Vad är en disjoint set datastruktur?
Två uppsättningar kallas osammanhängande uppsättningar om de inte har något gemensamt element är skärningspunkten mellan mängder en nollmängd.
En datastruktur som lagrar icke överlappande eller disjunkande delmängder av element kallas disjunkt uppsättningsdatastruktur. Den disjunkta datastrukturen stöder följande operationer:
- Lägger till nya uppsättningar till den osammanhängande uppsättningen.
- Slår samman disjunkta uppsättningar till en enstaka disjunkta uppsättningar med hjälp av Union drift.
- Att hitta representant för en disjunkt uppsättning med hjälp av Hitta drift.
- Kontrollera om två uppsättningar är osammanhängande eller inte.
Tänk på en situation med ett antal personer och följande uppgifter som ska utföras på dem:
- Lägg till en ny vänskap relation , dvs en person x blir vän till en annan person y d.v.s. lägger till ett nytt element till en uppsättning.
- Hitta om enskilda x är en vän till individen y (direkt eller indirekt vän)
Exempel:
Vi får 10 individer säger, a, b, c, d, e, f, g, h, i, j
Följande är relationer som ska läggas till:
a b
b d
c f
c i
j e
g jMed tanke på frågor som om a är vän till d eller inte. Vi behöver i princip skapa följande fyra grupper och upprätthålla en snabbt tillgänglig anslutning mellan gruppobjekt:
G1 = {a, b, d}
G2 = {c, f, i}
G3 = {e,g,j}
G4 = {h}
Ta reda på om x och y tillhör samma grupp eller inte, d.v.s. ta reda på om x och y är direkta/indirekta vänner.
Dela upp individerna i olika uppsättningar beroende på vilka grupper de tillhör. Denna metod är känd som en Osammanhängande uppsättning Union som upprätthåller en samling av Osammanhängande uppsättningar och varje uppsättning representeras av en av dess medlemmar.
För att svara på ovanstående fråga är två viktiga punkter att tänka på:
- Hur löser man set? Till en början tillhör alla element olika uppsättningar. Efter att ha arbetat med de givna relationerna väljer vi en medlem som en representativ . Det kan finnas många sätt att välja en representant, ett enkelt är att välja med det största indexet.
- Kontrollera om 2 personer är i samma grupp? Om representanter för två individer är likadana, kommer de att bli vänner.
Datastrukturer som används är:
Array: En array av heltal kallas Förälder[] . Om vi har att göra med N objekt, representerar det i:te elementet i arrayen det i:te objektet. Närmare bestämt är det i:te elementet i arrayen Parent[] föräldern till det i:te objektet. Dessa relationer skapar ett eller flera virtuella träd.
Träd: Det är en Osammanhängande set . Om två element finns i samma träd, så är de i samma Osammanhängande set . Rotnoden (eller den översta noden) i varje träd kallas för representativ av uppsättningen. Det finns alltid en singel unik representant av varje set. En enkel regel för att identifiera en representant är om 'i' är representanten för en uppsättning, då Förälder[i] = i . Om jag inte är representanten för hans uppsättning, kan den hittas genom att resa upp i trädet tills vi hittar representanten.
Operationer på disjunkta datastrukturer:
- Hitta
- Union
1. Hitta:
Kan implementeras genom att rekursivt korsa föräldramatrisen tills vi träffar en nod som är föräldern till sig själv.
C++
// Finds the representative of the set> // that i is an element of> > #include> using> namespace> std;> > int> find(>int> i)> > {> > >// If i is the parent of itself> >if> (parent[i] == i) {> > >// Then i is the representative of> >// this set> >return> i;> >}> >else> {> > >// Else if i is not the parent of> >// itself, then i is not the> >// representative of his set. So we> >// recursively call Find on its parent> >return> find(parent[i]);> >}> }> > // The code is contributed by Nidhi goel> |
>
>
Java
// Finds the representative of the set> // that i is an element of> import> java.io.*;> > class> GFG {> > >static> int> find(>int> i)> > >{> > >// If i is the parent of itself> >if> (parent[i] == i) {> > >// Then i is the representative of> >// this set> >return> i;> >}> >else> {> > >// Else if i is not the parent of> >// itself, then i is not the> >// representative of his set. So we> >// recursively call Find on its parent> >return> find(parent[i]);> >}> >}> }> > // The code is contributed by Nidhi goel> |
>
>
Python3
# Finds the representative of the set> # that i is an element of> > def> find(i):> > ># If i is the parent of itself> >if> (parent[i]>=>=> i):> > ># Then i is the representative of> ># this set> >return> i> >else>:> > ># Else if i is not the parent of> ># itself, then i is not the> ># representative of his set. So we> ># recursively call Find on its parent> >return> find(parent[i])> > ># The code is contributed by Nidhi goel> |
>
>
C#
using> System;> > public> class> GFG{> > >// Finds the representative of the set> >// that i is an element of> >public> static> int> find(>int> i)> >{> > >// If i is the parent of itself> >if> (parent[i] == i) {> > >// Then i is the representative of> >// this set> >return> i;> >}> >else> {> > >// Else if i is not the parent of> >// itself, then i is not the> >// representative of his set. So we> >// recursively call Find on its parent> >return> find(parent[i]);> >}> >}> }> |
>
>
Javascript
> // Finds the representative of the set> // that i is an element of> > function> find(i)> {> > >// If i is the parent of itself> >if> (parent[i] == i) {> > >// Then i is the representative of> >// this set> >return> i;> >}> >else> {> > >// Else if i is not the parent of> >// itself, then i is not the> >// representative of his set. So we> >// recursively call Find on its parent> >return> find(parent[i]);> >}> }> // The code is contributed by Nidhi goel> > |
>
>
Tidskomplexitet : Detta tillvägagångssätt är ineffektivt och kan ta O(n) tid i värsta fall.
