並查集是這樣的數據結構:有一大堆的數據,把一些元素放在一個集合當中,另外一些元素放在另一個一個集合當中。
對於它的操作有:查看兩個元素是否在一個集合當中、合並兩個元素。 合並的時候采取的策略是這樣的:將兩個元素所在的集合的所有元素一起放入一個集合當中。
這里使用兩個字典來實現並查集:一個字典保存當前節點的父節點的信息,另外一個保持父節點大小的信息。
class UnionFindSet(object): """並查集""" def __init__(self, data_list): """初始化兩個字典,一個保存節點的父節點,另外一個保存父節點的大小 初始化的時候,將節點的父節點設為自身,size設為1""" self.father_dict = {} self.size_dict = {} for node in data_list: self.father_dict[node] = node self.size_dict[node] = 1 def find_head(self, node): """使用遞歸的方式來查找父節點 在查找父節點的時候,順便把當前節點移動到父節點上面 這個操作算是一個優化 """ father = self.father_dict[node] if(node != father): father = self.find_head(father) self.father_dict[node] = father return father def is_same_set(self, node_a, node_b): """查看兩個節點是不是在一個集合里面""" return self.find_head(node_a) == self.find_head(node_b) def union(self, node_a, node_b): """將兩個集合合並在一起""" if node_a is None or node_b is None: return a_head = self.find_head(node_a) b_head = self.find_head(node_b) if(a_head != b_head): a_set_size = self.size_dict[a_head] b_set_size = self.size_dict[b_head] if(a_set_size >= b_set_size): self.father_dict[b_head] = a_head self.size_dict[a_head] = a_set_size + b_set_size else: self.father_dict[a_head] = b_head self.size_dict[b_head] = a_set_size + b_set_size if __name__ == '__main__': a = [1,2,3,4,5] union_find_set = UnionFindSet(a) union_find_set.union(1,2) union_find_set.union(3,5) union_find_set.union(3,1) print(union_find_set.is_same_set(2,5)) # True