Union-Find算法小结

对Union Find算法不熟悉，可参看
http://blog.csdn.net/dm_vincent/article/details/7655764

http://blog.csdn.net/dm_vincent/article/details/7769159

个人觉得该博文阐述非常通俗易懂，第二个链接是博主举的几个应用例子。

 

几个需要思考的问题：

这种算法通常应用于什么场景？怎么用？

如何将问题归约到union-find或者说union的目的是什么？

怎么union，即两个元素满足什么条件时可以union？

>>两个元素有关联

题目	union 什么	union目的
Graph Valid Tree	一条边的两个顶点	若union两个顶点时发现根一样，说明已经在同一棵树中，说明输入graph存在环，非tree；union结束后，计数有多少个不同的根，当且仅当存在一个根时事vaild tree
Subtree Sum	节点同其父节点	将以指定id节点为根的所有节点union在一起，对这个union中的元素值求和
Number of Islands	两个相邻的1元素	union后计数union集合数量（通过计数union数组中根节点数量）
Surrounded Regions	所有从边界可达的O元素union在一起	union完成后那些没有在边界可达O集合中的O是需要翻转的

 

 

 https://leetcode.com/problems/surrounded-regions/

此题debug了很久，一个20*20的case 总是通不过，原因是oRoot的rank值设置得不够大，

会被矩阵中的其他元素超过从而oRoot不再是oRoot导致整个矩阵的O将全部被改为X。