2. Union:
Det tar två element som input och hittar representanter för deras uppsättningar med hjälp av Hitta operation och lägger slutligen något av träden (som representerar mängden) under rotnoden på det andra trädet.
C++
// Unites the set that includes i> // and the set that includes j> > #include> using> namespace> std;> > void> union>(>int> i,>int> j) {> > >// Find the representatives> >// (or the root nodes) for the set> >// that includes i> >int> irep =>this>.Find(i),> > >// And do the same for the set> >// that includes j> >int> jrep =>this>.Find(j);> > >// Make the parent of i’s representative> >// be j’s representative effectively> >// moving all of i’s set into j’s set)> >this>.Parent[irep] = jrep;> }> |
>
>
Java
import> java.util.Arrays;> > public> class> UnionFind {> >private> int>[] parent;> > >public> UnionFind(>int> size) {> >// Initialize the parent array with each element as its own representative> >parent =>new> int>[size];> >for> (>int> i =>0>; i parent[i] = i; } } // Find the representative (root) of the set that includes element i public int find(int i) { if (parent[i] == i) { return i; // i is the representative of its own set } // Recursively find the representative of the parent until reaching the root parent[i] = find(parent[i]); // Path compression return parent[i]; } // Unite (merge) the set that includes element i and the set that includes element j public void union(int i, int j) { int irep = find(i); // Find the representative of set containing i int jrep = find(j); // Find the representative of set containing j // Make the representative of i's set be the representative of j's set parent[irep] = jrep; } public static void main(String[] args) { int size = 5; // Replace with your desired size UnionFind uf = new UnionFind(size); // Perform union operations as needed uf.union(1, 2); uf.union(3, 4); // Check if elements are in the same set boolean inSameSet = uf.find(1) == uf.find(2); System.out.println('Are 1 and 2 in the same set? ' + inSameSet); } }> |
>
>
Python3
# Unites the set that includes i> # and the set that includes j> > def> union(parent, rank, i, j):> ># Find the representatives> ># (or the root nodes) for the set> ># that includes i> >irep>=> find(parent, i)> > ># And do the same for the set> ># that includes j> >jrep>=> find(parent, j)> > ># Make the parent of i’s representative> ># be j’s representative effectively> ># moving all of i’s set into j’s set)> > >parent[irep]>=> jrep> |
>
>
C#
using> System;> > public> class> UnionFind> {> >private> int>[] parent;> > >public> UnionFind(>int> size)> >{> >// Initialize the parent array with each element as its own representative> >parent =>new> int>[size];> >for> (>int> i = 0; i { parent[i] = i; } } // Find the representative (root) of the set that includes element i public int Find(int i) { if (parent[i] == i) { return i; // i is the representative of its own set } // Recursively find the representative of the parent until reaching the root parent[i] = Find(parent[i]); // Path compression return parent[i]; } // Unite (merge) the set that includes element i and the set that includes element j public void Union(int i, int j) { int irep = Find(i); // Find the representative of set containing i int jrep = Find(j); // Find the representative of set containing j // Make the representative of i's set be the representative of j's set parent[irep] = jrep; } public static void Main() { int size = 5; // Replace with your desired size UnionFind uf = new UnionFind(size); // Perform union operations as needed uf.Union(1, 2); uf.Union(3, 4); // Check if elements are in the same set bool inSameSet = uf.Find(1) == uf.Find(2); Console.WriteLine('Are 1 and 2 in the same set? ' + inSameSet); } }> |
>
>
Javascript
// JavaScript code for the approach> > // Unites the set that includes i> // and the set that includes j> function> union(parent, rank, i, j)> {> > // Find the representatives> // (or the root nodes) for the set> // that includes i> let irep = find(parent, i);> > // And do the same for the set> // that includes j> let jrep = find(parent, j);> > // Make the parent of i’s representative> // be j’s representative effectively> // moving all of i’s set into j’s set)> > parent[irep] = jrep;> }> |
>
>
Tidskomplexitet : Detta tillvägagångssätt är ineffektivt och kan i värsta fall leda till träd med längden O(n).
