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【数据结构】并查集 + 路径压缩与按秩合并 python

article 2025/1/31 1:34:24

前言

并查集的基本实现通常使用森林来表示不同的集合，每个集合用一棵树表示，树的每个节点有一个指向其父节点的指针。
如果一个节点是它自己的父节点，那么它就是该集合的代表（称为根节点）。

模板

P3367 【模板】并查集 https://www.luogu.com.cn/problem/P3367

题目描述

如题，现在有一个并查集，你需要完成合并和查询操作。

输入格式

第一行包含两个整数 $N, M$ ,表示共有 $N$ 个元素和 $M$ 个操作。

接下来 $M$ 行，每行包含三个整数 $Z_i,X_i,Y_i$ 。

当 $Z_i=1$ 时，将 $X_i$ 与 $Y_i$ 所在的集合合并。

当 $Z_i=2$ 时，输出 $X_i$ 与 $Y_i$ 是否在同一集合内，是的输出
Y ；否则输出 N 。

输出格式

对于每一个 $Z_i=2$ 的操作，都有一行输出，每行包含一个大写字母，为 Y 或者 N 。

**样例输入 **

样例输出

N
Y
N
Y

提示

对于 $15\%$ 的数据， $\le 10$ ， $\le 20$ 。

对于 $35\%$ 的数据， $\le 100$ ， $\le 10^3$ 。

对于 $50\%$ 的数据， $1\le N \le 10^4$ ， $1\le M \le 2\times 10^5$ 。

对于 $100\%$ 的数据， $1\le N\le 2\times 10^5$ ， $1\le M\le 10^6$ ， $\le X_i, Y_i \le N$ ， $Z_i \in \{ 1, 2 \}$ 。

朴素实现

code：

# 在集合中查找元素的根节点
def find(x):
    if x != pre[x]:
        return find(pre[x])
    return x


# 将两个集合合并为一个集合
def union(x, y, pre):
    x_root = find(x)
    y_root = find(y)
    pre[x_root] = y_root


n, m = map(int, input().split())
pre = [0] * (n + 1)
for i in range(n):
    pre[i] = i  # 初始化
for _ in range(m):
    op, x, y = map(int, input().split())
    if op == 1:
        union(x, y, pre)
    else:
        if find(x) == find(y):
            print('Y')
        else:
            print('N')

在这里插入图片描述

事实证明：我们需要进行时间上的优化

路径压缩

由于在查询过程中只关心根结点是什么，所以我们可以在在集合在查找元素的同时，把集合中所有的元素都直接指向根节点，减少查找的时间

示例code

def find(x):
    if pre[x] != x:
        pre[x] = find(pre[x])  # 在回溯时进行路径压缩
    return pre[x]

tips：可能会破坏原本的结构

按秩合并

之前我们在合并时，是随机合并两个集合
虽然都能得到正确的结果，但存在时间复杂度的差异
怎样降低时间复杂度呢？
通过按秩合并（启发式合并）

“秩”可以理解为树的高度或树的节点数这两种方式
在合并两棵树时，总是把较矮的树挂到较高的树上，节点较小的树挂在节点较多的树上
这种策略有助于保持树的平衡，从而降低查找操作的时间复杂度。

怎么实现？用一个数组记录每个集合的高度或节点数

按树高为秩

示例：

# 将两个集合合并为一个集合
def union(x, y):
    x_root = find(x)
    y_root = find(y)
    if x_root != y_root:
        # 谁高，谁就作为根节点
        if rank[x_root] > rank[y_root]:
            pre[y_root] = x_root
        elif rank[x_root] < rank[y_root]:
            pre[x_root] = y_root
        else:
            pre[x_root] = y_root
            rank[y_root] += 1
# 合并是把小的树直接接到根节点上，所以只有两颗树的高度相等的时候合并后高度才会增加

按节点数为秩

示例：

# 将两个集合合并为一个集合
def union(x, y):
    x_root = find(x)
    y_root = find(y)
    if x_root != y_root:
        # 谁的节点数多，谁就作为根节点
        if size[x_root] > size[y_root]:
            pre[y_root] = x_root
            size[x_root] += size[y_root]
        else:
            pre[x_root] = y_root
            size[y_root] += size[x_root]

题解code1（路径压缩+按节点数为秩合并）：

# 在集合中查找元素的根节点
def find(x):
    global pre
    if pre[x] != x:
        pre[x] = find(pre[x])  # 在回溯时进行路径压缩
    return pre[x]


# 将两个集合合并为一个集合
def union(x, y):
    global pre, size
    x_root = find(x)
    y_root = find(y)
    if x_root != y_root:
        # 谁的节点数多，谁就作为根节点
        if size[x_root] > size[y_root]:
            pre[y_root] = x_root
            size[x_root] += size[y_root]
        else:
            pre[x_root] = y_root
            size[y_root] += size[x_root]


n, m = map(int, input().split())
pre = list(range(n + 1))  # 初始化pre数组
size = [1] * (n + 1)  # 初始化size数组
for _ in range(m):
    op, x, y = map(int, input().split())
    if op == 1:
        union(x, y)
    else:
        if find(x) == find(y):
            print('Y')
        else:
            print('N')

路径压缩与按节点大小合并完全兼容

题解code2（按树高为秩合并）：

# 在集合中查找元素的根节点
def find(x):
    global pre
    if pre[x] != x:
        pre[x] = find(pre[x])  # 在回溯时进行路径压缩
    return pre[x]

# 将两个集合合并为一个集合
def union(x, y):
    global pre, rank
    x_root = find(x)
    y_root = find(y)
    if x_root != y_root:
        # 谁高，谁就作为根节点
        if rank[x_root] > rank[y_root]:
            pre[y_root] = x_root
        elif rank[x_root] < rank[y_root]:
            pre[x_root] = y_root
        else:
            pre[x_root] = y_root
            rank[y_root] += 1
# 合并是把小的树直接接到根节点上，所以只有两颗树的高度相等的时候合并后高度才会增加


n, m = map(int, input().split())
pre = list(range(n + 1))  # 初始化pre数组
rank = [1] * (n + 1)  # 初始化rank数组
for _ in range(m):
    op, x, y = map(int, input().split())
    if op == 1:
        union(x, y)
    else:
        if find(x) == find(y):
            print('Y')
        else:
            print('N')