路径压缩和按等级合并如何相辅相成？
我一直在读有关工会发现问题的文章。两个主要的改进是路径压缩和按等级合并。据我所知，按等级合并是用来确定如何组合不相交的树的。如果我们有两棵不相交的树T1和T2，那么我们将排名较小的树的根附加到排名较高的树上。如果我们不使用路径压缩，那么排名就是树的深度。这是有意义的，因为我们不想增加Out树的深度，因为它直接影响Find和UNION。 我的问题是当我们也使用路径压缩时。我一直读到这两个优化是
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我们可以使用 Union-Find 数据结构检测有向图中的循环吗?
我知道可以使用 DFS 和 BFS 检测直接图中的循环.我想知道我们是否可以使用 Union-Find 检测有向图中的循环? 如果是，那么如何?和 如果我们不能，那为什么? 解决方案 不，我们不能使用 union-find 来检测有向图中的循环.这是因为无法使用不相交集(执行联合查找的数据结构)来表示有向图. 当我们说'a union b'时，我们无法确定边的方向 a
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找到连接的节点集群的算法
我正在处理 3d 数据，并提供了一个相互连接的顶点列表.数据格式如下: faces = [(0, 1, 2),(1, 3, 2),(3, 5, 6),(5, 7, 4),(10, 11, 12),(11, 12, 13),(12, 13, 14)] 数组中的每一项都由一个三元组组成，其中每个位置的数字表示相互连接的顶点的索引.我在图片中可视化了这个例子，以便更好地理解顶点是如何连接的.
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用权重从边列表中获得不相交集的算法是什么
我有一个带权重的边的列表，我想从中获得不交集.但是，我也想在集合中跟踪权重.例如，如果我有数据集， N1 N2重量a1 a2 1.0a2 a3 0.5a3 a5 1.0a4 a8 1.0a8 a9 0.8 这将导致两套 [(a1,1.0)，(a2,1.0)，(a3,1.0 * 0.5)，(a5,0.5 * 1.0)]和[(a4,1.0)，(a8,1.0)，(a9,1.0 * 0.8)]
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使用联合查找在无向图中查找已连接组件的数量
我已经盯着这个算法有一段时间了，但是找不到我错过的东西. 逻辑: 初始化所有隔离的组件 union frm，连接到每个边缘中的组件，并减小#组件(如果尚未连接). 问题:运行此特定测试用例时，为什么会得到此 -48 ? def countComponents(self，n，edges):“":type n:整数:type edges:列表[列表[int]]:rtype:整数
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我们可以使用Union-Find数据结构检测有向图中的周期吗？
我知道可以使用DFS和BFS在直接图中检测周期。我想知道是否可以使用 Union-Find 检测有向图中的循环？ 如果是， ，那又如何？和 如果不能，为什么？ 解决方案 否，我们不能使用联合查找来检测有向图中的循环。这是因为不能使用不交集（执行联合查找的数据结构）表示有向图。 当我们说“联合b”时我们无法确定边缘的方向 是去b了吗？ （或） b是要去a吗？ 但是
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在线性时间内打印出不相交的数据结构中的节点
我正试图在Cormen等人的“算法简介"中进行此练习，该练习与Disjoin Set数据结构有关: 假设我们希望添加操作PRINT-SET(x)，该操作已给出 节点x，并以任何顺序打印x的集合的所有成员.展示如何 我们可以向不交集中的每个节点仅添加一个属性 森林，以便PRINT-SET(x)花费个时间线性的成员数 x的设置以及其他运算的渐近运行时间 不变.假设我们可以在O(1)中打印集合的每
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路径压缩和按等级合并如何相互补充?
我一直在阅读有关工会发现的问题.两项主要改进是路径压缩和按等级合并.据我了解，等级合并用于确定如何合并不相交的树.如果我们有两个不相交的树T1和T2，那么我们将等级较小的树的根附加到等级较高的树.如果我们不使用路径压缩，那么等级就是一棵树的深度.这是有道理的，因为我们不想增加输出树的深度，因为它直接影响查找和并集. 我的问题是当我们也使用路径压缩时.我一直在阅读这两种优化是相辅相成的，但是我
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使用Python联合查找实现
这就是我想做的:我有一个包含几个等价关系的列表: l = [[1, 2], [2, 3], [4, 5], [6, 7], [1, 7]] 我想合并共享一个元素的集合.这是一个示例实现: def union(lis): lis = [set(e) for e in lis] res = [] while True: for i in range(len(lis)
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我需要采取明确的行动来促进持久性数据结构的共享吗？
我来自一个强制性的背景，正在尝试实现一个简单的不相交集（“union-find”）数据结构，以便在Haskell中创建和修改（持久化）数据结构来实践。目标是简单实现，但我也关心效率，我的问题与此有关。 首先，我创建了一个不相交的林实现通过等级联合，并通过定义“点”的数据类型开始： data Point = Point { _value :: Int ，_parent :: Ma
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联合查找：高效地检索集合中的所有成员
我正在使用 union-find 算法。在我的程序的第一部分，该算法计算一个大集合 E 的分区。 之后，我想检索集合 S 的所有成员，其中包含给定的节点 x 。 到目前为止，天真地，我正在测试 E 的所有元素的成员资格到 S 。但是昨天我正在阅读“算法介绍”（CLRS第3版，前言21.3-4），在练习中，我发现： 假设我们希望添加一个操作 PRINT-SET（x），这是 给定一
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避免使用纯代码中的IORefs
我注意到， Data.UnionFind 使用IO monad通过IORefs提供指针。我想象，每个人都很开心地调用 unsafePerformIO ，在本地使用纯代码，因为数据结构是如此的很好理解，但是.. 这种数据结构是否有规范的清洁方法？也许IO周围的包装，通过禁止大多数IO操作，使不可避免的 unsafePerformIO 更不安全的“寻找”？ 解决方案 这种数据结构是否
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联合查找数据结构
对于许多问题，我看到解决方案是使用union-find数据结构。我试图阅读它，并考虑如何实现（使用C ++）。我目前的理解是，它只不过是一套集合。所以要找到属于哪一个元素，我们需要 n * log n 操作。当我们必须执行工会时，我们必须找到需要合并的两个集合，并对它们执行一个 set_union 。这对我来说看起来并不高效。我对这个数据结构的理解是正确的还是我缺少某些东西？ 解决方案 这
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联合查找数据结构
对于许多问题，我看到建议的解决方案是使用union-find数据结构。我试图读一下它，并想想如何实现（使用C ++）。我目前的理解是，它只是一组列表。因此，要找到一个元素属于哪个集合，我们需要 n * log n 操作。当我们必须执行联合时，我们必须找到需要合并的两个集合，并对它们执行 set_union 。这看起来对我来说效率不高。是我对这个数据结构的理解正确还是我缺少了一些东西？ 解决方
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加权快速联盟与路径的COM pression算法
有一个“加权快速联盟与路径的COM pression”算法。 在code： 公共类WeightedQU { 私人INT [] ID; 私人INT [] IZ; 公共WeightedQU（INT N） { ID =新INT [N]; IZ =新INT [N]; 的for（int i = 0; I＆LT; id.le
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并集算法下使用矢量++
我只是在这个问题上使用的std ::矢量，我可以保证每个向量没有重复（但没有任何顺序在每个向量） 。我如何结合使我有引导？ 例如： 如果我有以下载体... 1 1 3 2 五 5 4 2 4 4 2 工会后，我应该只有两个向量左： 1 2 3 4 5 再次声明，我只能用向量，的std ::设为是不允许的。 解决方案 您可以使用std :: set_union算法。
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