Optimeringar (union efter rankning/storlek och sökvägskomprimering):
Effektiviteten beror mycket på vilket träd som fäster vid det andra . Det finns 2 sätt på vilket det kan göras. Först är Union by Rank, som betraktar trädets höjd som faktorn och andra är Union by Size, som betraktar storleken på trädet som faktorn samtidigt som det ena trädet fästs vid det andra. Denna metod tillsammans med Path Compression ger komplexitet av nästan konstant tid.
Bankompression (Ändringar för att hitta()):
Det snabbar upp datastrukturen med komprimera höjden av träden. Det kan uppnås genom att infoga en liten cachningsmekanism i Hitta drift. Ta en titt på koden för mer information:
C++
// Finds the representative of the set that i> // is an element of.> > #include> using> namespace> std;> > int> find(>int> i)> {> > >// If i is the parent of itself> >if> (Parent[i] == i) {> > >// Then i is the representative> >return> i;> >}> >else> {> > >// Recursively find the representative.> >int> result = find(Parent[i]);> > >// We cache the result by moving i’s node> >// directly under the representative of this> >// set> >Parent[i] = result;> > >// And then we return the result> >return> result;> >}> }> |
>
>
Java
// Finds the representative of the set that i> // is an element of.> import> java.io.*;> import> java.util.*;> > static> int> find(>int> i)> {> > >// If i is the parent of itself> >if> (Parent[i] == i) {> > >// Then i is the representative> >return> i;> >}> >else> {> > >// Recursively find the representative.> >int> result = find(Parent[i]);> > >// We cache the result by moving i’s node> >// directly under the representative of this> >// set> >Parent[i] = result;> > >// And then we return the result> >return> result;> >}> }> > // The code is contributed by Arushi jindal.> |
>
>
Python3
# Finds the representative of the set that i> # is an element of.> > > def> find(i):> > ># If i is the parent of itself> >if> Parent[i]>=>=> i:> > ># Then i is the representative> >return> i> >else>:> > ># Recursively find the representative.> >result>=> find(Parent[i])> > ># We cache the result by moving i’s node> ># directly under the representative of this> ># set> >Parent[i]>=> result> > ># And then we return the result> >return> result> > # The code is contributed by Arushi Jindal.> |
>
>
C#
hur man använder mysql workbench
using> System;> > // Finds the representative of the set that i> // is an element of.> public> static> int> find(>int> i)> {> > >// If i is the parent of itself> >if> (Parent[i] == i) {> > >// Then i is the representative> >return> i;> >}> >else> {> > >// Recursively find the representative.> >int> result = find(Parent[i]);> > >// We cache the result by moving i’s node> >// directly under the representative of this> >// set> >Parent[i] = result;> > >// And then we return the result> >return> result;> >}> }> > // The code is contributed by Arushi Jindal.> |
>
>
Javascript
// Finds the representative of the set that i> // is an element of.> > > function> find(i)> {> > >// If i is the parent of itself> >if> (Parent[i] == i) {> > >// Then i is the representative> >return> i;> >}> >else> {> > >// Recursively find the representative.> >let result = find(Parent[i]);> > >// We cache the result by moving i’s node> >// directly under the representative of this> >// set> >Parent[i] = result;> > >// And then we return the result> >return> result;> >}> }> > // The code is contributed by Arushi Jindal.> |
>
>
Tidskomplexitet : O(log n) i genomsnitt per samtal.
Union efter rang :
Först och främst behöver vi en ny array av heltal som kallas rang[] . Storleken på denna array är densamma som den överordnade arrayen Förälder[] . Om jag är en representant för en uppsättning, rang[i] är höjden på trädet som representerar uppsättningen.
Kom nu ihåg att i unionens operation spelar det ingen roll vilket av de två träden som flyttas under det andra. Vad vi nu vill göra är att minimera höjden på det resulterande trädet. Om vi förenar två träd (eller set), låt oss kalla dem vänster och höger, då beror allt på rang av vänster och den rang av rätt .
- Om rangen av vänster är mindre än rangen på höger , då är det bäst att flytta vänster under höger , eftersom det inte kommer att ändra rangen för höger (medan att flytta höger under vänster skulle öka höjden). På samma sätt, om rangen för höger är mindre än rangen för vänster, bör vi flytta höger under vänster.
- Om rangen är lika spelar det ingen roll vilket träd som går under det andra, men resultatet kommer alltid att vara en högre än rangen på träden.
