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概述

并查集通常用作集合的合并。

并查集是一种树形结构，又叫“不相交集合”，保持了一组不相交的动态集合，每个集合通过一个代表来识别，代表即集合中的某个成员，通常选择根做这个代表。

我们先来介绍一下并查集的思想：

假设我们现在已知一些连通关系，例如(2,4),(1,2),(5,6),(3,4),(2,3)，我们用一张图来表示这个关系：

现在我们用并查集的思想把它分成几个不连通的集合：

首先我们有一个father数组，它记录的是在并查集这个树形结构中，某个节点对应的父节点是哪个，用数组表示，一开始全为0。

我们把(2,4)这个关系取出来，每次要做的操作就是把它们的根节点连接起来（一直寻找父节点直到对应的father为0），这里就把4连接到2上，然后修改father[4]的值为2.

再处理(1,2)这个关系，由于此时1和2的根节点是它本身，也是将他们连起来。把father[1]修改为2。

5和6的根节点也是它本身，将他们连起来，father[6]修改为6。

这里发现3的根节点是3，4的根节点是2，于是把2和3连接起来。把father[2]修改为3。

最后处理(2,3)的时候发现2和3的根节点都是3，于是不做处理。最后得到的集合有两个，分别是数组中值为0的3和5。

操作

上面的图中我们为了模拟自然思想，数组的下标从1开始，而实际编程的时候数组下标从0开始，根据限制可以把没有父节点的元素的值设为-1，也可以就设为该元素的下标，也可以把下标为0的数组元素空出来，对java来说就不用一开始就把数组赋一遍值。

并查集的核心操作有两个：

find_root(x):

返回能代表x所在集合的节点，通常返回x所在集合的根节点，有递归和非递归两种方法。

union(x, y):

将包含x,y的集合合并为一个新的集合。合并两个集合的关键是找到两个集合的根节点，如果两个根节点相同则不用合并；如果不同，则需要合并。

class UnionFind {
    int[] father;

    //构造函数，这里把它们全部赋值为-1，代表没有父节点
    public UnionFind(int totalNodes) {
        father = new int[totalNodes];
        Arrays.fill(father,-1);
    }

    //合并两个集合，即将它们的根节点连接。
    void union(int node1, int node2) {
        int root1 = find_root(node1);
        int root2 = find_root(node2);
        if (root1 != root2) {
            father[root2] = root1;
        }
    }

    // 找到一个数组元素对应的根节点
    int find_root(int node) {
        while (father[node] != -1) 
            node = father[node];
        return node;
    }

    //检查两个数组元素代表的集合是不是相连的，如果是说明它们的根节点是相同的
    boolean isConnected(int node1, int node2) {
        return find_root(node1) == find_root(node2);
    }
}

操作优化

并查集的优化主要包括：
+ 合并时平衡树的高度（比较要合并的两个树的高度）。
+ 查询时的优化：路径压缩

平衡树的高度这里不详细讲。

路径压缩就是每次查询的时候都会顺着路径查找，最终找到根节点。而找到了根节点之后可以将查询的节点的father直接连到根节点上，实际上也是减小树的高度。

算法题讲解

原题

蓝桥杯历届试题合根植物

问题描述

w星球的一个种植园，被分成 m * n 个小格子（东西方向m行，南北方向n列）。每个格子里种了一株合根植物。
这种植物有个特点，它的根可能会沿着南北或东西方向伸展，从而与另一个格子的植物合成为一体。

如果我们告诉你哪些小格子间出现了连根现象，你能说出这个园中一共有多少株合根植物吗？

输入格式

第一行，两个整数m，n，用空格分开，表示格子的行数、列数（1<m,n<1000）。
接下来一行，一个整数k，表示下面还有k行数据(0<k<100000)
接下来k行，第行两个整数a，b，表示编号为a的小格子和编号为b的小格子合根了。

格子的编号一行一行，从上到下，从左到右编号。
比如：5 * 4 的小格子，编号：
1 2 3 4
5 6 7 8
9 10 11 12
13 14 15 16
17 18 19 20

样例输入

5 4
16
2 3
1 5
5 9
4 8
7 8
9 10
10 11
11 12
10 14
12 16
14 18
17 18
15 19
19 20
9 13
13 17

样例输出
5

样例说明

其合根情况参考下图

解答

这就是一道完全不加修饰，几乎要明示你这道题应该要用并查集的算法题。
按照我们之前的讲解，可以写出如下代码：

import java.util.Scanner;

public class Main {
    static int[] father;
    public static void main(String[] args) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        //先算出数组的大小，这里我们从下标为1开始记录数据，就可以用0来代表没有父节点了。
        father = new int[scanner.nextInt()*scanner.nextInt()+1];
        int n = scanner.nextInt();
        for(int i = 0;i < n;i ++){
            union(scanner.nextInt(),scanner.nextInt());
        }
        int sum = 0;
        //看看合并完之后还有多少个没有父节点的元素，就是集合的个数
        for(int i = 1;i<father.length;i++){
            if(father[i] == 0) sum+=1;
        }
        System.out.println(sum);
    }

    //合并两个集合，即将它们的根节点连接。
    static void union(int node1, int node2) {
        int root1 = find_root(node1);
        int root2 = find_root(node2);
        if (root1 != root2)
            father[root2] = root1;
    }

    // 找到一个数组元素对应的根节点，这里由于整道题我们只需要查找一次就不优化了。
    static int find_root(int node) {
        while (father[node] != 0)
            node = father[node];
        return node;
    }
}

原创文章，作者：彭晨涛，如若转载，请注明出处：https://www.codetool.top/article/%e6%8b%89%e5%b8%ae%e7%bb%93%e6%b4%be%e7%9a%84%e6%95%b0%e6%8d%ae%e7%bb%93%e6%9e%84-%e5%b9%b6%e6%9f%a5%e9%9b%86/

拉帮结派的数据结构-并查集

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