开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

不相交集合数据结构是在Java中原生实现的吗？

不相交集合数据结构在Java中没有原生实现。在Java中，可以使用集合框架中的HashSet或TreeSet来实现不相交集合数据结构的功能。

HashSet是基于哈希表实现的，它存储不相交元素的集合，并提供了高效的插入、删除和查找操作。HashSet不保证元素的顺序，且不允许重复元素的存在。

TreeSet是基于红黑树实现的，它存储不相交元素的有序集合。TreeSet中的元素按照自然顺序或者自定义的比较器进行排序，并且不允许重复元素的存在。

不相交集合数据结构可以用于解决一些集合操作问题，如合并集合、查找元素所属的集合等。在实际应用中，不相交集合数据结构常用于图算法、网络连接问题、社交网络分析等领域。

腾讯云提供了云计算相关的产品和服务，如云服务器、云数据库、云存储等，可以满足用户在云计算领域的需求。具体产品介绍和相关链接可以参考腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/

相关搜索:在abap OO中实现REJECT是可能的吗？在CSS calc() - is中实现模数行为是可能的吗？在实现接口的类中重载方法是可能的吗？(何时)在原生node.js插件中HandleScopes (仍然)是必要的吗？在Java中继承类中的重载是可能的吗？没有函数指针,什么是在Java中实现Callback的推荐方法在重新散列过程中，Java HashMap内部数据结构是如何变化的？在Java中,是程序之间共享的静态类成员吗？在Java环境中，SolrJ是使用Solr的推荐方式吗？在springboot中实现这样的数据库结构是可能的吗？MultipartUtility类的本地实例在java中是线程安全的吗？在scikit-learn中实现c4.5算法是可能的吗？在JAVA中为非常长的请求实现SOAP客户端是一个好做法吗？在Java中，加载时字节码插装是并行完成的吗？在java代码中引用两个不同的xml文件是可能的吗？有人能解释一下线程是如何在Java中实现自己的堆栈的吗？IntelliJ报告抽象类缺少具体方法的实现，但方法是在抽象类中实现的吗？可以在pod中运行空手道测试吗？如果可能，那么是如何实现的？在使用循环的内存访问中,C#的速度是Java的一半吗？在Java中实现质数查找算法的最佳方法是哪种？我们如何制作库类并在Java中使用呢？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

union/find--不相交集合

前言大家好，今天提供不相交集合的笔记（即union/find）. 不相交集合有实现简单，证明困难的特点，若有想证明的可以自行查阅相关文献。我就不做赘述啦！用途不相交集类解决动态等价类问题，即：查找find一个元素属于哪个等价类，合并union 两个等价类为一个新的等价类。也就是常说的union/find算法基本概念介绍等价类定义一个元素a属于S的等价类是S的一个子集合，它包含所有与a有等价关系的元素。等价类对S进行划分：S中的每一个成员恰好出现在一个等级类中。等价关系定义自反性 a

07

[算法系列之二十八]并查集（不相交集合）

并查集（Disjoint set或者Union-find set）是一种树型的数据结构，经常使用于处理一些不相交集合（Disjoint Sets）的合并及查询问题。

02

不相交集类

转载请注明出处：https://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?postid=5748920 一、基本概念不相交集类维持着多个彼此之间没有交集的子集的集合，可以用于判断两

05

一文搞懂简单数据结构—并查集(不相交集合)

对于并查集(不相交集合)，很多人会感到很陌生，没听过或者不是特别了解。实际上并查集是一种挺高效的数据结构。实现简单，只是所有元素统一遵从一个规律所以让办事情的效率高效起来。

