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测试： 输入序列： 10 0 1 1 2 2 3 这样产生了长度为4的路径0->1->2->3。 阅读全文
posted @ 2017-03-16 22:40
我是老邱
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Yes, but it could increase the tree height, so the performance guarantee would be invalid. 阅读全文
posted @ 2017-03-16 21:23
我是老邱
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不可能。如果是weighted quick-union的话，6的父节点应该是5，而不是5的父节点是6。 阅读全文
posted @ 2017-03-16 21:11
我是老邱
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假设原id数组： 0 1 1 4 4 8 6 1 8 0 输入p = 5, q = 7 则输出结果会出错，最终为： 0 1 1 4 4 1 6 1 8 0 因为当id[p]（id[5] = 8）被赋值为id[q]（id[7] = 1）之后，再用if(id[i] == id[p])来判断id[8]时， 阅读全文
posted @ 2017-03-16 20:51
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算法（Algorithms）第4版 练习 1.5.1 算法（Algorithms）第4版 练习 1.5.2 阅读全文
posted @ 2017-03-16 20:40
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对于weighted quick-union，对每个输入数据对，其最大的循环次数为lgN（sites） 故对于109 sites和106 input pairs，其总的指令次数为：sum = lg10^9 * 10^6 * 10 总的时间为：T = sum / 10^9 = 0.1s（约等于） 阅读全文
posted @ 2017-03-16 20:26
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对于quick-find，对每个输入数据对，其最少的循环次数为N（sites） 故对于109 sites和106 input pairs，其总的指令次数为：sum = 10^9 * 10^6 * 10 总的时间为：T = sum / 10^9 / 3600 / 24 = 116 days 阅读全文
posted @ 2017-03-16 20:19
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代码实现： reference input： 结果： worst-case input： 结果： 阅读全文
posted @ 2017-03-16 19:47
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id数组和treesize数组变化情况： 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） 对于这个client，对每个数据对 阅读全文
posted @ 2017-03-16 17:32
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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） 对于这个client，对每个数据对，都调用一次connected函数和uni 阅读全文
posted @ 2017-03-16 16:50
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id数组的变化情况： 操作次数分析： find()函数每次调用访问数组1次。 connected函数每次调用两次find()函数，故访问数组2次。 union函数访问数组的次数为：2 + N + （1，N-1）。其中2为两次调用find（）函数，N为N次数组判断，（1，N-1）为可能的数组替换次数。 阅读全文
posted @ 2017-03-16 15:38
我是老邱
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