實現這個資料結構主要有三個函式：如下：
void ufset() //初始化
return i;
}void union(int r1,int r2) //將兩個不同集合的元素進行合併，使兩個集合中任兩個元素都連通
else
}在ｆｉｎｄ函式中如果僅僅靠乙個迴圈來直接得到節點的所屬集合根結點的話。通過多次的ｕｎｉｏｎ操作就會有很多節點在樹的比較深層次中，再ｆｉｎｄ起來就會很費時。通過加乙個ｗｈｉｌｅ迴圈（壓縮路徑）每次都把從i到集合根結點的路過結點的雙親直接設為集合的根結點。雖然這增加了時間，但以後的ｆｉｎｄ會快。平均效能而言，這是個高效方法。
兩個集合並時，任一方可做為另一方的孩子。怎樣來處理呢，現在一般採用加權合併，把兩個集合中元素個數少的做為個數多的孩子。有什麼優勢呢？直觀上看，可以減少集合樹的深層元素的個數，減少ｆｉｎｄ時間。
如從０開始到ｎ不斷合併i和i+1結點會怎樣呢？
這樣ｆｉｎｄ任一節點所屬集合的時間複雜度幾乎都是ｏ(1)！！
不用加權規則就會得到
這就是典型的退化樹現象，再ｆｉｎｄ起來就會很費時（如找ｎ－１節點看看）。
以下是讀入等價對後的parent[n]查詢合併過程狀態：
並查集學習筆記2
第一是鍊錶表示的並查集的加權合併的啟發式策略，說白了就是維護乙個表長資訊，在合併兩個集合時將表長短的鍊錶鏈結到表長長的鍊錶上面。以此來減少修改指向代表的指標的次數，從而提高時間複雜度。第二就是森林表示的三種優化策略。優化的思想就是儘量減少找根的時間，盡量降低樹的高度。第乙個策略就是 按秩合併 維護乙...
並查集 學習
yx th000 cherish yimi 昨天和今天學習了並查集和 trie 樹，並練習了三道入門題目，理解更為深刻，覺得有必要總結一下，這其中的內容定義之類的是取自網路，操作的說明解釋及程式的注釋部分為個人理解。並查集學習 l 並查集 union find sets 一種簡單的用途廣泛的集合.並...
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本文參考了 挑戰程式設計競賽 和jennica的github題解 陣列版 int parent max n int rank max n void init int n int find int x else void union int x,int y else 結構體版 struct node ...