01

野生前端的数据结构基础练习（6）——集合

3.为Set类增加一个higher(element)方法，该方法返回比传入元素大的元素中最小的一个，并写一段代码来测试该功能。

03

最小生产树Prim和Kruskal

前言春节将至，提前祝大家新春快乐，万事如意。今天介绍无向图最小生产树。无向图最小生成树问题描述一个无向图G的最小生成树就是由该图的那些链接G的所有顶点的边构成的树，其总价值最低。最小生成树存在当且仅当图是连通的。为了简便考虑，下面的算法都是假设图是连通的。无向图最小生成树有两个典型的算法Prim和Kruskal，下面分别介绍。 Prim算法算法核心思想以贪婪策略，一步一步将关联顶点增加到树上。算法介绍算法的每一阶段都是通过：选择一条边（u，v）使得（u，v）的值是所有u在树上但v不在树

数据结构之树

树是一种非线性的数据结构，，它是由n（n>=0）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做树是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的；

01

Redis 5 种基本数据结构（String、List、Hash、Set、Sorted Set）详解 | JavaGuide

Redis 5 种基本数据结构（String、List、Hash、Set、Sorted Set）在面试中经常会被问到，这篇文章我们一起来回顾温习一下。

09

基于Spark的ID Mapping——Spark实现离线不相交集计算

最近在开发一个ID Mapping业务系统——识别数据上报中社交账号的关联关系，找到系统中哪些社交账号属于现实世界中的同一个人。简单来讲，如果同一条上报数据中出现了两个社交账号（比如一个手机号和一个QQ号），就认为这两个社交账号在现实世界属于同一个人。那么，如何计算这个关联关系呢？

数据结构从入门到精通——树和二叉树

树和二叉树是计算机科学中常用的数据结构，它们在数据存储、搜索、排序等多个领域都有着广泛的应用。从简单的二叉树出发，我们可以逐步理解更复杂的树结构，如红黑树、AVL树等。

01

数据结构能干吗，我花了一夜给女朋友写个走迷宫游戏

先看效果图(在线电脑尝试地址http://biggsai.com/maze.html)：

03

美团二面： Redis 5 种基础数据结构？

你好，我是 Guide。Redis 5 种基本数据结构（String、List、Hash、Set、Sorted Set）在面试中经常会被问到，这篇文章我们一起来回顾温习一下。

02

概率论02 概率公理

作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！

01

并查集的介绍及简单应用---蓝桥杯真题：合根植物

在一些有N个元素的集合应用问题中，我们通常是在开始时让每个元素构成一个单元素的集合，然后按一定顺序将属于同一组的元素所在的集合合并，其间要反复查找一个元素在哪个集合中。这一类问题近几年来反复出现在信息学的国际国内赛题中，其特点是看似并不复杂，但数据量极大，若用正常的数据结构来描述的话，往往在空间上过大，计算机无法承受；即使在空间上勉强通过，运行的时间复杂度也极高，根本就不可能在比赛规定的运行时间（1～3秒）内计算出试题需要的结果，只能用并查集来描述。并查集是一种树型的数据结构，用于处理一些不相交集合（Disjoint Sets）的合并及查询问题。常常在使用中以森林来表示。

01

Python内置数据结构之集合

今天给大家介绍内置数据结构集合的用法。看一下集合的思维导图：集合的特点元素是唯一的元素是无序的，不是线性结构集合元素是可hash的聚合的含义和数学上的含义相同集合的操作增：add，up

04

数据结构之二叉树（前提知识）

数据结构中有一种很重要的结构叫二叉树，但是在了解二叉树之前，我们首先要了解关于二叉树的前提知识——树

05

数据结构——D/二叉树

1.树概念及结构 1.1树的概念树是一种非线性的数据结构，它是由n（n>=0）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做树是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。有一个特殊的结点，称为根结点，根节点没有前驱结点除根节点外，其余结点被分成M(M>0)个互不相交的集合T1、T2、……、Tm，其中每一个集合Ti(1<= i <= m)又是一棵结构与树类似的子树。每棵子树的根结点有且只有一个前驱，可以有0个或多个后继因此，树是递归定义的

