서로소 집합(UNION-FIND 알고리즘) 소개

Disjoint set 데이터 구조란 무엇입니까?

두 세트가 호출됩니다. 서로소 집합 공통 요소가 없으면 세트의 교집합은 널 세트입니다.

서로 겹치지 않거나 분리된 요소 하위 집합을 저장하는 데이터 구조를 분리된 집합 데이터 구조라고 합니다. 서로소 집합 데이터 구조는 다음 작업을 지원합니다.

서로소 집합에 새 집합을 추가합니다.
다음을 사용하여 서로소 집합을 단일 서로소 집합으로 병합 노동 조합 작업.
다음을 사용하여 서로소 집합의 대표 찾기 찾다 작업.
두 집합이 서로소인지 아닌지 확인하세요.

여러 사람이 있고 그들에게 다음 작업을 수행해야 하는 상황을 고려하십시오.

을 추가하다 새로운 우정 관계 , 즉 사람 x가 다른 사람 y의 친구가 됩니다. 즉 집합에 새 요소를 추가합니다.
개인인지 알아보세요. x는 y개인의 친구이다 (직접적이든 간접적이든 친구)

예:

a, b, c, d, e, f, g, h, i, j라고 말하는 10명의 개인이 있습니다.

추가할 관계는 다음과 같습니다.
a b
ㄴ디
cf
c 나는
제이
gj

a가 d의 친구인지 아닌지와 같은 쿼리가 주어졌습니다. 기본적으로 다음과 같은 4개의 그룹을 만들고 그룹 항목 간에 빠르게 액세스할 수 있는 연결을 유지해야 합니다.
G1 = {a, b, d}
G2 = {c, f, i}
G3 = {e,g,j}
G4 = {h}

x와 y가 같은 그룹에 속하는지 여부를 확인합니다. 즉, x와 y가 직접/간접 친구인지 확인합니다.

개인을 그들이 속하는 그룹에 따라 다른 세트로 분할합니다. 이 방법은 다음과 같이 알려져 있습니다. 서로소 집합 합집합 컬렉션을 유지 관리하는 서로소 집합 각 집합은 해당 구성원 중 하나로 표시됩니다.

위의 질문에 답하기 위해 고려해야 할 두 가지 핵심 사항은 다음과 같습니다.

세트를 해결하는 방법은 무엇입니까? 처음에는 모든 요소가 서로 다른 세트에 속합니다. 주어진 관계에 대한 작업을 마친 후 멤버를 선택합니다. 대표 . 대표자를 선택하는 방법에는 여러 가지가 있을 수 있는데, 가장 간단한 방법은 가장 큰 지수로 선택하는 것입니다.
같은 그룹에 2명이 있는지 확인하세요. 두 개인의 대표자가 동일하면 친구가 됩니다.

사용되는 데이터 구조는 다음과 같습니다.

정렬: 정수 배열이 호출됩니다. 부모의[] . 우리가 다루고 있는 경우 N 항목, 배열의 i번째 요소는 i번째 항목을 나타냅니다. 보다 정확하게는 Parent[] 배열의 i번째 요소가 i번째 항목의 부모입니다. 이러한 관계는 하나 이상의 가상 트리를 생성합니다.

나무: 이것은 서로소 집합 . 두 요소가 동일한 트리에 있으면 동일한 트리에 있습니다. 서로소 집합 . 각 트리의 루트 노드(또는 최상위 노드)를 대표 세트의. 항상 한명씩 있어요 고유한 대표자 각 세트의. 대표를 식별하는 간단한 규칙은 'i'가 집합의 대표이면 다음과 같습니다. 부모[i] = 나 . 내가 그의 집합의 대표자가 아닌 경우 대표자를 찾을 때까지 트리 위로 이동하여 찾을 수 있습니다.

서로소 집합 데이터 구조에 대한 연산:

찾다
노동 조합

1. 찾기:

자신의 부모인 노드에 도달할 때까지 부모 배열을 재귀적으로 탐색하여 구현할 수 있습니다.

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>

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파이썬3

# 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>

씨#

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시간 복잡도 : 이 접근 방식은 비효율적이며 최악의 경우 O(n) 시간이 걸릴 수 있습니다.

2. 연합:

소요됩니다 두 가지 요소 입력으로 사용하고 다음을 사용하여 집합의 대표자를 찾습니다. 찾다 작업을 수행하고 마지막으로 트리 중 하나(집합을 나타냄)를 다른 트리의 루트 노드 아래에 놓습니다.

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;> }>

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; 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);   }  }>

파이썬3

# 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>

씨#

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);   }  }>

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// 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;> }>

시간 복잡도 : 이 접근 방식은 비효율적이며 최악의 경우 길이가 O(n)인 트리로 이어질 수 있습니다.

최적화(순위/크기 및 경로 압축별 통합):

효율성은 어떤 트리가 다른 트리에 연결되는지에 따라 크게 달라집니다. . 이를 수행할 수 있는 방법에는 2가지가 있습니다. 첫 번째는 나무의 높이를 요소로 고려하는 Union by Rank이고, 두 번째는 나무의 크기를 요소로 고려하여 한 나무를 다른 나무에 연결하는 Union by Size입니다. 경로 압축과 함께 이 방법은 거의 일정한 시간의 복잡성을 제공합니다.

