并查集

总结并查集的特性和常见题型。

最后更新于4年前

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并查集

总结并查集的特性和常见题型。

并查集（树）

在计算机科学中，并查集是一种树型的数据结构，用于处理一些不交集（Disjoint Sets）的合并及查询问题。有一个联合-查找算法（union-find algorithm）定义了两个用于此数据结构的操作：

Find：确定元素属于哪一个子集。这个确定方法就是不断向上查找找到它的根节点，它可以被用来确定两个元素是否属于同一子集。
Union：将两个子集合并成同一个集合。

由于支持这两种操作，一个不相交集也常被称为联合-查找数据结构（union-find data structure）或合并-查找集合（merge-find set）。其他的重要方法：MakeSet，用于建立单元素集合。有了这些方法，许多经典的划分问题可以被解决。

为了更加精确的定义这些方法，需要定义如何表示集合。一种常用的策略是为每个集合选定一个固定的元素，称为代表，以表示整个集合。接着，Find(x) 返回 x 所属集合的代表，而 Union 使用两个集合的代表作为参数。在并查集树中，每个集合的代表即是集合的根节点。

“查找”根据其父节点的引用向根行进直到到底树根。
“联合”将两棵树合并到一起，这通过将一棵树的根连接到另一棵树的根。

由于创建的树可能会严重不平衡，因此需要优化树结构：

1、按秩合并

总是将更小的树连接至更大的树上。因为影响运行时间的是树的深度，更小的树添加到更深的树的根上将不会增加秩除非它们的秩相同。在这个算法中，术语“秩”替代了“深度”，因为同时应用了路径压缩时秩将不会与高度相同。单元素的树的秩定义为0，当两棵秩同为r的树联合时，它们的秩r+1。只使用这个方法将使最坏的运行时间提高至每个MakeSet、Union或Find操作都为 $O(log n)$ 。

2、路径压缩

“路径压缩”，是一种在执行“查找”时扁平化树结构的方法。关键在于在路径上的每个节点都可以直接连接到根上，他们都有同样的表示方法。为了达到这样的效果，Find递归地经过树，改变每一个节点的引用到根节点。得到的树将更加扁平，为以后直接或者间接引用节点的操作加速。

这两种方法的优势互补，同时使用二者的程序每个操作的平均时间仅为 $O(\alpha(n))$ ， $\alpha(n)$ 是 $n = f(x) = A(x, x)$ 的反函数，其中 $A$ 是急速增加的阿克曼函数。因为 $\alpha(n)$ 是其的反函数，故 $\alpha(n)$ 在 $n$ 十分巨大时还是小于5。因此，平均运行时间是一个极小的常数。实际上，这是渐近最优算法：Fredman和Saks在1989年解释了 $\Omega(\alpha(n))$ 的平均时间内可以获得任何并查集。

模板

对于无向图的连通分量数求解：把并查集用上扫描一遍边就出了答案。
对于区间的合并：这一类问题要注意的是每次合并的选择。如果是任意选固然可以，但是如果人为规定某个位置（区间最左或区间最右）为根，那么我们在合并的时候主要将精力放在一边的处理即可，而不是两边。
在二维矩阵中的合并：二维矩阵中的问题和区间的很相似，不同的是矩阵内的合并是连续的，而不像区间有可能是不连续。事实上这里也是要注意确定一个根节点的方向性（例如在左上之类）。二维的合并其实比较复杂（主要是合并需要考虑的方向多），有的时候并查集并不是一个好的选择，通常情况下除非有一定的动态查询要求，否则用BFS或者DFS可能要比使用并查集更加简单。

给你一个由 '1'（陆地）和 '0'（水）组成的的二维网格，请你计算网格中岛屿的数量。岛屿总是被水包围，并且每座岛屿只能由水平方向或竖直方向上相邻的陆地连接形成。此外，你可以假设该网格的四条边均被水包围。

班上有 N 名学生。其中有些人是朋友，有些则不是。他们的友谊具有是传递性。如果已知 A 是 B 的朋友，B 是 C 的朋友，那么我们可以认为 A 也是 C 的朋友。所谓的朋友圈，是指所有朋友的集合。

给定一个 N * N 的矩阵 M，表示班级中学生之间的朋友关系。如果M[i][j] = 1，表示已知第 i 个和 j 个学生互为朋友关系，否则为不知道。你必须输出所有学生中的已知的朋友圈总数。

在本问题中, 树指的是一个连通且无环的无向图。

输入一个图，该图由一个有着N个节点 (节点值不重复1, 2, ..., N) 的树及一条附加的边构成。附加的边的两个顶点包含在1到N中间，这条附加的边不属于树中已存在的边。

结果图是一个以边组成的二维数组。每一个边的元素是一对[u, v] ，满足 u < v，表示连接顶点u 和v的无向图的边。返回一条可以删去的边，使得结果图是一个有着N个节点的树。如果有多个答案，则返回二维数组中最后出现的边。答案边 [u, v] 应满足相同的格式 u < v。

在本问题中，有根树指满足以下条件的有向图。该树只有一个根节点，所有其他节点都是该根节点的后继。每一个节点只有一个父节点，除了根节点没有父节点。

输入一个有向图，该图由一个有着N个节点 (节点值不重复1, 2, ..., N) 的树及一条附加的边构成。附加的边的两个顶点包含在1到N中间，这条附加的边不属于树中已存在的边。

结果图是一个以边组成的二维数组。每一个边的元素是一对 [u, v]，用以表示有向图中连接顶点 u 和顶点 v 的边，其中 u 是 v 的一个父节点。返回一条能删除的边，使得剩下的图是有N个节点的有根树。若有多个答案，返回最后出现在给定二维数组的答案。

给定一个列表 accounts，每个元素 accounts[i] 是一个字符串列表，其中第一个元素 accounts[i][0] 是名称 (name)，其余元素是 emails 表示该帐户的邮箱地址。

现在，我们想合并这些帐户。如果两个帐户都有一些共同的邮件地址，则两个帐户必定属于同一个人。请注意，即使两个帐户具有相同的名称，它们也可能属于不同的人，因为人们可能具有相同的名称。一个人最初可以拥有任意数量的帐户，但其所有帐户都具有相同的名称。

合并帐户后，按以下格式返回帐户：每个帐户的第一个元素是名称，其余元素是按顺序排列的邮箱地址。accounts 本身可以以任意顺序返回。

对于有根树 T 的两个结点 p、q，最近公共祖先表示为一个结点 x，满足 x 是 p、q 的祖先且 x 的深度尽可能大（一个节点也可以是它自己的祖先）。