並查集用於解決連線類問題，判斷網路中節點間的連線狀態。與路徑類問題相比，並查集只回答了節點之間是否連通，而具體的連通路徑並不能確定，因此並查集在某些場景下非常高效。
如前所述，此處的並查集實現只提供兩個介面：是否連線，元素合併。下面**使用乙個陣列來記錄每個元素所對應的類別，如果兩個元素的類別相同，則稱該兩個元素相互連線（屬於同一組），合併操作則是將兩個元素對應的類別修改一致。
//**中的引數皆為資料索引而非資料本身
class unionfind
else
}private:
//存放根節點陣列,mp_id[n]表示n索引所在元素的父節點,mp_id[n]表示元素指向自身即根節點
int* mp_id;
//元素所在樹節點數，mp_treecount[n]表示以n索引元素為根節點的樹中元素個數
int* mp_treecount;
//元素個數
int mp_count;
};
//基於rank（以元素為根節點所在樹的深度）優化
class unionfind
else if(mp_rank[pid]上面的優化全部是從合併過程中降低樹的深度來著手。鑑於我們關心的只是每個元素的根節點，在find查詢根節點的過程中還可以通過改變樹的結構來大幅降低樹的深度。在這裡路徑壓縮的基本思想是：在查詢根節點的過程中，如果當前節點不是根節點，那麼直接將當前節點掛接到父節點的父節點上（因為根節點父節點就是自身，所以父節點的父節點一定合法）。
//使用路徑壓縮進行優化(進行查詢根節點操作時上移節點減小樹的深度)
class unionfind
else if(mp_rank[pid]按照路徑壓縮的思路，最優的情況是：所有的樹深度都不超過2，樹中的所有元素都直接掛接在根節點上。下面的方法實現了該思路
int find(int n)
return mp_id[n];
}
並查集能夠非常高效的解決連線類問題，通過使用路徑壓縮，並查集的操作時間複雜度近似於o(1)。
演算法學習之並查集
並查集是一種樹型的結構，常常用來處理一些不相交的集合的合併和查詢問題。查詢 確定元素所在的集合。合併 將兩個集合合併成乙個集合。查詢v所在集合的根節點 int find int v 合併 void merge int x,int y 優化1 int find int x k x while k r ...
演算法學習 並查集
大家肯定有聽說過社交網路裡面的六人理論吧，說是可以通過六個人的聯絡認識世界上的任意乙個人。比如我想認識一下機械系的系花，我先找到機械系的朋友，然後通過朋友介紹認識。這樣可以發現我們的社交圈子其實是有部分重疊的。當然也有可能是我的圈子太小，根本沒有什麼朋友認識那個圈子裡面的人，也有很大可能是機械系花4...
演算法學習記錄 並查集
上大物學了會並查集,感覺挺簡單的,而且很好玩,繼dfs,bfs和floyd演算法外又學了一種求連通塊的演算法,綜合下來這幾種演算法各有優劣吧.並查集演算法詳解見此 模板如下 include using namespace std define maxn 100001 int father maxn ...