01

Python之集合、字典及练习题详解

可以使用大括号 { } 或者 set() 函数创建集合，注意：创建一个空集合必须用 set() 而不是 { }，因为 { } 是用来创建一个空字典。（下面有详细介绍）

02

并查集专题

关于并查集的题目不少，官方给的数据是 30 道（截止 2020-02-20），但是有一些题目虽然官方没有贴并查集标签，但是使用并查集来说确非常简单。这类题目如果掌握模板，那么刷这种题会非常快，并且犯错的概率会大大降低，这就是模板的好处。

05

GIS拓扑讲解点线面几何体的拓扑关系判断及运算分析_turf案例

Turf.js是JavaScript 空间分析库，由Mapbox 提供，Turf 实现了

01

数据结构—并查集《上》

今天主要介绍的是并查集这种数据结构。其本质上是解决某一些特定问题的而设计出的数据结构。大家可以了解下这种数据结构，作为自己知识的储备。

01

二叉树数据结构：深入了解二叉树的概念、特性与结构

我们转向了更为复杂而有趣的数据结构——二叉树。本文将引领我们进入二叉树的世界，从最基本的概念和结构开始，逐步深入了解二叉树的顺序结构和链式结构

01

概率论02 概率公理

概率论早期用于研究赌博中的概率事件。赌徒对于结果的判断基于直觉，但高明的赌徒尝试从理性的角度来理解。然而，赌博中的一些结果似乎有矛盾。比如掷一个骰子，每个数字出现的概率相等，都是1/6。然而，如果有两个骰子，那么出现的2到12这些数字的概率却不相同。概率论这门学科正是为了搞清楚这些矛盾背后的原理。早期的概率论是一门混合了经验的数学学科，并没有严格的用语。因此，概率论在数学的精密架构下，显得有些异类。许多名词，如“概率”等，一定程度上是按照人们的直觉来定义的。1933年，俄国数学家Andrei N. Kol

09

【数据结构和算法】---二叉树（1）--树概念及结构

树是一种非线性的数据结构，它是由n（n>=0）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。之所以叫它树，是因为将此结构倒转后与现实生活中的树极其相似，一个主干分出多个分支，分支还可继续分展。

01

Redis面试（二）：数据结构

String 是最常用的一种数据类型，普通的 key- value 存储都可以归为此类。其中 Value 既可以是数字也可以是字符串。使用场景：常规 key-value 缓存应用。常规计数: 微博数，粉丝数。

04

并查集(union-find sets)

一.并查集及其优化 - 并查集：由若干不相交集合组成，是一种简单但是很好用的数据结构，拥有优越的时空复杂性，一般用于处理一些不相交集合的查询和合并问题。 - 三种操作： 1.Make_Set(x) 初始化操作，初始化的时候，每个结点各自为一个集合，这个时候father[i]=i,即此时这个结点就是这个集合的根结点，也就是它本身。 2.Find_Set(x) 查找操作，其具体功能就是找到x这个元素所在集合的根结点。可以用来判断两个结点是否在同一个集合，如果根结点不同自然就不再同一个集合中。 3.Union(x,y) 合并操作，将连个元素合并到同一个集合当中，在合并之前，一般利用Find_Set()来判断是否在同一个集合当中。

03

【集合论】集合运算 ( 并集 | 交集 | 不相交 | 相对补集 | 对称差 | 绝对补集 | 广义并集 | 广义交集 | 集合运算优先级 )

初级并 : 两个集合的并运算 , 可以推广到有限个 / 可数个集合的并运算 , 称为初级并 ;

00

Python数据类型详解-集合#学习猿地

+ 功能：成员检测、从序列中去除重复项以及数学中的集合类计算，例如交集、并集、差集与对称差集等等。

03

Python数据类型详解-集合#学习猿地

+ 功能：成员检测、从序列中去除重复项以及数学中的集合类计算，例如交集、并集、差集与对称差集等等。

02

【数据结构】初识二叉树

我们在数前面已经学了许多数据结构，顺序表，链表，栈，队列。但是他们都有一个特点那就是，他们通常存储具有线性关系的数据，而在实际应用中许多逻辑结构并不是简单线性结构，常常存在着一对多，甚至多对多的情况。如：企业里的职级关系。族谱……

