使用union-find

Question

我正在尝试开发对连接组件算法的修改，我发现这是对这个问题的回答：Connected Component Labelling。

基本上，我有2d-和3d-矩阵，由0和1组成。我的问题是找到1s的连通区域，分别标记每个区域。矩阵大小可以非常大（由2-d中的5e4乘5e4元素和3d中的1000 ^ 3元素组成）。所以我需要一些不会对堆栈内存造成压力的东西，并且它足够快，可以在模拟过程中重复几次。

使用深度优先搜索，对该问题的最热烈回答会产生堆栈溢出错误（如注释中所述）。我一直在尝试使用另一个用户建议的union-find算法。

原始代码（由用户Dukeling提供）适用于大型2-d矩阵，但我想在元素之间建立对角连接。这是我的代码，我正在尝试使用示例输入：

#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

const int w = 8, h = 8;
int input[w][h] = {{1,0,0,0,1,0,0,1},
               {1,1,0,1,1,1,1,0},
               {0,1,0,0,0,0,0,1},
               {1,1,1,1,0,1,0,1},
               {0,0,0,0,0,0,1,0},
               {0,0,1,0,0,1,0,0},
               {0,1,0,0,1,1,1,0},
               {1,0,1,1,0,1,0,1}};
int component[w*h];

void doUnion(int a, int b)
{
// get the root component of a and b, and set the one's parent to the other
while (component[a] != a)
    a = component[a];
while (component[b] != b)
    b = component[b];
component[b] = a;
}

void unionCoords(int x, int y, int x2, int y2)
{
if (y2 < h && x2 < w && input[x][y] && input[x2][y2] && y2 > 0 && x2 > 0)
    doUnion(x*h + y, x2*h + y2);
}

int main()
{
int i, j;
for (i = 0; i < w*h; i++)
    component[i] = i;

for (int x = 0; x < w; x++)
for (int y = 0; y < h; y++)
{
    unionCoords(x, y, x+1, y);
    unionCoords(x, y, x, y+1);
    unionCoords(x, y, x+1, y+1);
    unionCoords(x, y, x-1, y+1);
    unionCoords(x, y, x+1, y-1);
    unionCoords(x, y, x-1, y-1);
}


// print the array
for (int x = 0; x < w; x++)
{
    for (int y = 0; y < h; y++)
    {
        if (input[x][y] == 0)
        {
            printf("%4d ",input[x][y]);
            continue;
        }
        int c = x*h + y;
        while (component[c] != c) c = component[c];
        printf("%4d ", component[c]);

    }
    printf("\n");
}
}

如您所见，我添加了4个用于在元素之间进行对角连接的命令。这是union-find算法的有效修改吗？我特别搜索了谷歌和stackoverflow，但我找不到任何对角线连接的例子。另外，我想将它扩展到3个维度 - 所以我需要添加26个命令进行检查。这种方式会很好地扩展吗？我的意思是代码似乎适用于我的情况，但有时我随机得到一个未标记的孤立元素。我不想将它与我的代码集成，只是为了在几个月后发现一个错误。

感谢。

Answer 1

使用union find算法的方法没有任何问题。联盟查找在任何图表上运行。对于它检查的每个节点，它检查其连接的节点以确定它们是否在同一子集中。您的方法似乎就是这样做，检查任何观察节点的8个相邻节点。联合查找算法与图形的尺寸无关。只要图表与该维度正确对应，您就可以将该方法扩展到3d或任何维度。如果您遇到此错误，可以发布该错误的示例，或查看代码审核：https://codereview.stackexchange.com/。