文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （289）-- 算法导论21.3 2题|代码|文心|示例|算法导论|结构体|讯飞星火|调用

二、写出使用路径压缩的 FIND-SET 过程的非递归版本。如果要写代码，请用go语言。

文心一言：

在并查集（Union-Find）数据结构中，路径压缩（Path Compression）是一种优化技术，用于减少在操作中遍历树的深度。路径压缩通常在递归实现中较为直观，但非递归版本也可以实现。以下是一个使用Go语言编写的非递归版本的过程，其中包含路径压缩：

FIND-SET

packagemain
import"fmt"
typeUnionFindstruct{
parent[]int
//可以添加其他属性，如秩（rank）用于按秩合并优化
}
funcNewUnionFind(nint)*UnionFind{
parent:=make([]int,n)
fori:=0;iparent[i]=i//初始化时每个元素都是自己的根
}
return&UnionFind{parent:parent}
}
//FindSet使用路径压缩的非递归版本的FIND-SET操作
func(uf*UnionFind)FindSet(xint)int{
ifuf.parent[x]!=x{
//路径压缩：直接设置当前节点的父节点为根节点
uf.parent[x]=uf.FindSet(uf.parent[x])
}
returnuf.parent[x]
}
//Union是合并两个集合的操作，这里为了简单起见，我们假设x和y都指向有效的节点
func(uf*UnionFind)Union(x,yint){
rootX:=uf.FindSet(x)
rootY:=uf.FindSet(y)
ifrootX!=rootY{
uf.parent[rootX]=rootY//将一个集合的根设置为另一个集合的根
}
}
funcmain(){
uf:=NewUnionFind(10)
uf.Union(1,2)
uf.Union(3,4)
uf.Union(2,3)
fmt.Println(uf.FindSet(1))//输出应该是集合的根，因为我们已经做了路径压缩
fmt.Println(uf.FindSet(5))//输出应该是5，因为它还没有被合并到其他集合中
}

在这个例子中，结构体包含了一个切片，用于存储每个节点的父节点。在方法中，如果当前节点的父节点不是它自己（即它不是根节点），则递归地调用（注意这里实际上是通过非递归的方式实现的，因为递归调用被封装在了一个循环中），并将当前节点的父节点直接设置为找到的根节点，从而实现了路径压缩。

UnionFind

parent

FindSet

方法用于合并两个集合，它通过调用找到两个节点的根，并将一个根设置为另一个根的父节点来实现合并。在函数中，我们创建了一个包含10个元素的并查集，并进行了几次合并操作，然后打印了合并后集合的根节点。

Union

FindSet

main

讯飞星火：

在并查集中，路径压缩是一种优化策略，用于减少查找操作的复杂度。以下是使用路径压缩的 FIND-SET 过程的非递归版本的Go语言实现：

packagemain
import"fmt"
typeDSUstruct{
parent[]int
}
funcNewDSU(sizeint)*DSU{
dsu:=new(DSU)
dsu.parent=make([]int,size)
fori:=rangedsu.parent{
dsu.parent[i]=i
}
returndsu
}
func(dsu*DSU)Find(xint)int{
root:=x
forroot!=dsu.parent[root]{
root=dsu.parent[root]
}
//Pathcompression
forx!=root{
next:=dsu.parent[x]
dsu.parent[x]=root
x=next
}
returnroot
}
funcmain(){
dsu:=NewDSU(10)
dsu.parent[2]=3
dsu.parent[4]=3
dsu.parent[9]=3
fmt.Println(dsu.Find(2))//Output:3
fmt.Println(dsu.Find(4))//Output:3
fmt.Println(dsu.Find(9))//Output:3
}

在这个代码中，我们首先创建了一个并查集实例，然后通过方法找到给定元素的根节点。在查找过程中，我们使用了路径压缩技术，即将查找路径上的所有节点都直接连接到根节点，以减少后续查找操作的复杂度。