01

【数据结构】二叉树理论概念！一文了解二叉树！

树结构相对线性表就比较复杂了，要存储表示起来就比较麻烦了，既然保存值域，也要保存结点和结点之间的关系，实际中树有很多种表示方式如：双亲表示法，孩子表示法、孩子双亲表示法以及孩子兄弟表示法等。我们这里就简单的了解其中最常用的孩子兄弟表示法。

01

让二叉树无处可逃

树也是属于一种数据结构，它是一种非线性的数据结构，与栈，队列和链表是不同的存在。由n(n>=0)个有限的结点组成的具有层次关系的集合。至于为什么是树呢？其实按照结构图来看，把一颗二叉树的结构图倒过来就像一颗树了。

01

【算法与数据结构】--高级算法和数据结构--哈希表和集合

哈希表（Hash Table）是一种常用的数据结构，其核心原理是将数据存储在数组中，并使用哈希函数来映射数据的键（Key）到数组中的特定位置，这个位置通常被称为“哈希桶”或“槽位”。哈希表允许快速的数据查找、插入和删除操作，通常在平均情况下，这些操作的时间复杂度为O(1)。以下是哈希表的基本原理：

03

图解：什么是并查集？

在计算机科学中，并查集（英文：Disjoint-set data structure，直译为不交集数据结构）是一种数据结构，用于处理一些不交集（Disjoint sets，一系列没有重复元素的集合）的合并及查询问题。并查集支持如下操作：

03

树和二叉树——并查集

小葵班级里有n个学生，好朋友之间会有共同兴趣爱好，若小朋友x和小朋友y有共同兴趣爱好，小朋友y和小朋友z也有共同兴趣爱好，则小朋友x、y和z能组成一个兴趣社团，现在给出m对小朋友存在共同兴趣爱好，请计算出小葵班里n个小朋友最少可以组成多少个兴趣社团（0<=x,y,z<n）。

04

算法基础：区间合并算法及模板应用

将多个区间进行合并，其中有交集的区间合为一个区间，没有交集的区间保留原状。注意，这里端点重合也算作一种交集区间。

02

Python set(集合) 这一定是最全的介绍集合的博文

Python的set是一个无序且无重复元素的集合，概念上相当于数学上的无序集，数据结构上相当于dict的键。既然set是集合，则必然可以实现并、交、差、对称差等集合运算。 set是一组无序排列的可哈希的值，因此可以用作字典中的键。set和之前介绍的list、tuple、dict等一样，可以使用in操作符检查元素是否在集合中存在，使用len()求得集合元素的个数，使用for循环迭代其成员,使用copy()返回一个浅复制。不同之处在于集合本身无序，所以没有索引，就不能实现索引和切片操作。

05

python 集合

1、定义集合是一个无序的，不重复的数据组合，它的主要作用如下：去重，把一个列表变成集合，就自动去重了；关系测试，测试两组数据之间的交集，差集，并集等关系。 2、增加元素： s.add(): 吧括号里的元素添加到集合s当中，如果添加的元素已经在列表里有，则不能重复添加。 3、删除元素： s.pop():括号里为空，随机删除一个元素，集合也是无序的。 s.remove():吧括号里的元素删除。尽量有remove删除元素。 4、丢弃元素： s.discard():也是删除的意思，区别是，当元素存在时，两者一样，元素不存在时，discard不报错，remove报错。 5、s.update(): 扩展列表，把括号里的元素一起添加到集合，不同于s.add(只能添加一个元素) 6、s.clear():清空。