C++
// Unites the set that includes i and the set> // that includes j by rank> > #include> using> namespace> std;> > void> unionbyrank(>int> i,>int> j) {> > >// Find the representatives (or the root nodes)> >// for the set that includes i> >int> irep =>this>.find(i);> > >// And do the same for the set that includes j> >int> jrep =>this>.Find(j);> > >// Elements are in same set, no need to> >// unite anything.> >if> (irep == jrep)> >return>;> > >// Get the rank of i’s tree> >irank = Rank[irep],> > >// Get the rank of j’s tree> >jrank = Rank[jrep];> > >// If i’s rank is less than j’s rank> >if> (irank // Then move i under j this.parent[irep] = jrep; } // Else if j’s rank is less than i’s rank else if (jrank // Then move j under i this.Parent[jrep] = irep; } // Else if their ranks are the same else { // Then move i under j (doesn’t matter // which one goes where) this.Parent[irep] = jrep; // And increment the result tree’s // rank by 1 Rank[jrep]++; } }> |
>
>
Java
public> class> DisjointSet {> > >private> int>[] parent;> >private> int>[] rank;> > >// Constructor to initialize the DisjointSet data> >// structure> >public> DisjointSet(>int> size)> >{> >parent =>new> int>[size];> >rank =>new> int>[size];> > >// Initialize each element as a separate set with> >// rank 0> >for> (>int> i =>0>; i parent[i] = i; rank[i] = 0; } } // Function to find the representative (or the root // node) of a set with path compression private int find(int i) { if (parent[i] != i) { parent[i] = find(parent[i]); // Path compression } return parent[i]; } // Unites the set that includes i and the set that // includes j by rank public void unionByRank(int i, int j) { // Find the representatives (or the root nodes) for // the set that includes i and j int irep = find(i); int jrep = find(j); // Elements are in the same set, no need to unite // anything if (irep == jrep) { return; } // Get the rank of i's tree int irank = rank[irep]; // Get the rank of j's tree int jrank = rank[jrep]; // If i's rank is less than j's rank if (irank // Move i under j parent[irep] = jrep; } // Else if j's rank is less than i's rank else if (jrank // Move j under i parent[jrep] = irep; } // Else if their ranks are the same else { // Move i under j (doesn't matter which one goes // where) parent[irep] = jrep; // Increment the result tree's rank by 1 rank[jrep]++; } } // Example usage public static void main(String[] args) { int size = 5; DisjointSet ds = new DisjointSet(size); // Perform some union operations ds.unionByRank(0, 1); ds.unionByRank(2, 3); ds.unionByRank(1, 3); // Find the representative of each element and print // the result for (int i = 0; i System.out.println( 'Element ' + i + ' belongs to the set with representative ' + ds.find(i)); } } }> |
>
>
Python3
class> DisjointSet:> >def> __init__(>self>, size):> >self>.parent>=> [i>for> i>in> range>(size)]> >self>.rank>=> [>0>]>*> size> > ># Function to find the representative (or the root node) of a set> >def> find(>self>, i):> ># If i is not the representative of its set, recursively find the representative> >if> self>.parent[i] !>=> i:> >self>.parent[i]>=> self>.find(>self>.parent[i])># Path compression> >return> self>.parent[i]> > ># Unites the set that includes i and the set that includes j by rank> >def> union_by_rank(>self>, i, j):> ># Find the representatives (or the root nodes) for the set that includes i and j> >irep>=> self>.find(i)> >jrep>=> self>.find(j)> > ># Elements are in the same set, no need to unite anything> >if> irep>=>=> jrep:> >return> > ># Get the rank of i's tree> >irank>=> self>.rank[irep]> > ># Get the rank of j's tree> >jrank>=> self>.rank[jrep]> > ># If i's rank is less than j's rank> >if> irank # Move i under j self.parent[irep] = jrep # Else if j's rank is less than i's rank elif jrank # Move j under i self.parent[jrep] = irep # Else if their ranks are the same else: # Move i under j (doesn't matter which one goes where) self.parent[irep] = jrep # Increment the result tree's rank by 1 self.rank[jrep] += 1 def main(self): # Example usage size = 5 ds = DisjointSet(size) # Perform some union operations ds.union_by_rank(0, 1) ds.union_by_rank(2, 3) ds.union_by_rank(1, 3) # Find the representative of each element for i in range(size): print(f'Element {i} belongs to the set with representative {ds.find(i)}') # Creating an instance and calling the main method ds = DisjointSet(size=5) ds.main()> |
>
>
C#
