並查集資料結構的幾種實現

第一種實現

每乙個節點都只是指向根節點

find是 常數時間複雜度的， union是 線性時間複雜度的。

class

quickfind 
count =n;
} boolean connected(int p , int
q) 
int find (int
p) 
void union(int p , int
q) 
for (int i = 0; i < a.length; i++) 
}count--;
}}

第二種實現

每乙個節點指向乙個和自己在相同集合中的節點

find操作是樹的高度時間複雜度，union操作也是 樹的高度時間複雜度

class

quickunion 
count =n;
} void
find(p) 
void union(int p, int
q) a[proot] =qroot;
count--;
} void connected(int p, int
q) }

第三種實現其實是第二種實現的改良版本

因為第二種實現，當樹的高度比較大，趨於鍊錶的時候，時間複雜度會比較高，應該盡量減小樹的高度

find時間複雜度logn，union時間複雜度logn

class

quickunion2 
count =n;
} void
find(p) 
void union(int p, int
q) 
if (size[proot] else
count--;
} void connected(int p, int
q) }

使用場景，比如 島嶼個數 問題，除了用深度優先搜尋之外，還可以用 並查集資料結構來做。

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