Disjoint Sets Michael Tsai 2013/05/14.

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1 Disjoint Sets Michael Tsai 2013/05/14

2 Equivalence Relation Set: 一個group的elements, 沒有次序 假設S為包含所有元素的集合
兩個element a和b的relation R稱為equivalence relation, iff: Reflexive: 對每個element 𝑎∈𝑆, 𝑎 𝑅 𝑎 is true. Symmetric: 對任兩個elements 𝑎,𝑏∈𝑆, if 𝑎 𝑅 𝑏 is true, then 𝑏 𝑅 𝑎 is true. Transitive: 對任三個elements 𝑎,𝑏,𝑐∈𝑆, if 𝑎 𝑅 𝑏 and 𝑏 𝑅 𝑐 is true, then 𝑎 𝑅 𝑐 is true. 例: 道路連接性 (road connectivity)是equivalence relation

3 Equivalence Class The equivalence class of an element 𝑎: 一個包含S中所有和𝑎 有equivalence relation的elements的集合 {∀𝑒∈𝑆 𝑠.𝑡. 𝑒 𝑅 𝑎} 假設我們把S中所有元素分到不同的equivalence class, 則每個元素只會屬於一個equivalence class 任兩個equivalence class 𝑆 𝑖 , 𝑆 𝑗 都符合 𝑆 𝑖 ∩ 𝑆 𝑗 =𝜙, if 𝑖≠𝑗.  Disjoint sets! Equivalence class把原本的S 切(partition)成數個equivalence class 道路連接性的例子: 如果兩個城市有路連接，則它們屬於同一個equivalence class

4 Operation on Disjoint Sets
MAKESET(x): 做一個新的set, 只包含element x UNION(x,y): 將包含x的set和包含y的set合併成為一個新的set (原本包含x和包含y的兩個set刪掉) FIND(x): 找出包含x的set的”名字”(ID號碼) UNION之前通常要先用FIND確定兩個element屬於不同set 問: 如何表示Disjoint Sets, 使得這些operation可以快速地執行呢?

5 例子: 尋找兩個城市是否連接 給一些城市, 及所有道路(每條道路連接兩個城市) for each city C MAKESET(C)
for each road (x,y) if FIND(x)!=FIND(y) UNION(x,y) 如何知道兩個城市是否連接? Boolean CITY_CONNECTED(x,y) { if FIND(x)==FIND(y) return TRUE; else return FALSE; }

6 例子: 尋找兩個城市是否連接

7 要怎麼表示集合呢? 方法一 方法一: Array法 – Find很快, Union很慢
上面的例子共有四個SET: 𝑆 1 = 3 , 𝑆 2 = 4,5,6 , 𝑆 3 = 0,2 , 𝑆 4 ={1} FINDSET(x)? 直接看array的值 時間複雜度? UNION(x,y)? 要把所有跟x同set的element都改set ID成跟y的set ID一樣 Index代表的是每個element的號碼 [0] [1] [2] [3] [4] [5] [6] 3 4 1 2 Array裡面的值紀錄的是該element所屬的set ID 𝑂(1) 𝑂(𝑛)

8 要怎麼表示集合呢? 方法二 方法二: tree法 – Union很快, Find有點慢 Index代表的是每個element的號碼 [0]
[1] [2] [3] [4] [5] [6] 2 4 5 Array裡面的值紀錄的是該element的”parent” 反正我們並不是那麼重視set ID or name, 只要可以做FINDSET(x)==FINDSET(y) 的比較! 用每個set的root來代表那個set即可! 4 5 1 2 6 3

9 要怎麼表示集合呢? 方法二 FIND(x)? 時間複雜度? 跟樹的高度有關! Worst case: skew tree (一條龍)
必須找到該”tree”的root 時間複雜度? 跟樹的高度有關! Worst case: skew tree (一條龍) UNION(x,y)? 把element x的set的root的 parent (array的值)設成y (或反過來) 例如UNION(2,4) 如果不計算找root的部分 (通常需要先用FIND 檢查兩個是否為同set) 4 5 1 2 6 𝑂(𝑛) 3 𝑂(1)

10 方法二: 改良版 Weighted Union
之前的問題在於, FIND的時候如果碰到skew tree就會變成worst case, O(n) 如果從一開始(每一個set只有一個element)的時候，每次UNION的時候仔細選擇誰要當新的tree的root， 則可以避免這個問題! Weighted Union: Union的時候用某種”weight”來決定誰當root Union by size: 每個set (tree)紀錄裡面有幾個node (element). Size大的set的root當合併之後的tree的root. Union by height:每個set (tree)紀錄裡面tree的高度. 比較高的set的root當合併之後的tree的root. 使用兩者的執行時間相似, 下面使用Union by height舉例

11 Union by Height 考慮某個element x, 一開始它所屬的set只有1個element
跟別人union的時候, 如果加入別人(別人當root)就是比較小的 第一次union的時候, 如果是加入別人, 產生的set最少有兩個element 第二次union的時候,如果是加入別人, 產生的set最少有四個element … 每次加入別人(高度增加)的時候, tree的size最少會變兩倍大 每個FIND最多只會花 UNION的部分不變! 𝑂( log 𝑛 ) 𝑂(1)

12 方法二: 開外掛加強版 Path Compression
FIND還是太慢了 有沒有什麼方法可以加快? 從某一個node往上走的路上, 每一個parent都改指到root 時間複雜度還是一樣, constant變大而已 下一次FIND就快得多 此方法叫做path compression x

13 Amortized Analysis (多個operation一起考慮)
假設有m個 UNION 或 FIND operation, n個element 方法 FIND(x) UNION(x,y) m個UNION+FIND 方法一: array法 O(1) O(n) O(mn) 方法二: tree法 方法二: tree法+Weighted Union O(log n) O(m log n) 方法二: tree法+Weighted Union+Path Compression O(𝑚 𝛼(𝑛))≈𝑂 𝑚 𝛼(𝑛)是一個長得很慢的function Ackermann’s function的反函式 , 大部分情形𝛼 𝑛 ≤4 (Cormen 21.4)

14 Today’s Reading Assignment
Karumanchi chapter 8 (可參考Cormen chapter 21)