并查集

package com.company;

public class Main {

    public static void main(String[] args) {
    // write your code here
        int[][] adjustMatrix = {
                {0,7,-1,5,-1,-1,-1},
                {-1,0,8,9,7,-1,-1},
                {-1,-1,0,-1,5,-1,-1},
                {-1,-1,-1,0,15,6,-1},
                {-1,-1,-1,-1,0,8,9},
                {-1,-1,-1,-1,-1,0,11},
                {-1,-1,-1,-1,-1,-1,0}
        };
        MergeSearchSet.gainSpanningTree(adjustMatrix);
    }
}

package com.company;

/**
 * 并查集是干吗用的?也就是说它有啥实用价值?
 * 实用价值是用于判断无向连通图里面有没有环。
 * 什么是环呢?很形象的名词,意思就跟这个字本
 * 身一样,是个回路、圆圈、死胡同、死心眼、洞
 * 等。从几何的角度讲就是在无向连通图中的,由
 * 顶点和边组成的,封闭的,不开口的几何图形。
 * 再具体点的例子就是,A到B连通,B到C连通,C
 * 到A连通,那么ABC和它们之间的边就形成了环,
 * 假如C到A不连通那它们之间就不构成环。
 */
public class MergeSearchSet {
    /**
     * 并查集最典型的应用就是用于生成树
     * ,不过和最小生成树不同,这里只需
     * 要能获取到生成树即可。
     * @param sourceArray
     */
    static public void gainSpanningTree(int[][] sourceArray) {
        int arrayLength = sourceArray.length;
        //不像克鲁斯卡尔算法那样,这
        // 里在获取边权的时候不需要排序。
        SingleLinkNode headPointer = new SingleLinkNode(-1,-1,-1);
        for (int counter = 0;counter < arrayLength;counter++) {
            for (int counter0 = counter + 1;counter0 < arrayLength;counter0++) {
                if (sourceArray[counter][counter0] > 0) {
                    SingleLinkNode newNode = new SingleLinkNode(counter,counter0,sourceArray[counter][counter0]);
                    newNode.nextPointer = headPointer.nextPointer;
                    headPointer.nextPointer = newNode;
                }
            }
        }
        //创建一个数组用来记录每个顶点的
        // 根结点,因为本算的思想就是最
        // 小的连通子图是一棵树,既然是
        // 树那必然有根结点,如果俩结点
        // 的根结点相同那就代表它俩在同
        // 一棵树上。然后我用一个数组来
        // 记录每个结点的根结点,一开始
        // 的时候每个结点所属的集合的根
        // 结点就是该结点自身。
        int[] rootArray = new int[arrayLength];
        for (int counter = 0;counter < arrayLength;counter++)
            rootArray[counter] = counter;
        System.out.println("一开始的前驱根结点");
        for (int element:rootArray)
            System.out.print(element + " ");
        System.out.println();
        //现在遍历这个链表
        SingleLinkNode currentPointer = headPointer;
        while (currentPointer.nextPointer != null) {
            SingleLinkNode targetPointer = currentPointer.nextPointer;
            int rootNodeSource = findRootIndex(targetPointer.getSourceNode(),rootArray);
            int rootNodeTarget = findRootIndex(targetPointer.getTargetNode(),rootArray);
            if (rootNodeSource == rootNodeTarget) {
                //这说明这俩结点在同一个树中于是舍去
                System.out.println("\n属于同一集合的(" + targetPointer.getSourceNode()
                        + "," + targetPointer.getTargetNode() + ")舍去");
                System.out.println("并把顶点对(" + targetPointer.getSourceNode()
                        + "," + targetPointer.getTargetNode() + ")从链表中抠去");
                currentPointer.nextPointer = targetPointer.nextPointer;
                targetPointer = null;
            } else {
                System.out.println("\n现在处理属于不同集合的(" + targetPointer.getSourceNode()
                        + "," + targetPointer.getTargetNode() + ")");
                System.out.println("把顶点" + targetPointer.getTargetNode() + "所属树作为子树连接到" +
                targetPointer.getSourceNode() + "所属的树上。");
                //关键在于你要把找到的共同的根结点连在一起。
                // 因为你是要把一棵树A作为子树连接到另一棵树B
                // 的树根结点处的,从而让A和原来这棵树B形成兄
                // 弟关系。
                rootArray[rootNodeSource] = rootArray[rootNodeTarget];
                System.out.println("刷新后的前驱根结点");
                for (int element:rootArray)
                    System.out.print(element + " ");
                System.out.println();
                currentPointer = currentPointer.nextPointer;
            }
        }
        //最后查看生成树中的有哪些顶点和边
        System.out.println("\n生成树中的顶点和边权");
        while (headPointer.nextPointer != null) {
            System.out.println("(" + headPointer.nextPointer.getSourceNode() +
                    "," + headPointer.nextPointer.getTargetNode() +
                    ")-->" + headPointer.nextPointer.getWeight());
            headPointer = headPointer.nextPointer;
        }
    }

