并查集是一种用于处理集合的数据结构，它主要支持两种操作：合并两个集合和查找一个元素所属的集合。在本文中，我们将深入讲解Python中的并查集，包括并查集的基本概念、实现方式、路径压缩和应用场景，并使用代码示例演示并查集的操作。
关于并查集的题目不少，官方给的数据是 30 道（截止 2020-02-20），但是有一些题目虽然官方没有贴并查集标签，但是使用并查集来说确非常简单。这类题目如果掌握模板，那么刷这种题会非常快，并且犯错的概率会大大降低，这就是模板的好处。
给定一个未排序的整数数组 nums ，找出数字连续的最长序列（不要求序列元素在原数组中连续）的长度。
并查集（Disjoint Set Union）是一种常用的处理不相交集合间的合并与查找功能的树形结构，配合与之对应的联合-搜索算法（Union Find Algorithm），可以将不相交集合间的合并与查找功能的时间复杂度大幅缩减至 O ( l o g N ) O(logN) O(logN)乃至 O ( 1 ) O(1) O(1)的量级。
今天我们继续来解读《算法》这本书，我将会按照书中的顺序来依次来介绍算法。今天介绍的是本书的第二个算法——并查集。
并查集大体分为三个：普通的并查集，带种类的并查集，扩展的并查集（主要是必须指定合并时的父子关系，或者统计一些数据，比如此集合内的元素数目。）
请你返回一个 布尔数组 answer，其中 answer.length == queries.length，当
把每个点所在集合初始化为其自身，时间复杂度均为O(N)，可用数组，哈希表等结构来实现
给你一个 n 个点组成的无向图边集 edgeList ，其中 edgeList[i] = [ui, vi, disi] 表示点 ui 和点 vi 之间有一条长度为 disi 的边。请注意，两个点之间可能有 超过一条边 。
今天分享一个LeetCode题，题号是128，标题是最长连续序列，题目标签是并查集和数组。
We have a network of computers and a list of bi-directional connections. Each of these connections a
今天分享到的是一种相对冷门的数据结构 —— 并查集。虽然冷门，但是它背后体现的算法思想却非常精妙，在处理特定问题上能做到出奇制胜。那么，并查集是用来解决什么问题的呢？
并查集的高效之处在于在查找过程中压缩路径，从而实现压缩路径后查找的效率变为 O(1) 。
微信大概是我们每天必须接触的一个APP之一，公交上、地铁上、工作休息时，刷刷朋友圈，看看好友当天经历了什么。相较于QQ，微信的一个特点之一就是：除非好友的好友也是你的好友，否则你在朋友圈里看不到好友的好友对好友朋友圈的点赞和评论。
通常来说，这个步骤在每次使用该数据结构时只需要执行一次，无论何种实现方式，时间复杂度均为O(N)。
并查集可以看作是一个数据结构，如果你根本没有听说过这个数据结构，那么你第一眼看到 “并查集” 这三个字的时候，脑海里会浮现一个什么样的数据结构呢？
输入一个图，该图由一个有着 个节点（节点值不重复 ）的树及一条附加的边构成。附加的边的两个顶点包含在 到 中间，这条附加的边不属于树中已存在的边。
给定一个已知长度的数组，要求出由其变换而来的一组没有重复数据的数组。假定有一个数组A[0,1,2,3,4]。要求如果A[i]在之前的数组A[0,1,2,3..i-1]之中若出现过，那么A[i]这个数据就要加1，否则不变。
给你一个数组edges，其中edges[i] = [typei, ui, vi]表示节点ui和vi之间存在类型为typei的双向边。请你在保证图仍能够被Alice和Bob 完全遍历的前提下，找出可以删除的最大边数。如果从任何节点开始，Alice和Bob都可以到达所有其他节点，则认为图是可以完全遍历的。
对于并查集(不相交集合)，很多人会感到很陌生，没听过或者不是特别了解。实际上并查集是一种挺高效的数据结构。实现简单，只是所有元素统一遵从一个规律所以让办事情的效率高效起来。
一分钟说清楚并查集
