徑壓縮

上文中我們已經對**進行了幾次優化，使得進行連線操作的時候，所形成的樹長度盡量短，但同時也存在另一種情況：集合元素多，但是每個元素分別指向根節點，這樣就只有兩層（舉例），那麼就應該把這棵樹的根節點指向另一棵高樹的根節點，就出現了所謂的「集合元素多，但是樹長度短「的情況，因此，應當首先考慮樹的高度，而非樹的元素量。

進行如下優化：

class unionfind

else			
}};

int find(int p)

注意：遞迴會耗費一定時間，視情況選擇路徑壓縮的程度。此種路徑壓縮完畢後，形成的是一棵高度為2的樹，每個元素指向根節點。

相應地，也有一種不太徹底的路徑壓縮方法：

int find(int p){

assert(p>=0&&p並查集的時間複雜度近乎為o（1）

路徑壓縮 並查集路徑壓縮

如何描述乙個複雜的連線關係？如圖，很容易判斷緊鄰的2個人關係，但中間的連線很多很亂，怎麼判斷出兩個人的關係呢？並查集就是一種結構，通過儲存節點以及節點上的標籤，來判斷這兩個節點是否連線在一起。當兩個節點繫結時，可以任選其中乙個節點的標籤，指定另乙個節點。當判斷兩個節點是不是連線時，可以上溯節點的祖宗...

並查集 壓縮路徑

並查集 union findsets 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，如其求無向圖的連通分量個數等。最完美的應用當屬 實現kruskar演算法求最小生成樹。並查集的精髓 即它的三種操作，結合實現 模板進行理解 1 make s...

並查集路徑壓縮

使用並查集查詢時，如果查詢次數很多，那麼使用樸素版的查詢方式肯定要超時。比如，有一百萬個元素，每次都從第一百萬個開始找，這樣一次運算就是10 6，如果程式要求查詢個一千萬次，這樣下來就是10 13,肯定要出問題的。這是樸素查詢的 適合資料量不大的情況 int findx int x 下面是採用路徑壓...