using> System;> > class> DisjointSet {> >private> int>[] parent;> >private> int>[] rank;> > >public> DisjointSet(>int> size) {> >parent =>new> int>[size];> >rank =>new> int>[size];> > >// Initialize each element as a separate set> >for> (>int> i = 0; i parent[i] = i; rank[i] = 0; } } // Function to find the representative (or the root node) of a set private int Find(int i) { // If i is not the representative of its set, recursively find the representative if (parent[i] != i) { parent[i] = Find(parent[i]); // Path compression } return parent[i]; } // Unites the set that includes i and the set that includes j by rank public void UnionByRank(int i, int j) { // Find the representatives (or the root nodes) for the set that includes i and j int irep = Find(i); int jrep = Find(j); // Elements are in the same set, no need to unite anything if (irep == jrep) { return; } // Get the rank of i's tree int irank = rank[irep]; // Get the rank of j's tree int jrank = rank[jrep]; // If i's rank is less than j's rank if (irank // Move i under j parent[irep] = jrep; } // Else if j's rank is less than i's rank else if (jrank // Move j under i parent[jrep] = irep; } // Else if their ranks are the same else { // Move i under j (doesn't matter which one goes where) parent[irep] = jrep; // Increment the result tree's rank by 1 rank[jrep]++; } } static void Main() { // Example usage int size = 5; DisjointSet ds = new DisjointSet(size); // Perform some union operations ds.UnionByRank(0, 1); ds.UnionByRank(2, 3); ds.UnionByRank(1, 3); // Find the representative of each element for (int i = 0; i Console.WriteLine('Element ' + i + ' belongs to the set with representative ' + ds.Find(i)); } } }> |
>
>
Javascript
// JavaScript Program for the above approach> unionbyrank(i, j) {> let irep =>this>.find(i);>// Find representative of set including i> let jrep =>this>.find(j);>// Find representative of set including j> > if> (irep === jrep) {> return>;>// Elements are already in the same set> }> > let irank =>this>.rank[irep];>// Rank of set including i> let jrank =>this>.rank[jrep];>// Rank of set including j> > if> (irank this.parent[irep] = jrep; // Make j's representative parent of i's representative } else if (jrank this.parent[jrep] = irep; // Make i's representative parent of j's representative } else { this.parent[irep] = jrep; // Make j's representative parent of i's representative this.rank[jrep]++; // Increment the rank of the resulting set }> |
>
>
Union efter storlek:
Återigen behöver vi en ny array av heltal som kallas storlek[] . Storleken på denna array är densamma som den överordnade arrayen Förälder[] . Om jag är en representant för en uppsättning, storlek[i] är antalet element i trädet som representerar mängden.
Nu förenar vi två träd (eller uppsättningar), låt oss kalla dem vänster och höger, sedan i det här fallet beror allt på storlek på vänster och den storlek på höger träd (eller set).
- Om storleken på vänster är mindre än storleken på höger , då är det bäst att flytta vänster under höger och öka storleken på höger med storleken på vänster. På samma sätt, om storleken på höger är mindre än storleken på vänster, bör vi flytta höger under vänster. och öka storleken på vänster med storleken på höger.
- Om storlekarna är lika spelar det ingen roll vilket träd som går under det andra.
C++
// Unites the set that includes i and the set> // that includes j by size> > #include> using> namespace> std;> > void> unionBySize(>int> i,>int> j) {> > >// Find the representatives (or the root nodes)> >// for the set that includes i> >int> irep = find(i);> > >// And do the same for the set that includes j> >int> jrep = find(j);> > >// Elements are in the same set, no need to> >// unite anything.> >if> (irep == jrep)> >return>;> > >// Get the size of i’s tree> >int> isize = Size[irep];> > >// Get the size of j’s tree> >int> jsize = Size[jrep];> > >// If i’s size is less than j’s size> >if> (isize // Then move i under j Parent[irep] = jrep; // Increment j's size by i's size Size[jrep] += Size[irep]; } // Else if j’s size is less than i’s size else { // Then move j under i Parent[jrep] = irep; // Increment i's size by j's size Size[irep] += Size[jrep]; } }> |
>
>
Java
// Java program for the above approach> import> java.util.Arrays;> > class> UnionFind {> > >private> int>[] Parent;> >private> int>[] Size;> > >public> UnionFind(>int> n)> >{> >// Initialize Parent array> >Parent =>new> int>[n];> >for> (>int> i =>0>; i Parent[i] = i; } // Initialize Size array with 1s Size = new int[n]; Arrays.fill(Size, 1); } // Function to find the representative (or the root // node) for the set that includes i public int find(int i) { if (Parent[i] != i) { // Path compression: Make the parent of i the // root of the set Parent[i] = find(Parent[i]); } return Parent[i]; } // Unites the set that includes i and the set that // includes j by size public void unionBySize(int i, int j) { // Find the representatives (or the root nodes) for // the set that includes i int irep = find(i); // And do the same for the set that includes j int jrep = find(j); // Elements are in the same set, no need to unite // anything. if (irep == jrep) return; // Get the size of i’s tree int isize = Size[irep]; // Get the size of j’s tree int jsize = Size[jrep]; // If i’s size is less than j’s size if (isize // Then move i under j Parent[irep] = jrep; // Increment j's size by i's size Size[jrep] += Size[irep]; } // Else if j’s size is less than i’s size else { // Then move j under i Parent[jrep] = irep; // Increment i's size by j's size Size[irep] += Size[jrep]; } } } public class GFG { public static void main(String[] args) { // Example usage int n = 5; UnionFind unionFind = new UnionFind(n); // Perform union operations unionFind.unionBySize(0, 1); unionFind.unionBySize(2, 3); unionFind.unionBySize(0, 4); // Print the representative of each element after // unions for (int i = 0; i System.out.println('Element ' + i + ': Representative = ' + unionFind.find(i)); } } } // This code is contributed by Susobhan Akhuli> |