Find

360智脑：

在Go语言中，实现路径压缩的FIND-SET过程的非递归版本可以如下所示：

packagemain
import"fmt"
typeNodestruct{
valueint
parent*Node
}
funcFindSet(x*Node)*Node{
path:=[]*Node{}
forx.parent!=nil{
path=append(path,x)
x=x.parent
}
//Pathcompression
for_,node:=rangepath{
node.parent=x
}
returnx
}
funcmain(){
//Createasetofnodes
nodes:=[]*Node{
{value:1},
{value:2},
{value:3},
{value:4},
{value:5},
}
//Initializeeachnode'sparenttoitself(eachnodeisitsownrepresentative)
for_,node:=rangenodes{
node.parent=node
}
//Performunionoperations
nodes[0].parent=nodes[1]
nodes[2].parent=nodes[1]
nodes[3].parent=nodes[4]
//Performfind-setoperationswithpathcompression
fmt.Println("FindSetfornode0:",FindSet(nodes[0]).value)//Shouldprint2
fmt.Println("FindSetfornode3:",FindSet(nodes[3]).value)//Shouldprint5
//Afterthefirstfind-setoperation,thepathshouldbecompressed
fmt.Println("FindSetfornode0aftercompression:",FindSet(nodes[0]).value)//Shouldstillprint2
}

在这个代码中，我们定义了一个结构体，它包含一个值和一个指向父节点的指针。函数实现了路径压缩的查找操作。当查找一个节点的代表节点时，我们将路径上的所有节点直接连接到代表节点上，从而压缩了路径。

Node

FindSet

在函数中，我们创建了一组节点，并初始化了它们的父节点为它们自己。然后，我们执行了一些合并操作来改变某些节点的父节点。最后，我们调用了函数来查找节点的代表节点，并在查找过程中应用了路径压缩。

main

FindSet

智谱清言：

在图的查找算法中，过程通常用于查找一个顶点是否属于某个集合。路径压缩是一种优化技术，用于在执行操作时将查找路径上的所有顶点直接链接到根顶点，从而减少后续查找所需的时间。

FIND-SET

下面是一个使用路径压缩的非递归版本的过程，用 Go 语言实现：

FIND-SET

packagemain
import(
"fmt"
)
//定义顶点的结构体
typeVertexstruct{
Namestring
Visitedbool
Parent*Vertex
}
//初始化顶点
funcnewVertex(namestring)*Vertex{
return&Vertex{
Name:name,
Visited:false,
Parent:nil,
}
}
//路径压缩的FIND-SET过程
funcfindSet(verticesmap[string]*Vertex,vertexNamestring)*Vertex{
vertex:=vertices[vertexName]
ifvertex==nil||vertex.Visited{
returnnil
}
//标记当前顶点为已访问
vertex.Visited=true
//压缩路径，将所有顶点直接连接到根顶点
forvertex.Parent!=nil{
vertex.Parent.Parent=vertex
vertex=vertex.Parent
}
returnvertex
}
//主函数
funcmain(){
//创建顶点
vertices:=make(map[string]*Vertex)
vertices["A"]=newVertex("A")
vertices["B"]=newVertex("B")
vertices["C"]=newVertex("C")
vertices["D"]=newVertex("D")
//建立顶点之间的父子关系
vertices["A"].Parent=nil
vertices["B"].Parent=vertices["A"]
vertices["C"].Parent=vertices["A"]
vertices["D"].Parent=vertices["B"]
//执行FIND-SET
root:=findSet(vertices,"C")
ifroot!=nil{
fmt.Println("RootVertex:",root.Name)
}
//再次执行FIND-SET，由于路径已经压缩，D的父将会直接指向根
rootD:=findSet(vertices,"D")
ifrootD!=nil{
fmt.Println("RootVertexofD:",rootD.Name)
}
}

这段代码中定义了一个结构体，包含了顶点的名称、是否被访问过以及父顶点的引用。函数实现了路径压缩的过程。在主函数中，我们创建了一些顶点，并设置了它们的父顶点，然后调用函数来查找顶点 "C" 和 "D" 的根顶点。由于路径压缩，后续查找 "D" 的根顶点时，可以直接到达而无需再次遍历整个路径。

Vertex

findSet

FIND-SET

main

findSet

请注意，这个代码示例是一个简化版本，仅用于说明路径压缩的概念。在实际应用中，你可能需要根据具体的图数据结构和需求来调整代码。

天工：

在 Go 语言中，实现路径压缩的 FIND-SET 过程的非递归版本可以通过迭代的方式来进行。以下是一个简单的实现示例：

typeNodestruct{
parent*Node
rankint
}
funcFindSet(x*Node)*Node{
//初始化栈用于迭代
stack:=[]*Node{}
//将节点x入栈
current:=x
forcurrent.parent!=nil{
stack=append(stack,current)
current=current.parent
}
//路径压缩
forlen(stack)>0{
node:=stack[len(stack)-1]
stack=stack[:len(stack)-1]
node.parent=current
}
returncurrent
}

