logo

Вступ до непересічної множини (алгоритм пошуку об’єднання)

Що таке структура даних непересічного набору?

Дві множини називаються непересічні множини якщо вони не мають жодного спільного елемента, перетин множин є нульовою множиною.

Структура даних, яка зберігає підмножину елементів, що не перекривається або не перетинається, називається структурою даних непересічної множини. Структура даних непересічного набору підтримує такі операції:



  • Додавання нових множин до непересічної множини.
  • Об’єднання непересічних множин в одну непересічна множина за допомогою Союз операція.
  • Знаходження представника непересічної множини за допомогою знайти операція.
  • Перевірте, чи дві множини не перетинаються.

Розглянемо ситуацію з кількома особами та виконанням над ними таких завдань:

  • Додати a нова дружба відношення , тобто особа x стає другом іншої особи y, тобто додається новий елемент до набору.
  • Знайди чи індивід x є другом особи y (прямий чи непрямий друг)

приклади:

Нам дано 10 індивідів: a, b, c, d, e, f, g, h, i, j



Слід додати такі зв’язки:
а б
b d
c f
c i
j e
g j

Дані запити, наприклад, чи a є другом d чи ні. В основному нам потрібно створити наступні 4 групи та підтримувати швидкодоступний зв’язок між елементами групи:
G1 = {a, b, d}
G2 = {c, f, i}
G3 = {e,g,j}
G4 = {h}

З’ясувати, чи належать x і y до однієї групи чи ні, тобто дізнатися, чи є x і y прямими/непрямими друзями.

Поділ індивідів на різні набори відповідно до груп, до яких вони належать. Цей метод відомий як a Неперетинна множина Союз який підтримує колекцію Непересічні множини і кожна множина представлена ​​одним із її членів.



Щоб відповісти на вищезазначене запитання, слід розглянути два ключових моменти:

  • Як вирішити набори? Спочатку всі елементи належать до різних множин. Після роботи над заданими відносинами ми вибираємо члена як a представник . Вибрати представника можна кількома способами, найпростішим є вибір із найбільшим індексом.
  • Перевірте, чи є 2 особи в одній групі? Якщо представники двох особин однакові, то вони стануть друзями.

Використані такі структури даних:

Масив: Викликається масив цілих чисел Батько[] . Якщо ми маємо справу з Н елементів, i-й елемент масиву представляє i-й елемент. Точніше, i-й елемент масиву Parent[] є батьком i-го елемента. Ці зв’язки створюють одне або декілька віртуальних дерев.

дерево: Це Непересічна множина . Якщо два елементи знаходяться в одному дереві, то вони знаходяться в тому самому Непересічна множина . Кореневий вузол (або самий верхній вузол) кожного дерева називається представник набору. Завжди є єдиний унікальний представник кожного набору. Просте правило ідентифікації представника: якщо «i» є представником множини, то Батьківський [i] = i . Якщо i не є представником його множини, то його можна знайти, подорожуючи вгору по дереву, доки ми не знайдемо представника.

Операції над непересічними структурами даних множини:

  1. знайти
  2. Союз

1. Знайти:

Може бути реалізовано шляхом рекурсивного обходу батьківського масиву, доки ми не потрапимо на вузол, який сам є батьківським.

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> >

>

>

Часова складність : Цей підхід є неефективним і може зайняти O(n) часу в гіршому випадку.

2. Союз:

Це займає два елементи як вхідні дані та знаходить представників своїх множин за допомогою знайти і, нарешті, поміщає одне з дерев (що представляє набір) під кореневий вузол іншого дерева.

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;> }>

>

>

Часова складність : Цей підхід неефективний і в гіршому випадку може призвести до дерева довжини O(n).

Оптимізації (об'єднання за рангом/розміром і стисненням шляху):

Ефективність сильно залежить від того, яке дерево прикріплюється до іншого . Є 2 способи, якими це можна зробити. По-перше, це об’єднання за рангом, яке враховує висоту дерева як фактор, а друге – об’єднання за розміром, яке враховує розмір дерева як фактор під час приєднання одного дерева до іншого. Цей метод разом із Path Compression дає складність майже постійного часу.

Стиснення шляху (Зміни до Find()):

Це прискорює структуру даних стискаючи висоту дерев. Цього можна досягти, вставивши невеликий механізм кешування в знайти операція. Подивіться на код, щоб дізнатися більше:

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#




java виходить із циклу

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.>

>

>

Часова складність : O(log n) в середньому за виклик.

Союз за рангом :

Перш за все, нам потрібен новий масив цілих чисел, що називається ранг[] . Розмір цього масиву такий самий, як і батьківського масиву Батько[] . Якщо i є представником множини, ранг[i] це висота дерева, що представляє набір.
Тепер згадайте, що в операції Union не має значення, яке з двох дерев переміщується під інше. Тепер ми хочемо мінімізувати висоту результуючого дерева. Якщо ми об’єднуємо два дерева (або множини), назвемо їх лівим і правим, тоді все залежить від ранг лівого і ранг права .

  • Якщо ранг в зліва менше рангу правильно , тоді краще рухатись зліва під право , тому що це не змінить ранг правого (тоді як переміщення праворуч під ліворуч збільшить висоту). Таким же чином, якщо ранг правого менший за ранг лівого, тоді ми повинні перемістити правий під лівий.
  • Якщо ранги рівні, не має значення, яке дерево йде під іншим, але ранг результату завжди буде на одиницю більшим, ніж ранг дерев.

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 }>

>

>

Союз за розміром:

Знову ж таки, нам потрібен новий масив цілих чисел, який називається розмір[] . Розмір цього масиву такий самий, як і батьківського масиву Батько[] . Якщо i є представником множини, розмір[i] це кількість елементів у дереві, що представляє набір.
Зараз ми об'єднуємо два дерева (або набори), назвемо їх ліве і праве, тоді в даному випадку все залежить від розмір лівого і розмір права дерево (або комплект).

  • Якщо розмір зліва менший за розмір правильно , тоді краще рухатись зліва під право і збільшити розмір правого на розмір лівого. Таким же чином, якщо розмір правого менший за розмір лівого, тоді ми повинні перемістити правий під лівий. і збільшити розмір лівого на розмір правого.
  • Якщо розміри однакові, неважливо, яке дерево йде під інше.

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]++; } } }>

>

>

Вихід

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

Часова складність : O(log n) без стиснення шляху.

Нижче наведено повну реалізацію непересічної множини зі стисненням шляху та об’єднанням за рангом.

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; } // Якщо ранги однакові, то збільшення // рангу. else { parent[yset] = xset; rank[xset] = rank[xset] + 1; } } }; // Код драйвера int main() { // Виклик функції 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'>);> }>

>

>

Вихід

Yes No>

Часова складність : O(n) для створення n окремих наборів елементів. Дві техніки - стиснення шляху з об'єднанням за рангом/розміром, часова складність досягне майже постійного часу. Виходить, що фінал амортизована часова складність дорівнює O(α(n)), де α(n) – обернена функція Аккермана, яка дуже стабільно зростає (навіть не перевищує при n<10600приблизно).

Складність простору: O(n), оскільки нам потрібно зберігати n елементів у структурі даних непересічного набору.