我在谈论union-find-disjoint data structure。互联网上有很多关于如何实现这一点的资源。到目前为止，我已经了解了两种工会优化技术。第一个是通过变量Rank“平衡”树，它表示最深节点的深度，因此是find（）的上限。第二个优化是：将对象的父对象设置为头节点，同时调用find（）（该设置还包括对象的父对象，因此它成为一系列优化）。
然而，当实现同时使用它们中的两个时，它们通常在没有太多考虑的情况下将两者合并在一起。具体来说，GeeksforGeeks（仅作为一个例子，没有个人）这样做。这不会导致排名“损坏”和O（log n）复杂性吗？
例如，如果我有一长串节点（5到4到3到2到1到0，这是头部）而我将find（）调用为2，则等级保持为5，即使它应该是3。
答案 0 :(得分：2)
在这种实施方式中，等级仍然是树高的上限。 他们的确可能成为不精确的上限。
log* proof似乎并不依赖于上限的准确性。
Tarjan在1975年的文章＆＃34;良好但非线性集合联盟算法的效率＆＃34;链接在上面的页面底部，他似乎使用union-by-size而不是union-by-rank。 与精确等级不同，大小（顶点数）很容易在每个联合的O（1）运算中保持。
答案 1 :(得分：0)
Rank不是严格的深度测量。来自维基百科：
使用术语等级而不是深度，因为如果也使用路径压缩（...），它将停止等于深度
另请注意，您提供的示例不会发生。当按队列使用union时，没有联合的顺序会导致一串单个节点。事实上，具有等级r的树将具有至少2个 r 节点（容易通过归纳证明）。我也不清楚你是如何得出这样一个等级过高的结论＆＃34;会导致对数的复杂性。