경로 압축 (Find() 수정):

데이터 구조의 속도를 향상시킵니다. 높이를 압축 나무의. 이는 작은 캐싱 메커니즘을 찾다 작업. 자세한 내용은 코드를 살펴보세요.

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;> >}> }>

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// 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.>

파이썬3

# 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.>

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안드로이드에서 숨겨진 물건을 찾는 방법

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.>

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// 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.>

시간 복잡도 : 통화당 평균 O(log n)입니다.

계급별 연합 :

우선, 다음과 같은 새로운 정수 배열이 필요합니다. 계급[] . 이 배열의 크기는 상위 배열과 동일합니다. 부모의[] . 내가 집합의 대표자라면, 순위[i] 집합을 나타내는 트리의 높이입니다.
이제 Union 작업에서 두 트리 중 어느 트리가 다른 트리 아래로 이동되는지는 중요하지 않습니다. 이제 우리가 원하는 것은 결과 트리의 높이를 최소화하는 것입니다. 두 개의 트리(또는 세트)를 결합하는 경우 이를 왼쪽과 오른쪽이라고 부르면 모든 것이 다음에 따라 달라집니다. 왼쪽 순위 그리고 오른쪽 순위 .

만약 순위가 왼쪽 의 순위보다 낮습니다. 오른쪽 , 그렇다면 이동하는 것이 가장 좋습니다 왼쪽 아래 오른쪽 , 오른쪽 순위는 변경되지 않기 때문입니다(왼쪽 아래 오른쪽으로 이동하면 높이가 증가합니다). 마찬가지로 오른쪽 순위가 왼쪽 순위보다 낮으면 오른쪽 아래 왼쪽으로 이동해야 합니다.
순위가 동일하면 어떤 트리가 다른 트리 아래에 있는지는 중요하지 않지만 결과의 순위는 항상 트리의 순위보다 하나 더 높습니다.

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]++;   }  }>

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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));   }   }  }>

파이썬3

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()>

씨#

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));   }   }  }>

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// 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  }>

크기별 연합:

이번에도 우리는 다음과 같은 새로운 정수 배열이 필요합니다. 크기[] . 이 배열의 크기는 상위 배열과 동일합니다. 부모의[] . 내가 집합의 대표자라면, 크기[i] 집합을 나타내는 트리의 요소 수입니다.
이제 우리는 두 개의 트리(또는 세트)를 결합하고 있습니다. 이를 왼쪽과 오른쪽이라고 부르겠습니다. 이 경우에는 모두 다음에 따라 달라집니다. 왼쪽의 크기 그리고 오른쪽의 크기 나무(또는 세트).

크기의 경우 왼쪽 의 크기보다 작습니다. 오른쪽 , 그렇다면 이동하는 것이 가장 좋습니다 왼쪽 아래 오른쪽 왼쪽 크기만큼 오른쪽 크기를 늘립니다. 같은 방식으로 오른쪽의 크기가 왼쪽의 크기보다 작으면 오른쪽 아래로 이동해야 합니다. 왼쪽 크기를 오른쪽 크기만큼 늘립니다.
크기가 동일하면 어느 트리가 다른 트리 아래에 있는지는 중요하지 않습니다.

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];   }  }>

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// 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>

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# 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>

씨#

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)}');   }   }  }>

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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]++;   }   }   }>

산출

Element 0: Representative = 0 Element 1: Representative = 0 Element 2: Representative = 2 Element 3: Representative = 2 Element 4: Representative = 0>

시간 복잡도 : 경로 압축 없이 O(log n).

다음은 경로 압축 및 순위별 합집합을 사용한 분리 집합의 완전한 구현입니다.

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]>순위[yset]) { 부모[yset] = xset;   } // 순위가 동일하면 // 순위를 증가시킵니다.   else { 부모[yset] = xset;   순위[xset] = 순위[xset] + 1;   } } };    // 드라이버 코드 int main() { // 함수 호출 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;  }>

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// 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');   }  }>

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# 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.>

씨#

// 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>

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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'>);> }>

산출

Yes No>

시간 복잡도 : n개의 단일 항목 세트를 생성하는 경우 O(n)입니다. 두 가지 기술 - 순위/크기별 결합을 통한 경로 압축, 시간 복잡도는 거의 일정한 시간에 도달합니다. 밝혀진 바에 따르면, 결승전은 상각된 시간 복잡도 O(α(n))입니다. 여기서 α(n)은 역 Ackermann 함수로, 매우 꾸준히 증가합니다(n<10인 경우에도 초과하지 않음).⁶⁰⁰약).

공간 복잡도: O(n)은 Disjoint Set 데이터 구조에 n개의 요소를 저장해야 하기 때문입니다.

Disjoint set 데이터 구조란 무엇입니까?

x와 y가 같은 그룹에 속하는지 여부를 확인합니다. 즉, x와 y가 직접/간접 친구인지 확인합니다.

사용되는 데이터 구조는 다음과 같습니다.

서로소 집합 데이터 구조에 대한 연산:

1. 찾기:

C++

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2. 연합:

C++

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최적화(순위/크기 및 경로 압축별 통합):

경로 압축 (Find() 수정):

C++

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계급별 연합 :

C++

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크기별 연합:

C++

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다음은 경로 압축 및 순위별 합집합을 사용한 분리 집합의 완전한 구현입니다.

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