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  • [Python] Union - Find 유니온 파인드/서로소 집합
    algorithm/개념 2023. 6. 16. 17:32
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    🔎 Union Find (서로소 집합) 란?

    서로소 부분 집합들로 나누어진 원소들의 데이터를 처리하기 위한 자료구조

    1. 합집합 (Union) : 두 개의 원소가 포함된 집합을 하나의 집합으로 합치는 연산

    Union (A,B) : A와 B를 하나의 집합으로 합치는 연산   
    1) A와 Bdml 루트 노트 A', B' 를 각각 찾는다.
    2) A'를 B'의 부모 노드로 설정
    모든 합집합 연산을 찾을 때까지 위 과정을 반복한다.

    2. 찾기 (Find) : 특정한 원소가 속한 집합이 어떤 집합인지 알려주는 연산

     

     

    📋 example) 

    Union(1,4) Union(2,3) Union(2,4) Union(5,6) 을 해보자

     

    - 유니온 파인드는 루트 노드에 즉시 접근할 수 없고 부모 테이블을 계속 확인해서 거슬러 올라가야 합니다.

    📜 code

    # 특정 원소가 속한 집합을 찾기
    def find_parent(parent, x):
        # 루트 노드가 아니라면, 루트 노드를 찾을 때까지 재귀적으로 호출
        if parent[x] != x:
            parent[x] = find_parent(parent, parent[x])
        return parent[x]
    
    # 두 원소가 속한 집합을 합치기
    def union(parent, a, b):
        a = find_parent(parent, a)
        b = find_parent(parent, b)
        if a < b:
            parent[b] = a
        else:
            parent[a] = b
    
    # 노드의 개수와 간선(Union 연산)의 개수 입력 받기
    v, e = map(int, input().split())
    parent = [0] * (v + 1) # 부모 테이블 초기화하기
    
    # 모든 간선을 담을 리스트와, 최종 비용을 담을 변수
    edges = []
    result = 0
    
    # 부모 테이블상에서, 부모를 자기 자신으로 초기화
    for i in range(1, v + 1):
        parent[i] = i
    
    # 모든 간선에 대한 정보를 입력 받기
    for _ in range(e):
        a, b, cost = map(int, input().split())
        # 비용순으로 정렬하기 위해서 튜플의 첫 번째 원소를 비용으로 설정
        edges.append((cost, a, b))
    
    # 간선을 비용순으로 정렬
    edges.sort()
    
    # 간선을 하나씩 확인하며
    for edge in edges:
        cost, a, b = edge
        # 사이클이 발생하지 않는 경우에만 집합에 포함
        if find_parent(parent, a) != find_parent(parent, b):
            union(parent, a, b)
            result += cost
    
    print(result)

     

     

    ++ ) union find를 이용하여 cycle 판별하기

    # 특정 원소가 속한 집합을 찾기
    def find_parent(parent, x):
        # 루트 노드가 아니라면, 루트 노드를 찾을 때까지 재귀적으로 호출
        if parent[x] != x:
            parent[x] = find_parent(parent, parent[x])
        return parent[x]
    
    # 두 원소가 속한 집합을 합치기
    def union_parent(parent, a, b):
        a = find_parent(parent, a)
        b = find_parent(parent, b)
        if a < b:
            parent[b] = a
        else:
            parent[a] = b
    
    # 노드의 개수와 간선(Union 연산)의 개수 입력 받기
    v, e = map(int, input().split())
    parent = [0] * (v + 1) # 부모 테이블 초기화하기
    
    # 부모 테이블상에서, 부모를 자기 자신으로 초기화
    for i in range(1, v + 1):
        parent[i] = i
    
    cycle = False # 사이클 발생 여부
    
    for i in range(e):
        a, b = map(int, input().split())
        # 사이클이 발생한 경우 종료
        if find_parent(parent, a) == find_parent(parent, b):
            cycle = True
            break
        # 사이클이 발생하지 않았다면 합집합(Union) 연산 수행
        else:
            union_parent(parent, a, b)
    
    if cycle:
        print("사이클이 발생했습니다.")
    else:
        print("사이클이 발생하지 않았습니다.")
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