system: You are a trustworthy AI assistant. Your task is to answer the question honestly and not fabricate information.

user: Bạn có thể cung cấp thông tin về Cấu trúc dữ liệu cho các tập hợp không giao nhau từ bách khoa toàn thư nha ?

assistant: Trong khoa học máy tính, cấu trúc dữ liệu cho các tập hợp không giao nhau là một cấu trúc dữ liệu để lưu trữ một tập hợp các phần tử được phân chia thành nhiều tập hợp con không giao nhau. Thuật toán hợp-tìm là một thuật toán cho phép thực hiện hai thao tác sau:
Do nó hỗ trợ hai thao tác trên nên cấu trúc dữ liệu cho các tập hợp không giao nhau còn được gọi là cấu trúc dữ liệu hợp tìm. Một thao tác quan trọng nữa nhưng thường rất đơn giản là "Tạo-tập", dùng để tạo một tập mới chỉ chứa đúng một phần tử.
Để định nghĩa các thao tác trên một cách cụ thể, cần có một cách để ghi nhớ các tập. Một phương pháp phổ biến là dùng một phần tử cố định của mỗi tập để đại diện cho tập đó. "Tìm(x)" trả về phần tử đại diện của tập chứa "x". "Hợp" nhận hai đối số là phần tử đại diện của hai tập.
Rừng các tập không giao nhau.
Rừng các tập không giao nhau là cấu trúc dữ liệu trong đó mỗi tập được biểu diễn bởi một cây, trong đó mỗi nút lưu một con trỏ đến nút cha của nó. Cấu trúc dữ liệu này được mô tả lần đầu tiên bởi Bernard A. Galler và Michael J.Fischer năm 1964, nhưng độ phức tạp tính toán của nó chỉ được phân tích chính xác nhiều năm sau đó.
Trong rừng các tập không giao nhau, đại diện của mỗi tập là nút gốc của cây biểu diễn tập đó. Thao tác "tìm" đi theo các con trỏ đến nút cha cho tới khi đến nút gốc. Thao tác "hợp" hợp hai cây làm một bằng cách gắn một nút gốc vào làm nút con của nút gốc kia. Một phương pháp cài đặt các thao tác này là như sau:
 function Tạo-tập(x)
 x.cha ← x
 function Tìm(x)
 if x.cha == x then
 return x
 else
 return Tìm(x.cha)
 function Hợp(x, y)
 xGốc ← Tìm(x)
 yGốc ← Tìm(y)
 xGốc.cha ← yGốc
Theo như cách cài đặt đơn giản như trên thì phương pháp này kém hiệu quả do các cây không cân bằng. Có hai cách để làm thuật toán hiệu quả hơn.
Phương pháp thứ nhất, gọi là "hợp dùng hạng", là luôn gắn nút gốc cây nhỏ hơn vào làm nút con của nút gốc cây lớn hơn. Cụ thể hơn, mỗi cây đều có một tham số, gọi là hạng. Cây có đúng một phần tử có hạng bằng 0. Khi hợp hai cây cùng có hạng "r", hạng của cây mới sẽ là "r+1". Chỉ với phương pháp này, cấu trúc dữ liệu đã đảm bảo thời gian trừ dần formula_1 cho mỗi thao tác. Sau đây là mã giả mới của "Tạo-tập" và "Hợp" cho thuật toán cải tiến.
 function Tạo-tập(x)
 x.cha ← x
 x.hạng ← 0
 function Hợp(x, y)
 xGốc ← Tìm(x)
 yGốc ← Tìm(y)
 if xGốc == yGốc then
 return
 if xGốc.hạng &lt; yGốc.hạng then
 xGốc.cha ← yGốc
 else if xGốc.hạng &gt; yGốc.hạng then
 yGốc.cha ← xGốc
 else
 yGốc.cha ← xGốc
 xGốc.hạng ← xGốc.hạng + 1
Cải tiến thứ hai, gọi là "nén đường", là một cách để rút ngắn đường trên cây khi thực hiện thao tác "tìm". Ý tưởng của cải tiến này là bất cứ nút nào được thăm trong một thao tác tìm đều được gắn trực tiếp với nút gốc, để các thao tác tìm sau này nếu lại đi qua các nút này thì không cần phải lặp lại các thao tác đã thực hiện. Sau đây là mã giả mới cho thao tác "Tìm".
 function Tìm(x)
 if x.cha == x then
 return x
 else
 x.cha ← Tìm(x.cha)
 return x.cha
Hai cải tiến này bổ trợ cho nhau. Khi sử dụng cả hai, thời gian trừ dần của mỗi thao tác là formula_2, trong đó formula_3 là hàm ngược của formula_4, với formula_5 là hàm Ackermann tăng rất nhanh. Với hầu như tất cả các giá trị thực tế của "n", gia trị của formula_3 là nhỏ hơn 5.
Độ phức tạp tính toán trên là tối ưu: Fredman và Saks năm 1989 đã chứng minh một thuật toán hợp tìm bất kì đều cần đọc trung bình formula_7 ô nhớ cho mỗi thao tác.