小白专场-FileTransfer-c语言实现
作者:互联网
目录
- 一、集合的简化表示
- 二、题意理解
- 三、程序框架搭建
- 3.1 Input_connection
- 3.2 Check_connection
- 3.3 Check_network
- 四、pta测试
- 五、按秩归并
- 5.1 方法一:树高替代
- 5.2 方法二:规模替代
- 六、路径压缩
- 6.1 路径压缩时间复杂度计算
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一、集合的简化表示
在上一节 集合及运算中,我们对集合使用二叉树表示,如下图所示:
为了使用二叉树,我们在上一节中使用以下代码,构造二叉树:
/* c语言实现 */ typedef struct{ ElementType Data; int Parent; } SetType; int Find(SetType S[], ElementType X) { // 在数组S中查找值为X的元素所属的集合 // MaxSize是全局变量,为数组S的最大长度 int i; for (i = 0; i < MaxSize && S[i].Data != X; i++); if (i >= MaxSize) return -1; // 未找到X,返回-1 for (; S[i].Parent >= 0; i = S[i].Parent); return i; // 找到X所属集合,返回树根结点在数组S中的下标 }
使用二叉树构造集合,Find操作在差的情况下时间复杂度可能为\(O(n^2)\)
因此对于任何有限集合的(N个)元素都可以被一一映射为整数 0~N-1。即对于集合 {2, 5, 4, 3} 和 {6, 0, 1} 我们可以使用如下图所示的数组表示:
对于上述的数组,我们可以使用如下代码构造:
/* c语言实现 */ typedef int ElementType; // 默认元素可以用非负整数表示 typedef int SetName; //默认用根结点的下标作为集合名称 typedef ElementType SetType[MaxSize]; SetName Find(SetType S, ElementType X) { // 默认集合元素全部初始化为-1 for (; S[X] >= 0; X = S[X]); return X; } void Union(SetType S, SetName Root1, SetName Root2) { // 这里默认Root1和Root2是不同集合的根节点 S[Root2] = Root1; }
二、题意理解
根据输入样例,以此来判断计算机之间有多少个组成,如下图所示
上图动态变化如下图所示:
下图为五台计算机之间形成全连接状态,因此看成一个整体:
三、程序框架搭建
/* c语言实现 */ int main() { 初始化集合; do { 读入一条指令; 处理指令; } while (没结束); return 0; } int main() { SetType S; int n; char in; scanf("%d\n", &n); Initialization(S, n); do { scanf("%c", &in); switch (in) { case 'I': Input_connection(S); break; // Union(Find) case 'C': Check_connection(S); break; // Find case 'S': Check_network(S, n); break; // 数集合的根,判断计算机网络的组成个数 } } while (in != 'S'); return 0; }
3.1 Input_connection
/* c语言实现 */ void Input_connection(SetType S) { ElementType u, v; SetName Root1, Root2; scanf("%d %d\n", &u, &v); Root1 = Find(S, u-1); Root2 = Find(S, v-1); if (Root1 != Root2) Union(S, Root1, Root2); }
3.2 Check_connection
/* c语言实现 */ void Check_connection(SetType S) { ElementType u, v; scnaf("%d %d\n", &u, &v); Root1 = Find(S, u-1); Root2 = Find(S, v-1); if (Root1 == Root2) printf("yes\n"); else printf("no\n"); }
3.3 Check_network
/* c语言实现 */ void Check_network(SetType S, int n) { int i, counter = 0; for (i = 0; i < n; i++){ if (S[i] < 0) counter++; } if (counter == 1) printf("The network is connected.\n"); else printf("There are %d components.\n", counter); }