    /**
     * 该方法有2个作用。
     * 1、首先把找到该结点所属根结点。
     * 2、把寻找过程中所有的中间结点的
     * 根结点统统置为找到的那个根结点。
     * 它每次只能处理一条树枝,把父子关
     * 系变成兄弟关系。
     * @param index
     * @param rootArray
     * @return
     */
    static private int findRootIndex(int index,int[] rootArray) {
        //首先找根节点所在。
        int currentIndex = index;
        while (rootArray[currentIndex] != currentIndex)
            currentIndex = rootArray[currentIndex];
        int targetRootIndex = currentIndex;
        //更新沿途所有中间结点的根结点为targetRootIndex。
        currentIndex = index;
        while (rootArray[currentIndex] != targetRootIndex) {
            currentIndex = rootArray[currentIndex];
            rootArray[currentIndex] = targetRootIndex;
        }
        return targetRootIndex;
    }
}

package com.company;

public class SingleLinkNode {
    private int sourceNode;
    private int targetNode;
    private int weight;
    public SingleLinkNode nextPointer = null;

    public SingleLinkNode(int sourceNode, int targetNode, int weight) {
        this.sourceNode = sourceNode;
        this.targetNode = targetNode;
        this.weight = weight;
    }

    public int getWeight() {
        return weight;
    }

    public int getSourceNode() {
        return sourceNode;
    }

    public int getTargetNode() {
        return targetNode;
    }
}

打印输出

一开始的前驱根结点
0 1 2 3 4 5 6 

现在处理属于不同集合的(5,6)
把顶点6所属树作为子树连接到5所属的树上。
刷新后的前驱根结点
0 1 2 3 4 6 6 

现在处理属于不同集合的(4,6)
把顶点6所属树作为子树连接到4所属的树上。
刷新后的前驱根结点
0 1 2 3 6 6 6 

属于同一集合的(4,5)舍去
并把顶点对(4,5)从链表中抠去

现在处理属于不同集合的(3,5)
把顶点5所属树作为子树连接到3所属的树上。
刷新后的前驱根结点
0 1 2 6 6 6 6 

属于同一集合的(3,4)舍去
并把顶点对(3,4)从链表中抠去

现在处理属于不同集合的(2,4)
把顶点4所属树作为子树连接到2所属的树上。
刷新后的前驱根结点
0 1 6 6 6 6 6 

现在处理属于不同集合的(1,4)
把顶点4所属树作为子树连接到1所属的树上。
刷新后的前驱根结点
0 6 6 6 6 6 6 

属于同一集合的(1,3)舍去
并把顶点对(1,3)从链表中抠去

属于同一集合的(1,2)舍去
并把顶点对(1,2)从链表中抠去

现在处理属于不同集合的(0,3)
把顶点3所属树作为子树连接到0所属的树上。
刷新后的前驱根结点
6 6 6 6 6 6 6 

属于同一集合的(0,1)舍去
并把顶点对(0,1)从链表中抠去

生成树中的顶点和边权
(5,6)-->11
(4,6)-->9
(3,5)-->6
(2,4)-->5
(1,4)-->7
(0,3)-->5
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