Una disjoint-set (union-find) tiene traccia di elementi partizionati in gruppi non sovrapposti e risponde a "" e "" in . Con e , entrambe le operazioni eseguono in — effettivamente O(1) (α è la funzione inversa di Ackermann).
Una disjoint-set (union-find) tiene traccia di elementi partizionati in gruppi non sovrapposti e risponde a "" e "" in . Con e , entrambe le operazioni eseguono in — effettivamente O(1) (α è la funzione inversa di Ackermann).
Ogni insieme è un albero; la radice è il rappresentante dell'insieme. find cammina verso la radice; union collega una radice sotto un'altra.
find(x): follow parents to the root
union(a,b): attach the shorter tree under the taller (by rank)
path compression: after find, point nodes DIRECTLY at the root
before: a->b->c->root after: a->root, b->root, c->root
class DSU:
def __init__(self, n):
self.parent = list(range(n))
self.rank = [0]*n
def find(self, x): # path compression
while self.parent[x] != x:
self.parent[x] = self.parent[self.parent[x]] # halve path
x = self.parent[x]
return x
def union(self, a, b): # union by rank
ra, rb = self.find(a), self.find(b)
if ra == rb: return False
if self.rank[ra] < self.rank[rb]: ra, rb = rb, ra
self.parent[rb] = ra
if self.rank[ra] == self.rank[rb]: self.rank[ra] += 1
return True
| Operazione | Tempo (con entrambe le ottimizzazioni) |
|---|---|
| find | O(α(n)) ≈ O(1) |
| union | O(α(n)) ≈ O(1) |
Union-find risolve problemi di raggruppamento e connettività che altrimenti richiederebbero ripetuti attraversamenti di grafo O(n), riducendoli a quasi O(1) per query.
È uno strumento essenziale quando devi incrementalmente unire insiemi e testare connettività — un argomento frequente nei colloqui per livelli senior.
Una raccolta di domande di colloquio IT con risposte dettagliate — da Junior a Senior.
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