四、pta测试
/* c语言实现 */ typedef int ElementType; // 默认元素可以用非负整数表示 typedef int SetName; //默认用根结点的下标作为集合名称 typedef ElementType SetType[MaxSize]; SetName Find(SetType S, ElementType X) { // 默认集合元素全部初始化为-1 for (; S[X] >= 0; X = S[X]); return X; } void Union(SetType S, SetName Root1, SetName Root2) { // 这里默认Root1和Root2是不同集合的根节点 S[Root2] = Root1; }
对于上述的代码,如果我们放入pta中测试,会发现测试点6运行超时,如下图所示:
因此,我们会考虑是不是因为出现了某种情况,导致Root2为根结点的树过大了,因此我们修改代码为:
/* c语言实现 */ typedef int ElementType; // 默认元素可以用非负整数表示 typedef int SetName; //默认用根结点的下标作为集合名称 typedef ElementType SetType[MaxSize]; SetName Find(SetType S, ElementType X) { // 默认集合元素全部初始化为-1 for (; S[X] >= 0; X = S[X]); return X; } void Union(SetType S, SetName Root1, SetName Root2) { // 这里默认Root1和Root2是不同集合的根节点 // S[Root2] = Root1; S[Root1] = Root2; }
发现更换代码后,测试点5却运行超时了,为了解决上述问题,我们可以使用下面将要讲到了按秩归并的思想修改代码。
五、按秩归并
为什么需要按秩归并呢?因为我们使用pta测试程序,发现代码总是超时,因此我们可以考虑是否出现这种情况——我们再不断地往一颗树上累加子树,如下图所示:
/* c语言实现 */ Union(Find(2), Find(1)); Union(Find(3), Find(1)); ……; Union(Find(n), Find(1));
从上图可以看出,此过程的时间复杂度为:\(T(n) = O(n^2)\)
除了上述这种情况,会导致树的高度越来越高,如果我们把高树贴在矮树上,那么树高也会快速增长,因此我们应该考虑把矮树贴在高数上。
对于上述问题的解决,我们给出以下两个解决方法,这两种方法统称为按秩归并。
5.1 方法一:树高替代
为了解决上述问题,我们可以把根结点从-1替代为-树高,代码如下:
/* c语言实现 */ if ( Root2高度 > Root1高度 ) S[Root1] = Root2; else { if ( 两者等高 ) 树高++; S[Root2] = Root1; } if ( S[Root2] < S[Root1] ) S[Root1] = Root2; else { if ( S[Root1]==S[Root2] ) S[Root1]--; S[Root2] = Root1; }
5.2 方法二:规模替代
为了解决上述问题,我们也可以把根结点从**-1替代为-元素个数(把小树贴到大树上),代码如下:
/* c语言实现 */ void Union( SetType S, SetName Root1, SetName Root2 ) { if ( S[Root2]<S[Root1] ){ S[Root2] += S[Root1]; S[Root1] = Root2; } else { S[Root1] += S[Root2]; S[Root2] = Root1; } }
六、路径压缩
对于上述代码超时的问题,我们也可以使用路径压缩的方法优化代,即压缩给定元素到集合根元素路径中的所有元素,详细情况如下图所示:
上图代码可表示为:
/* c语言实现 */ SetName Find(SetType S, ElementType X) { // 找到集合的根 if (S[X] < 0) return X; else return S[X] = Find(S, S[X]); }
总之上述代码干了这三件事:
- 先找到根;
- 把根变成X的父结点;
- 再返回根
因此,路径压缩第一次执行的时间比较长,但是如果频繁使用查找命令,第一次将路径压缩,大大减小树的高度,后续查找速度将大大增加
6.1 路径压缩时间复杂度计算
由于pta并没有严格控制时间限制,使用java这种语言,不使用路径压缩,问题不大,我写这个也只是为了回顾算法,来放松放松,不是为了折腾自己,因此。
给你一个眼神自己体会,给你一个网址亲自体会https://www.icourse163.org/learn/ZJU-93001?tid=1206471203#/learn/content?type=detail&id=1211167097&sm=1,我是懒得研究下图所示了。
标签:专场,ElementType,SetName,小白,FileTransfer,SetType,Root1,Find,Root2 来源: https://blog.51cto.com/u_13804357/2709387