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前言
春节放假会了老家，停更了很多天，这是年后连夜肝出来的第一篇文章，先来聊聊春节放假期间发生的事，这次回家遇到了我学生时代的女神，当年她在我心目中那是
"出淤泥而不染、濯清涟而不妖"
没想到这次遇到了她，身体发福，心目中女神的形象瞬间碎了，就像达芬奇再次遇到了蒙娜丽莎
"菡萏香销翠叶残"
好了，言归正传。
有时候我们可以需要判断在大型网络中两台计算机是否相连，是否需要建立一条新的连接才能通信；或者是在社交网络中判断两个人是否是朋友关系（相连表示是朋友关系）。在这种应用中，通常我们可能需要处理数百万的对象和数亿的连接，如何能够快速的判断出是否相连呢？这就需要使用到union-find算法
概念
相连
假如输入一对整数，其中每个数字表示的是某种对象（人、地址或者计算机等等），整数对p,q理解为“p与q相连”，相连具有以下特性：
- 自反性：p与p是相连的
- 对称性：如果p与q相连，那么q与p相连
- 传递性：如果p与q相连，q与r相连，那么p与r也相连
对象如何与数字关联起来，后面我们聊到一种算法符号表
等价类
假设相连是一个种等价关系，那么等价关系能够将对象划分为多个等价类，在该算法中，当且仅当两个对象相连时他们才属于同一个等价类
触点
整个网络中的某种对象称为触点
连通分量
将整数对称为连接，将等价类称作连通分量或者简称分量
image
动态连通性
union-find算法的目标是当程序从输入中读取了整数对p q时，如果已知的所有整数对都不能说明p q是相连的，那么将这一对整数输出，否则忽略掉这对整数；我们需要设计数据结构来保存已知的所有整数对的信息，判断出输入的整数对是否是相连的，这种问题叫做动态连通性问题。
union-find算法API定义
public interface UF {
void union(int p, int q); //在p与q之间添加一条连接
int find(int p); //返回p所在分量的标识符
boolean connected(int p, int q); //判断出p与q是否存在于同一个分量中
int count(); //统计出连通分量的数量
}
如果两个触点在不同的分量中，union操作会使两个分量归并。一开始我们有N个分量（每个触点表示一个分量），将两个分量归并之后数量减一。
抽象实现如下：
public abstract class AbstractUF implements UF {
protected int[] id;
protected int count;
public AbstractUF(int N) {
count = N;
id = new int[N];
for (int i = 0; i < N; i++) {
id[i] = i;
}
}
@Override
public boolean connected(int p, int q) {
return find(p) == find(q);
}
@Override
public int count() {
return count;
}
}
接下来我们就主要来讨论如何实现union方法和find方法
quick-find算法
这种算法的实现思路是在同一个连通分量中所有触点在id[]中的值都是相同的，判断是否连通的connected的方法就是判断id[p]是否等于id[q]。
public class QuickFindImpl extends AbstractUF {
public QuickFindImpl(int N) {
super(N);
}
@Override
public int find(int p) {
return id[p];
}
@Override
public void union(int p, int q) {
int pId = find(p);
int qId = find(q);
if (pId == qId) { //如果相等表示p与q已经属于同一分量中
return;
}
for (int i = 0; i < id.length; i++) {
if (id[i] == pId) {
id[i] = qId; //把分量中所有的值都统一成qId
}
}
count--; //连通分量数减一
}
}
- 算法分析：
find()操作显然是很快的，时间复杂度O(1), 但是union的算法是无法处理大型数据的，因为每次都需要变量整个数组，那么union方法的时间复杂度是O(n)
quick-union算法
为了提高union方法的速度，我们需要考虑另外一种算法；使用同样的数据结构，只是重新定义id[]表示的意义，每个触点所对应的id[]值都是在同一分量中的另一个触点的名称
image
在数组初始化之后，每个节点的链接都指向自己；id[]数组用父链接的形式表示了森林，每一次union操作都会找出每个分量的根节点进行归并。
image
public class QuickUnionImpl extends AbstractUF {
public QuickUnionImpl(int N) {
super(N);
}
@Override
public int find(int p) {
//找出p所在分量的根触点
while (p != id[p]) {
p = id[p];
}
return p;
}
@Override
public void union(int p, int q) {
int pRoot = find(p); //找出q p的根触点
int qRoot = find(q);
if (pRoot == qRoot) { //处于同一分量不做处理
return;
}
id[pRoot] = qRoot; //根节点
count--;
}
}
- 算法分析：
看起来quick-union算法比quick-find算法更快，因为union不需要为每对输入遍历整个数组，
考虑最佳情况下，find方法只需要访问一次数组就可以得到根触点，那么union方法的时间复杂度O(n)；
考虑到最糟糕的输入情况，如下图：
image
find方法需要访问数组n-1次，那么union方法的时间复杂度是O(n²)
加权quick-union算法
为了保证quick-union算法最糟糕的情况不在出现，我需要记录每一个树的大小，在进行分量归并操作时总是把小的树连接到大的树上，这种算法构造出来树的高度会远远小于未加权版本所构造的树高度。
public class WeightedQuickUnionImpl extends AbstractUF {
private int[] sz;
public WeightedQuickUnionImpl(int N) {
super(N);
sz = new int[N];
for (int i = 0; i < N; i++) {
sz[i] = 1;
}
}
@Override
public void union(int p, int q) {
int pRoot = find(p); //找出q p的根触点
int qRoot = find(q);
if (pRoot == qRoot) { //处于同一分量不做处理
return;
}
//小树合并到大树
if (sz[pRoot] < sz[qRoot]) {
sz[qRoot] += sz[pRoot];
id[pRoot] = qRoot;
} else {
sz[pRoot] += sz[qRoot];
id[qRoot] = pRoot;
}
count--;
}
@Override
public int find(int p) {
//找出p所在分量的根触点
while (p != id[p]) {
p = id[p];
}
return p;
}
}
- 算法分析：
最坏的情况下，每次union归并的树都是大小相等的，他们都包含了2的n次方个节点，高度都是n，合并之后的高度变成了n+1，由此可以得出union方法的时间复杂度是O(lgN)
image
总结
union-find算法只能判断出给定的两个整数是否是相连的，无法给出具体达到的路径；后期我们聊到图算法可以给出具体的路径
| 算法 | union() | find() |
|---|---|---|
| quick-find算法 | N | 1 |
| quick-union算法 | 树的高度 | 树的高度 |
| 加权quick-union算法 | lgN | lgN |
最后（点关注，不迷路）
文中或许会存在或多或少的不足、错误之处，有建议或者意见也非常欢迎大家在评论交流。
最后，写作不易，请不要白嫖我哟，希望朋友们可以点赞评论关注三连，因为这些就是我分享的全部动力来源🙏
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参考书籍：算法第四版
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