摘要： siwuxie095 路径压缩 基于 size 的优化和基于 rank 的优化，主要都是针对 Union 操作 的优化，实际上，Find 操作其实也是可以优化的 Find 操作就是从一个节点开始，通过它的指向父亲的指针，不断 向上追溯，直至根节点，也就是寻找根的过程 在这个过程中，其实已经将从这个节 阅读全文

摘要： ------------------siwuxie095 基于 rank 的优化 基于 size 的优化，在大多数情况下，都能让生成的树的层数更少， 从而使得查询的时间更短，但仍有少数情况不是这样，如下： 现在要将 4 和 2 这两个元素并在一起，4 对应的根是 8，2 对应的根是 7， 其中： 8... 阅读全文

摘要： ----------------------siwuxie095 基于 size 的优化 在 union( p , q ) 的时候，因为总是将第一个元素的根节点指向第二个元素 的根节点，就有可能让整棵树变的很高，导致 find( p ) 更耗时 解决方案：不应该固定的将一个元素的根节点指向另外一个元素的根节点，... 阅读全文

摘要： -----------------siwuxie095 Quick Union 这里介绍并查集的另外一种实现思路：Quick Union 这种实现思路通常是并查集的常规实现思路，而且它的时间效率非常高 具体表示：将每一个元素，都看做是一个节点 不过这个节点和树中的节点稍有不同，树中节点的指针是指... 阅读全文

摘要： --------------------siwuxie095 Quick Find 这里介绍并查集的一种实现思路：Quick Find 对于一组数据，并查集主要支持两个操作： （1）union( p , q )，即 并，将 p 和 q 两个元素合并在一起，也就是所谓的连接 （2）find( p )，... 阅读全文

摘要： -----------------siwuxie095 并查集基础 这里介绍并查集（Union Find），它是一种很不一样的树形结构 并查集的作用：可以非常高效地回答连接问题 「连接问题，即 Connection Problem」 首先简单的采用可视化的方式来看连接问题，如... 阅读全文