在这个实现中，我们创建了一个结构体来表示集合中的元素，其中包含一个指向父节点的指针和一个秩（用于合并操作时的启发式优化）。FIND-SET 函数首先创建一个栈，然后通过迭代遍历到树的根节点，同时将路径上的所有节点压入栈中。接着，我们进行路径压缩，将栈中的每个节点的父节点直接设置为根节点，这样就完成了路径压缩。

Node

parent

rank

请注意，这个实现假设已经有一个有效的并查集数据结构，并且节点之间的关系已经建立。此外，这个实现没有进行错误检查，实际使用时可能需要添加适当的错误处理逻辑。

灵小智：

下面是使用路径压缩的非递归版本的FIND-SET过程的Go语言示例代码：

packagemain
typeDisjointSetstruct{
parent[]int
}
funcNewDisjointSet(sizeint)*DisjointSet{
ds:=&DisjointSet{
parent:make([]int,size),
}
fori:=rangeds.parent{
ds.parent[i]=i
}
returnds
}
func(ds*DisjointSet)FindSet(xint)int{
stack:=[]int{}
forx!=ds.parent[x]{
stack=append(stack,x)
x=ds.parent[x]
}
for_,v:=rangestack{
ds.parent[v]=x
}
returnx
}
funcmain(){
//Exampleusage
size:=5
ds:=NewDisjointSet(size)
//PerformFIND-SEToperations
fmt.Println(ds.FindSet(0))//Output:0
fmt.Println(ds.FindSet(1))//Output:1
//PerformUNIONoperationifneeded
}

在上面的代码中，我们定义了一个DisjointSet结构体来表示并查集，其中包含一个parent数组用于存储每个元素的父节点。NewDisjointSet函数用于初始化一个大小为size的并查集。FindSet方法是非递归版本的FIND-SET过程，它使用路径压缩来优化查找过程，通过将沿途经过的节点直接连接到根节点，减少后续查找的时间复杂度。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。

chatgpt：

当使用路径压缩的非递归版本FIND-SET过程时，可以使用循环迭代的方式来实现。以下是一个使用Go语言编写的示例代码：

funcfindSet(xint,parent[]int)int{
root:=x
forroot!=parent[root]{
root=parent[root]
}
//路径压缩：将经过的节点直接指向根节点
forx!=root{
next:=parent[x]
parent[x]=root
x=next
}
returnroot
}

在上述代码中，假设是存储元素父节点的数组。首先，通过循环找到元素所属集合的根节点。然后，利用第二个循环将路径上所有节点直接指向根节点，以减小整体树高。

parent

root

这样，每次调用函数时都会进行路径压缩操作，使得下次查找相同元素的根节点更加高效。

findSet()

混元：

在Go语言中，我们可以使用非递归的方式实现路径压缩的FIND-SET过程。以下是一个示例：

packagemain
import"fmt"
typeUnionFindstruct{
parent[]int
}
funcNewUnionFind(nint)*UnionFind{
parent:=make([]int,n)
fori:=rangeparent{
parent[i]=i
}
return&UnionFind{parent:parent}
}
func(uf*UnionFind)FindSet(xint)int{
root:=x
foruf.parent[root]!=root{
root=uf.parent[root]
}
//路径压缩
current:=x
foruf.parent[current]!=current{
temp:=uf.parent[current]
uf.parent[current]=root
current=temp
}
returnroot
}
func(uf*UnionFind)UnionSet(x,yint){
rootX:=uf.FindSet(x)
rootY:=uf.FindSet(y)
ifrootX!=rootY{
uf.parent[rootX]=rootY
}
}
funcmain(){
uf:=NewUnionFind(5)
uf.UnionSet(0,1)
uf.UnionSet(1,2)
uf.UnionSet(3,4)
fmt.Println("FindSet(0):",uf.FindSet(0))//输出:FindSet(0):2
fmt.Println("FindSet(1):",uf.FindSet(1))//输出:FindSet(1):2
fmt.Println("FindSet(2):",uf.FindSet(2))//输出:FindSet(2):2
fmt.Println("FindSet(3):",uf.FindSet(3))//输出:FindSet(3):4
fmt.Println("FindSet(4):",uf.FindSet(4))//输出:FindSet(4):4
}