>
>
Python3
# Python program for the above approach> class> UnionFind:> >def> __init__(>self>, n):> ># Initialize Parent array> >self>.Parent>=> list>(>range>(n))> > ># Initialize Size array with 1s> >self>.Size>=> [>1>]>*> n> > ># Function to find the representative (or the root node) for the set that includes i> >def> find(>self>, i):> >if> self>.Parent[i] !>=> i:> ># Path compression: Make the parent of i the root of the set> >self>.Parent[i]>=> self>.find(>self>.Parent[i])> >return> self>.Parent[i]> > ># Unites the set that includes i and the set that includes j by size> >def> unionBySize(>self>, i, j):> ># Find the representatives (or the root nodes) for the set that includes i> >irep>=> self>.find(i)> > ># And do the same for the set that includes j> >jrep>=> self>.find(j)> > ># Elements are in the same set, no need to unite anything.> >if> irep>=>=> jrep:> >return> > ># Get the size of i’s tree> >isize>=> self>.Size[irep]> > ># Get the size of j’s tree> >jsize>=> self>.Size[jrep]> > ># If i’s size is less than j’s size> >if> isize # Then move i under j self.Parent[irep] = jrep # Increment j's size by i's size self.Size[jrep] += self.Size[irep] # Else if j’s size is less than i’s size else: # Then move j under i self.Parent[jrep] = irep # Increment i's size by j's size self.Size[irep] += self.Size[jrep] # Example usage n = 5 unionFind = UnionFind(n) # Perform union operations unionFind.unionBySize(0, 1) unionFind.unionBySize(2, 3) unionFind.unionBySize(0, 4) # Print the representative of each element after unions for i in range(n): print('Element {}: Representative = {}'.format(i, unionFind.find(i))) # This code is contributed by Susobhan Akhuli> |
>
>
C#
using> System;> > class> UnionFind> {> >private> int>[] Parent;> >private> int>[] Size;> > >public> UnionFind(>int> n)> >{> >// Initialize Parent array> >Parent =>new> int>[n];> >for> (>int> i = 0; i { Parent[i] = i; } // Initialize Size array with 1s Size = new int[n]; for (int i = 0; i { Size[i] = 1; } } // Function to find the representative (or the root node) for the set that includes i public int Find(int i) { if (Parent[i] != i) { // Path compression: Make the parent of i the root of the set Parent[i] = Find(Parent[i]); } return Parent[i]; } // Unites the set that includes i and the set that includes j by size public void UnionBySize(int i, int j) { // Find the representatives (or the root nodes) for the set that includes i int irep = Find(i); // And do the same for the set that includes j int jrep = Find(j); // Elements are in the same set, no need to unite anything. if (irep == jrep) return; // Get the size of i’s tree int isize = Size[irep]; // Get the size of j’s tree int jsize = Size[jrep]; // If i’s size is less than j’s size if (isize { // Then move i under j Parent[irep] = jrep; // Increment j's size by i's size Size[jrep] += Size[irep]; } // Else if j’s size is less than i’s size else { // Then move j under i Parent[jrep] = irep; // Increment i's size by j's size Size[irep] += Size[jrep]; } } } class Program { static void Main() { // Example usage int n = 5; UnionFind unionFind = new UnionFind(n); // Perform union operations unionFind.UnionBySize(0, 1); unionFind.UnionBySize(2, 3); unionFind.UnionBySize(0, 4); // Print the representative of each element after unions for (int i = 0; i { Console.WriteLine($'Element {i}: Representative = {unionFind.Find(i)}'); } } }> |
>
>
Javascript
unionbysize(i, j) {> >let irep =>this>.find(i);>// Find the representative of the set containing i.> >let jrep =>this>.find(j);>// Find the representative of the set containing j.> > >if> (irep === jrep) {> >return>;>// Elements are already in the same set.> >}> > >let isize =>this>.size[irep];>// Size of the set including i.> >let jsize =>this>.size[jrep];>// Size of the set including j.> > >if> (isize // If i's size is less than j's size, make i's representative // a child of j's representative. this.parent[irep] = jrep; this.size[jrep] += this.size[irep]; // Increment j's size by i's size. } else { // If j's size is less than or equal to i's size, make j's representative // a child of i's representative. this.parent[jrep] = irep; this.size[irep] += this.size[jrep]; // Increment i's size by j's size. if (isize === jsize) { // If sizes are equal, increment the rank of i's representative. this.rank[irep]++; } } }> |
>
>Produktion
Element 0: Representative = 0 Element 1: Representative = 0 Element 2: Representative = 2 Element 3: Representative = 2 Element 4: Representative = 0>
Tidskomplexitet : O(log n) utan bankompression.
Nedan är den fullständiga implementeringen av disjoint set med bankompression och union efter rang.
