标签：alt   链表   初始   并查集   rgs   hash函数   压缩   常量   union   

一：场景

有时候我们会遇到这样的场景，比如:M={1,4,6,8},N={2,4,5,7}，我的需求就是判断{1,2}是否属于同一个集合，当然实现方法有很多，一般情况下，普通青年会做出O(MN)的复杂度，那么有没有更轻量级的复杂度呢？嘿嘿，并查集就是用来解决这个问题的。

二：操作

从名字可以看出，并查集其实只有两种操作，并(Union)和查(Find)，并查集是一种算法，所以我们要给它选择一个好的数据结构，通常我们用树来作为它的底层实现。

1. 节点定义

/// 

/// 树节点
/// 
public class Node
{
    /// 

    /// 父节点
    /// 
    public char parent;

    /// 

    /// 节点的秩
    /// 
    public int rank;
}

2. Union操作

原始方案

首先对集合的所有元素进行打散，这样的话每个元素都是一个独根的树，然后开始Union其中某两个元素，让他们成为一个集合，最坏情况下我们进行M次的Union时会存在这样的一个链表的场景，如下图：

从图中可以看到，Union时出现了最坏的情况，而且这种情况还是比较容易出现的，导致在Find的时候也就没啥意义了，复杂度为O(N)。

按秩合并

其实你可以发现出现这种情况的原因在于我们Union时都是将合并后的大树作为小树的孩子节点存在，那么我们在Union时能不能判断一下，将小树作为大树的孩子节点存在，最终也就降低了新树的深度，比如图中的Union(D,{E,F})的时候可以做出如下修改。

可以看出，图中右侧正确的做法有效的降低了树的深度，在N个元素的集合中，构建树的深度不会超过LogN层。M次操作的复杂度为O(MlogN)，从代码上来说，我们用Rank来统计树的秩，可以理解为树的高度，独根树时Rank=0，当两棵树的Rank相同时，可以随意挑选合并，在新根中的Rank++就可以了。

#region 合并两个不相交集合
        /// 

        /// 合并两个不相交集合
        /// 
        /// 
        /// 
        /// 
        public void Union(char root1, char root2)
        {
            char x1 = Find(root1);
            char y1 = Find(root2);

            //如果根节点相同则说明是同一个集合
            if (x1 == y1)
                return;

            //说明左集合的深度 

3.Find操作

我们学算法，都希望能把一个问题优化到地球人都不能优化的地步，针对logN的级别，我们还能优化吗？当然可以。

路径压缩

在Union和Find这两种操作中，显然在Union操作上已经做到了极致，那我们可不可以在Find上面捣鼓一下，运用伸展树的玩法，它的伸展思想就是压缩路径。

从图中可以看出，当我 Find(F) 的时候，找到 “F” 后就要开始准备一直回溯，在回溯的过程中，把该节点的父亲指向根节点。最终我们会形成一个压缩后的树，当我们再次 Find(F) 的时候，只要 O(1) 的时间就可以获取，这里有个注意的地方就是Rank，当在路径压缩时，最后树的高度可能会降低，可能你会意识到原先的Rank就需要修改了，所以我要说的就是：当路径压缩时，Rank保存的就是树高度的上界，而不仅仅是明确的树高度，可以理解成"伸缩椅"伸时候的长度。

    #region  查找x所属的集合
    /// 

    /// 查找x所属的集合
    /// 
    /// 
    /// 
    public char Find(char x)
    {
        //如果相等，则说明已经到根节点了，返回根节点元素
        if (dic[x].parent == x)
            return x;

        //路径压缩(回溯的时候赋值，最终的值就是上面返回的"x"，也就是一条路径上全部被修改了)
        return dic[x].parent = Find(dic[x].parent);
    }
    #endregion

或许你还注意到了在路径压缩后，我们将LogN的复杂度降低到Alpha(N)，Alpha(N)可以理解成一个比hash函数还有小的常量，嘿嘿，这就是算法的魅力。

最后上一下总的运行代码：

class Program
{
static void Main(string[] args)
{
//定义 6 个节点
char[] c = new char[] { ‘A‘, ‘B‘, ‘C‘, ‘D‘, ‘E‘, ‘F‘ };

        DisjointSet set = new DisjointSet();

        set.Init(c);

        set.Union(‘E‘, ‘F‘);

        set.Union(‘C‘, ‘D‘);

        set.Union(‘C‘, ‘E‘);

        var b = set.IsSameSet(‘C‘, ‘E‘);

        Console.WriteLine("C,E是否在同一个集合:{0}", b);

        b = set.IsSameSet(‘A‘, ‘C‘);

        Console.WriteLine("A,C是否在同一个集合:{0}", b);

        Console.Read();
    }
}

/// 

/// 并查集
/// 
public class DisjointSet
{
    #region 树节点
    /// 

    /// 树节点
    /// 
    public class Node
    {
        /// 

        /// 父节点
        /// 
        public char parent;

        /// 

        /// 节点的秩
        /// 
        public int rank;
    }
    #endregion

    Dictionary dic = new Dictionary();

    #region 做单一集合的初始化操作
    /// 

    /// 做单一集合的初始化操作
    /// 
    public void Init(char[] c)
    {
        //默认的不想交集合的父节点指向自己
        for (int i = 0; i 
    /// 判断两元素是否属于同一个集合
    /// 
    /// 
    /// 
    /// 
    public bool IsSameSet(char root1, char root2)
    {
        return Find(root1) == Find(root2);
    }
    #endregion

    #region  查找x所属的集合
    /// 

    /// 查找x所属的集合
    /// 
    /// 
    /// 
    public char Find(char x)
    {
        //如果相等，则说明已经到根节点了，返回根节点元素
        if (dic[x].parent == x)
            return x;

        //路径压缩(回溯的时候赋值，最终的值就是上面返回的"x"，也就是一条路径上全部被修改了)
        return dic[x].parent = Find(dic[x].parent);
    }
    #endregion

    #region 合并两个不相交集合
    /// 

    /// 合并两个不相交集合
    /// 
    /// 
    /// 
    /// 
    public void Union(char root1, char root2)
    {
        char x1 = Find(root1);
        char y1 = Find(root2);

        //如果根节点相同则说明是同一个集合
        if (x1 == y1)
            return;

        //说明左集合的深度 

数据结构与算法专题——第五题 并查集

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原文地址：https://blog.51cto.com/huangxincheng/2525497