Weighted Quick Union
Weighted Quick Union即:
在Quick Union的基础上对结点加权(weighted),在parent[i]基础上增加一个size[i].
用来存储该结点(site)的所有子结点数目.(size[i] == number of sites in subtree rooted at i)
具体操作步骤:
仅仅在union() operation改变,在改变parent前,增加一个步骤:
比较两个结点的size,谁更轻谁就在下面,
具体看代码:
class WeightedQuickUnion():
__count = int() #number of components
__parent = list() #__parent[i] parent of i
__size = list() #size[i] number of sites in subtree rooted at i
#Each site is initially in its own component
def __init__(self,N):
self.__count = N
for i in range(0,self.__count):
self.__parent.append(i)
self.__size.append(1)
#Return the component identifier for the component containing site
def find(self,p):
self.validate(p)
while (p != self.__parent[p]):
p = self.__parent[p]
return p
def connected(self,p,q):
return self.find(p) == self.find(q)
#Merges the component containig site p with
#the component containing site q
def union(self,p,q):
rootP=self.find(p)
rootQ=self.find(q)
if (rootP == rootQ):
return
if (self.__size[rootP] < self.__size[rootQ]):
self.__parent[rootP] = rootQ
self.__size[rootQ] += self.__size[rootP]
else:
self.__parent[rootQ] = rootP
self.__size[rootP] += self.__size[rootQ]
self.__count-=1
def validate(self, p):
n = len(self.__parent)
if (p < 0 or p >= n):
raise ValueError("index", p, "is not between 0 and", (n - 1))
def traversal(self):
for i in self.__parent:
print(i,end=' ')
WQU = WeightedQuickUnion(8)
WQU.union(0,1)
WQU.union(2,1)
WQU.union(2,4)
WQU.union(3,7)
print(WQU.connected(0,4))
WQU.traversal()
实例同上一文Quick Find一样,
连接0-1-2-4 3-7,并调用connected()方法验证0-4是否连接
最后遍历
输出:
True
0 0 0 3 0 5 6 3
根据输出可以反应出树形图:
0 3 5 6
/ | \ |
1 2 4 7
程序中:union()方法里,把size的比较分为两种情况,小于以及大于+等于.
union(0,1)的时候0是p,1是q,他们的size都是1,所以会执行
self.__parent[rootQ] = rootP
self.__size[rootP] += self.__size[rootQ]
也就是q(1)会成为p(0)的子节点.
union(3,7)同理.
其它情况由于size不同,会按照程序写的那样,把轻的作重的子节点
Weighted Quick Union的更多相关文章
- Weighted Quick Union with Path Compression (WQUPC)
在WQU基础上,添加一步路径压缩. 前面的优化都是在union,路径压缩是在find上面做文章. 这里的路径压缩我还没完全搞明白,之后不断再来的,不管是理解还是博文编排素材之类的. 说是加一步压缩是确 ...
- Union-Find(并查集): Quick union improvements
Quick union improvements1: weighting 为了防止生成高的树,将smaller tree放在larger tree的下面(smaller 和larger是指number ...
- Quick Union
Quick Union quick union就是快速连接 和quick find相同,也是构建一个数组id[],不过存的值换一种理解: 每个数组内的元素看做一个结点,结点内的值即id[i]看做i的前 ...
- Search Quick Union Find(图的存储结构)
Quick Find:适用于search频繁的情况 每个节点有一个id值,id相同表示两个节点相连通.在union时要将等于某一个id值都改成另一个id值 Quick Union: 适用于union频 ...
- Union-Find(并查集): Quick union算法
Quick union算法 Quick union: Java implementation Quick union 性能分析 在最坏的情况下,quick-union的find root操作cost( ...
- Algorithm partI 第2节课 Union−Find
发展一个有效算法的具体(一般)过程: union-find用来解决dynamic connectivity,下面主要讲quick find和quick union及其应用和改进. 基本操作:find/ ...
- Union Find
并查集 前言 来自知乎,Coursera 上普林斯顿大学的算法公开课,稍微来博客上写写记记. 课程资源:1. Algorithms, Part I 2. Algorithms, Part II 3. ...
- Leetcode总结之Union Find
package UnionFind; import java.util.ArrayList; import java.util.LinkedList; import java.util.List; p ...
- 261. Graph Valid Tree
题目: Given n nodes labeled from 0 to n - 1 and a list of undirected edges (each edge is a pair of nod ...
随机推荐
- SpringBoot入坑-请求参数传递
前一篇我们探讨了关于springboot的配置文件和Controller的使用,本篇我们来一起探讨一下关于springboot如何传递参数的知识. 参数传递我们最常见的就是在url后通过?/& ...
- php数组函数大全
一.数组操作的基本函数 数组的键名和值 array_values($arr);获得数组的值 array_keys($arr);获得数组的键名 array_flip($arr);数组中的值与键名互换(如 ...
- 7款让人惊叹的HTML5粒子动画特效(转载)
1.HTML5 Canvas粒子模拟效果 这是一款利用HTML5 Canvas模拟出来的30000个粒子动画,当你用鼠标在canvas画布上移动时,鼠标周围的一些粒子就会跟着你移动,并形成一定的图案, ...
- cloud_note项目
导入mysql数据库: set names utf8; source cloud_note.sql 1.搭建springMvc+springIOc+Mybatis --引入jar包 ioc,aop,d ...
- Windows 平台下局域网劫持测试工具 – EvilFoca
简介 安全测试工具可能含有攻击性,请谨慎适用于安全教学及学习用途,禁止非法利用! EvilFoca是Windows环境下基于.NET FrameWork的一款轻量级的劫持测试工具.与BackTrack ...
- Nginx打卡
Nginx打卡 此括号中的是干货 [ 直接说最关心的事:如何去掉访问路径的端口号? 答案:使用Nginx啊 具体安装还需看底下啰嗦的东东,安装OK且完美启动的同学,server proxy_pass ...
- html 中a标签的问题(无反应,跳转,调用方法)
让超链接点击后不跳转,可以用href = "#",但是这个#就会锚点到页面最上边 点击链接后不跳转可以设置成 1.<a href="javascri ...
- pytorch 中的重要模块化接口nn.Module
torch.nn 是专门为神经网络设计的模块化接口,nn构建于autgrad之上,可以用来定义和运行神经网络 nn.Module 是nn中重要的类,包含网络各层的定义,以及forward方法 对于自己 ...
- 最全的MonkeyRunner自动化测试从入门到精通(7)
jython-installer-2.5.3.jar安装步骤步骤一:Jython的安装比较简单,Jython的安装程序本身就是一个Java应用程序,因此,在安装之前,你必须具备Java运行的环境. 步 ...
- 删除64位ODBC数据源DNS
1.按照打开管理工具-打开数据源(ODBC),进入如下界面,选择用户DSN删除,发现报错一直删除不了. 2.成功删除:进入如下图路径,打开ODBC数据源管理工具,选择要删除的DSN就可以成功删除啦.