C++
// C++ implementation of disjoint set> > #include> using> namespace> std;> > class> DisjSet {> >int> *rank, *parent, n;> > public>:> > >// Constructor to create and> >// initialize sets of n items> >DisjSet(>int> n)> >{> >rank =>new> int>[n];> >parent =>new> int>[n];> >this>->n = n;> >makeSet();> >}> > >// Creates n single item sets> >void> makeSet()> >{> >for> (>int> i = 0; i parent[i] = i; } } // Finds set of given item x int find(int x) { // Finds the representative of the set // that x is an element of if (parent[x] != x) { // if x is not the parent of itself // Then x is not the representative of // his set, parent[x] = find(parent[x]); // so we recursively call Find on its parent // and move i's node directly under the // representative of this set } return parent[x]; } // Do union of two sets by rank represented // by x and y. void Union(int x, int y) { // Find current sets of x and y int xset = find(x); int yset = find(y); // If they are already in same set if (xset == yset) return; // Put smaller ranked item under // bigger ranked item if ranks are // different if (rank[xset] parent[xset] = yset; } else if (rank[xset]>rank[yset]) { parent[yset] = xset; } // Om rankningarna är samma, öka // rank. else { parent[yset] = xset; rang[xset] = rang[xset] + 1; } } }; // Driver Code int main() { // Funktionsanrop DisjSet obj(5); obj.Union(0, 2); obj.Union(4, 2); obj.Union(3, 1); if (obj.find(4) == obj.find(0)) cout<< 'Yes
'; else cout << 'No
'; if (obj.find(1) == obj.find(0)) cout << 'Yes
'; else cout << 'No
'; return 0; }> |
>
>
Java
// A Java program to implement Disjoint Set Data> // Structure.> import> java.io.*;> import> java.util.*;> > class> DisjointUnionSets {> >int>[] rank, parent;> >int> n;> > >// Constructor> >public> DisjointUnionSets(>int> n)> >{> >rank =>new> int>[n];> >parent =>new> int>[n];> >this>.n = n;> >makeSet();> >}> > >// Creates n sets with single item in each> >void> makeSet()> >{> >for> (>int> i =>0>; i // Initially, all elements are in // their own set. parent[i] = i; } } // Returns representative of x's set int find(int x) { // Finds the representative of the set // that x is an element of if (parent[x] != x) { // if x is not the parent of itself // Then x is not the representative of // his set, parent[x] = find(parent[x]); // so we recursively call Find on its parent // and move i's node directly under the // representative of this set } return parent[x]; } // Unites the set that includes x and the set // that includes x void union(int x, int y) { // Find representatives of two sets int xRoot = find(x), yRoot = find(y); // Elements are in the same set, no need // to unite anything. if (xRoot == yRoot) return; // If x's rank is less than y's rank if (rank[xRoot] // Then move x under y so that depth // of tree remains less parent[xRoot] = yRoot; // Else if y's rank is less than x's rank else if (rank[yRoot] // Then move y under x so that depth of // tree remains less parent[yRoot] = xRoot; else // if ranks are the same { // Then move y under x (doesn't matter // which one goes where) parent[yRoot] = xRoot; // And increment the result tree's // rank by 1 rank[xRoot] = rank[xRoot] + 1; } } } // Driver code public class Main { public static void main(String[] args) { // Let there be 5 persons with ids as // 0, 1, 2, 3 and 4 int n = 5; DisjointUnionSets dus = new DisjointUnionSets(n); // 0 is a friend of 2 dus.union(0, 2); // 4 is a friend of 2 dus.union(4, 2); // 3 is a friend of 1 dus.union(3, 1); // Check if 4 is a friend of 0 if (dus.find(4) == dus.find(0)) System.out.println('Yes'); else System.out.println('No'); // Check if 1 is a friend of 0 if (dus.find(1) == dus.find(0)) System.out.println('Yes'); else System.out.println('No'); } }> |
>
>
Python3
# Python3 program to implement Disjoint Set Data> # Structure.> > class> DisjSet:> >def> __init__(>self>, n):> ># Constructor to create and> ># initialize sets of n items> >self>.rank>=> [>1>]>*> n> >self>.parent>=> [i>for> i>in> range>(n)]> > > ># Finds set of given item x> >def> find(>self>, x):> > ># Finds the representative of the set> ># that x is an element of> >if> (>self>.parent[x] !>=> x):> > ># if x is not the parent of itself> ># Then x is not the representative of> ># its set,> >self>.parent[x]>=> self>.find(>self>.parent[x])> > ># so we recursively call Find on its parent> ># and move i's node directly under the> ># representative of this set> > >return> self>.parent[x]> > > ># Do union of two sets represented> ># by x and y.