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算法(Algorithms)第4版 练习 1.5.3
id数组和treesize数组变化情况:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 10 components 9 0 9 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 9 components 3 4 9 1 2 3 3 5 6 7 8 9 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 8 components 5 8 9 1 2 3 3 5 6 7 5 9 1 1 1 2 1 2 1 1 1 2 7 components 7 2 9 1 7 3 3 5 6 7 5 9 1 1 1 2 1 2 1 2 1 2 6 components 2 1 9 7 7 3 3 5 6 7 5 9 1 1 1 2 1 2 1 3 1 2 5 components 5 7 9 7 7 3 3 7 6 7 5 9 1 1 1 2 1 2 1 5 1 2 4 components 0 3 9 7 7 9 3 7 6 7 5 9 1 1 1 2 1 2 1 5 1 4 3 components 4 2 9 7 7 9 3 7 6 7 5 7 1 1 1 2 1 2 1 9 1 4 2 components
森林图:
操作次数分析:
find函数每次访问数组次数是1 + 2 * depth
connected函数每次调用两次find函数
union函数每次调用两次find函数(如果两个连接点不在同一个树的话,则多一次数组访问)
public static void main(String[] args) { //initialize N components int N = StdIn.readInt(); UFWeightedQuickUnion uf = new UFWeightedQuickUnion(N); StdOut.println(uf); while(!StdIn.isEmpty()) { int p = StdIn.readInt(); int q = StdIn.readInt(); if(uf.connected(p, q)) {//ignore if connected StdOut.println(p + " " + q + " is connected"); continue; } uf.union(p, q);//connect p and q StdOut.println(p + " " + q); StdOut.println(uf); } }
对于这个client,对每个数据对,都调用一次connected函数和union函数。
下边对数组访问次数进行分析:
9 0:9和0的深度都为0,find访问数组次数为1,connected为2 * 1, union为2 * 1 + 1,总的为2 * 1 + 2 * 1 + 1
3 4:3和4的深度都为0,find访问数组次数为1,connected为2 * 1, union为2 * 1 + 1,总的为2 * 1 + 2 * 1 + 1
5 8:5和8的深度都为0,find访问数组次数为1,connected为2 * 1, union为2 * 1 + 1,总的为2 * 1 + 2 * 1 + 1
7 2:7和2的深度都为0,find访问数组次数为1,connected为2 * 1, union为2 * 1 + 1,总的为2 * 1 + 2 * 1 + 1
2 1:2的深度为1,1的深度为0。find访问数组次数分别为3、1,connected为3 + 1, union为3 + 1 + 1,总的为3 + 1 +3 + 1 + 1
5 7:5的深度为0,7的深度为0。find访问数组次数分别为1、1,connected为1 + 1, union为1 + 1 + 1,总的为1 + 1 +1 + 1 + 1
0 3:0的深度为1,3的深度为0。find访问数组次数分别为3、1,connected为3 + 1, union为3 + 1 + 1,总的为3 + 1 +3 + 1 + 1
4 2:4的深度为2,2的深度为1。find访问数组次数分别为5、3,connected为5 + 3, union为5 + 3 + 1,总的为5 + 3 +5 + 3 + 1
算法(Algorithms)第4版 练习 1.5.3