02

算法基础课 - 并查集笔记

并查集的思想是用一个数组表示了整片森林（parent），树的根节点唯一标识了一个集合，我们只要找到了某个元素的的树根，就能确定它在哪个集合里。

03

Python之集合类型set（集合的特性及常用方法等）

li = [1,2,3,1,2,3] #将列表转化为集合，去掉重复的项，再将集合转化为列表

03

数据类型（集合）

集合特点：数据不重复　　无序创建集合有两种方法第一种： s = {1,2,3,4} 第二种： s = set(['1','2','3','4']) 添加数据 l.add('5') # 添加单个数据 l.update([1,3,3,4,5,6,7]) # 可以添加多数据删除数据 l.pop() # 随机删除 l.remove('1') # 按值删除，若没有则会报错 l.discard(7) # 按值删除，没有也不会

02

快速搞定并查集

并查集被很多人认为是最简洁而优雅的数据结构之一，主要用于解决一些元素分组的问题。比如最小生成图里的克鲁斯卡尔算法就用的此知识点。它管理一系列不相交的集合，并支持两种操作：

02

数据结构——lesson6二叉树基础

树是一种非线性的数据结构，它是由n（n>=0）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做树是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。

01

visualgo学习与使用

visualgo是新加坡国立大学计算机学院一位很棒的博士老师Dr. Steven Halim 在2011年写的一个可视化数据结构和计算机常用算法的开源项目，虽然现在没有维护了，但不可否认他依旧是一个很棒的网站。它最初的目的是为了帮助他的学生更好地理解算法和数据结构，但随着时间的推移，它已经成为了一个广受欢迎的在线教育工具。

01

数据结构--并查集（Disjoint-Set）

把每个点所在集合初始化为其自身，时间复杂度均为O(N)，可用数组，哈希表等结构来实现

01

使用反事实示例解释 XGBoost 模型的决策

反事实推理是可解释性的一般范式。它是关于确定我们需要对输入数据应用哪些最小更改，以便分类模型将其分类到另一个类中。

01

一文读懂比BitMap有更好性能的Roaring Bitmap

1.什么是bitmap？为什么使用bitmap？Roaring bitmap与其他bitmap编码技术相比有哪些优势？2.Roaring bitmap将32位无符号整数按照高16位分容器，即最多可能有216=65536个容器(container)，存储数据时，按照数据的高16位找到container（找不到就会新建一个），再将低16位放入container中。高16位又称为共享有效位，它用于索引应该到哪个容器中查找对应的数值，属于roaring bitmap的一级索引。3.Roaring bitmaps以紧凑高效的两级索引数据结构存储32位整数。高密度块使用位图存储;稀疏块使用16位整数的压缩数组。当一个块包含不超过4096个整数时，我们使用一个排好序的16位整数数组。当有超过4096个整数时，我们使用2^16 位的位图。为什么按4096作为阀值呢？仅仅是因为当数据块中的整数数量超过这个值之后，bitmap将比数组的内存使用率更高。

02

面试中经常问到的Redis七种数据类型，你都真正了解吗？

Redis不是一个简单的键值对存储，它实际上是一个支持各种类型数据结构的存储。在传统的键值存储中，是将字符串键关联到字符串值，但是在Redis中，这些值不仅限于简单的字符串，还可以支持更复杂的数据结构。下面就是Redis支持的数据结构：

01

面试中经常问到的Redis七种数据类型，你都真正了解吗？

Redis不是一个简单的键值对存储，它实际上是一个支持各种类型数据结构的存储。在传统的键值存储中，是将字符串键关联到字符串值，但是在Redis中，这些值不仅限于简单的字符串，还可以支持更复杂的数据结构。下面就是Redis支持的数据结构：

03

读懂 TS 中联合类型和交叉类型的含义

联合类型在 TypeScript 中相当流行，你可能已经用过很多次了。交叉类型稍微不那么常见。它们似乎引起更多的困惑。

02

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