> >def> Union(>self>, x, y):> > ># Find current sets of x and y> >xset>=> self>.find(x)> >yset>=> self>.find(y)> > ># If they are already in same set> >if> xset>=>=> yset:> >return> > ># Put smaller ranked item under> ># bigger ranked item if ranks are> ># different> >if> self>.rank[xset] <>self>.rank[yset]:> >self>.parent[xset]>=> yset> > >elif> self>.rank[xset]>>self>.rank[yset]:> >self>.parent[yset]>=> xset> > ># If ranks are same, then move y under> ># x (doesn't matter which one goes where)> ># and increment rank of x's tree> >else>:> >self>.parent[yset]>=> xset> >self>.rank[xset]>=> self>.rank[xset]>+> 1> > # Driver code> obj>=> DisjSet(>5>)> obj.Union(>0>,>2>)> obj.Union(>4>,>2>)> obj.Union(>3>,>1>)> if> obj.find(>4>)>=>=> obj.find(>0>):> >print>(>'Yes'>)> else>:> >print>(>'No'>)> if> obj.find(>1>)>=>=> obj.find(>0>):> >print>(>'Yes'>)> else>:> >print>(>'No'>)> > # This code is contributed by ng24_7.> |
>
>
C#
// A C# program to implement> // Disjoint Set Data Structure.> using> System;> > class> DisjointUnionSets> {> >int>[] rank, parent;> >int> n;> > >// Constructor> >public> DisjointUnionSets(>int> n)> >{> >rank =>new> int>[n];> >parent =>new> int>[n];> >this>.n = n;> >makeSet();> >}> > >// Creates n sets with single item in each> >public> void> makeSet()> >{> >for> (>int> i = 0; i { // Initially, all elements are in // their own set. parent[i] = i; } } // Returns representative of x's set public int find(int x) { // Finds the representative of the set // that x is an element of if (parent[x] != x) { // if x is not the parent of itself // Then x is not the representative of // his set, parent[x] = find(parent[x]); // so we recursively call Find on its parent // and move i's node directly under the // representative of this set } return parent[x]; } // Unites the set that includes x and // the set that includes x public void union(int x, int y) { // Find representatives of two sets int xRoot = find(x), yRoot = find(y); // Elements are in the same set, // no need to unite anything. if (xRoot == yRoot) return; // If x's rank is less than y's rank if (rank[xRoot] // Then move x under y so that depth // of tree remains less parent[xRoot] = yRoot; // Else if y's rank is less than x's rank else if (rank[yRoot] // Then move y under x so that depth of // tree remains less parent[yRoot] = xRoot; else // if ranks are the same { // Then move y under x (doesn't matter // which one goes where) parent[yRoot] = xRoot; // And increment the result tree's // rank by 1 rank[xRoot] = rank[xRoot] + 1; } } } // Driver code class GFG { public static void Main(String[] args) { // Let there be 5 persons with ids as // 0, 1, 2, 3 and 4 int n = 5; DisjointUnionSets dus = new DisjointUnionSets(n); // 0 is a friend of 2 dus.union(0, 2); // 4 is a friend of 2 dus.union(4, 2); // 3 is a friend of 1 dus.union(3, 1); // Check if 4 is a friend of 0 if (dus.find(4) == dus.find(0)) Console.WriteLine('Yes'); else Console.WriteLine('No'); // Check if 1 is a friend of 0 if (dus.find(1) == dus.find(0)) Console.WriteLine('Yes'); else Console.WriteLine('No'); } } // This code is contributed by Rajput-Ji> |
>
>
Javascript
class DisjSet {> >constructor(n) {> >this>.rank =>new> Array(n);> >this>.parent =>new> Array(n);> >this>.n = n;> >this>.makeSet();> >}> > >makeSet() {> >for> (let i = 0; i <>this>.n; i++) {> >this>.parent[i] = i;> >}> >}> > >find(x) {> >if> (>this>.parent[x] !== x) {> >this>.parent[x] =>this>.find(>this>.parent[x]);> >}> >return> this>.parent[x];> >}> > >Union(x, y) {> >let xset =>this>.find(x);> >let yset =>this>.find(y);> > >if> (xset === yset)>return>;> > >if> (>this>.rank[xset] <>this>.rank[yset]) {> >this>.parent[xset] = yset;> >}>else> if> (>this>.rank[xset]>>this>.rank[yset]) {> >this>.parent[yset] = xset;> >}>else> {> >this>.parent[yset] = xset;> >this>.rank[xset] =>this>.rank[xset] + 1;> >}> >}> }> > // usage example> let obj =>new> DisjSet(5);> obj.Union(0, 2);> obj.Union(4, 2);> obj.Union(3, 1);> > if> (obj.find(4) === obj.find(0)) {> >console.log(>'Yes'>);> }>else> {> >console.log(>'No'>);> }> if> (obj.find(1) === obj.find(0)) {> >console.log(>'Yes'>);> }>else> {> >console.log(>'No'>);> }> |
>
>Produktion
Yes No>
Tidskomplexitet : O(n) för att skapa n enstaka objektuppsättningar. De två teknikerna - bankompression med föreningen efter rang/storlek, kommer tidskomplexiteten att nå nästan konstant tid. Det visar sig att finalen amorterad tidskomplexitet är O(α(n)), där α(n) är den omvända Ackermann-funktionen, som växer mycket stadigt (den överstiger inte ens för n<10600ungefär).
Utrymmes komplexitet: O(n) eftersom vi behöver lagra n element i Disjoint Set Data Structure.