algorithm/개념

[Python] Union - Find 유니온 파인드/서로소 집합

유랄라- 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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