并查集代码模板 java class UnionFind { private int count = 0; private int[] parent; public UnionFind(int n) { count = n; parent = new int[n]; for (int i = 0; i < n; i++) {
带权并查集是结点存有权值信息的并查集。权值使关系可以量化，也就是说，权值代表着当前节点与父节点的某种关系，通过两者关系，也可以将同一棵树下两个节点的关系表示出来。而一般并查集只能判断属于某个集合。
1195 Mobile phones 树状数组 题解
并查集，在一些有N个元素的集合应用问题中，我们通常是在开始时让每个元素构成一个单元素的集合，然后按一定顺序将属于同一组的元素所在的集合合并，其间要反复查找一个元素在哪个集合中。简单的来说就是分门别类的问题。
并查集这种数据结构，可能出现的频率不是那么高，但是还会经常性的见到，其理解学习起来非常容易，通过本文，一定能够轻轻松松搞定并查集！
导语：并查集是一种精巧的算法，本身并不难理解，却很常用，在许多场景下都能找到并查集的身影。
在一些应用问题中，需要将n个不同的元素划分成一些不相交的集合。开始时，每个元素自成一个单元素集合，然后按一定的规律将归于同一组元素的集合合并。在此过程中要反复用到查询某一个元素归属于那个集合的运算。适合于描述这类问题的抽象数据类型称为并查集(union-find set)。
并查集需要建立映射关系，那么下面的代码是建立映射关系的一种方法（并查集的实现不采用这种方法）。
美团在前几天也开启了春招实习招聘模式，这一轮的笔试难度比较大，总共有五题，前三题属于“送分题”，最后一题属于名副其实的难题，毕竟涉及到一个相对复杂的数据结构--并查集，我看了关于这次笔试的一些讨论，很多人都对这题有些懵逼，所以今天我们来讲一道并查集相关的算法题。
严格来讲并查集并不是一个数据结构，而是一个算法，毕竟其英文名直译是联合查找，但作为一个系列，还是当做数据结构讲了。
说道并查集，大家一定对于以多叉树状结构为基础的并查集并不陌生，最常见的两种写法如下 1 function getfat(x:longint):longint; 2 begin 3 while x<>c[x] do x:=c[x]; 4 exit(x); 5 end; 1 function getfat(x:longint):longint; 2 begin 3 if x<>c[x] then exit(getfat(c[x])) els
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在 LeetCode 上有一道题 LeetCode-547 朋友圈[1]，题目大意是这样：
然后当要合并两个节点x、y所在的集合的时候，就先找到他们的根节点（代表元），然后将一个集合的根节点指向另一个节点的根节点即可。
小明的实验室有N台电脑，编号1~N。原本这N台电脑之间有N-1条数据链接相连，恰好构成一个树形网络。在树形网络上，任意两台电脑之间有唯一的路径相连。
我们可以用vector存名字数组里面的数据，那下标就可以做它们的编号，那这样用编号找名字是很方便的，编号是几，就找下标为几的元素就行了。 但是名字找编号就有点麻烦，所以我们可以借助map给名字和编号建立一个映射关系。
今天主要介绍的是并查集这种数据结构。其本质上是解决某一些特定问题的而设计出的数据结构。大家可以了解下这种数据结构，作为自己知识的储备。
在一些应用问题中，需要将 n 个不同的元素划分成一些不相交的集合。开始时，每个元素自成一个单元素集合，然后按一定的规律将归于同一组元素的集合合并。在此过程中要反复用到查询某一个元素归属于那个集合的运算。适合于描述这类问题的抽象数据类型称为并查集(union-find set)。
今天我们要介绍一种简单但对于合并和查找都十分高效的结构——并查集，其底层实现也十分简单，并且应用非常广泛，比如最小生成树算法中的Kruskal算法，里面有使用了并查集的结构！并且在并查集结构为了加速查找，底层使用基于hash的容器，在CPP中，叫做unordered_map! unordered_map是C++11标准的东西，其为基础类型提供了hash模板，但是如果自定义类型呢？我们如何去构建这个容器？下面会给你答案！
并查集是一种很常用的数据结构，LeetCode上面有二十多道题，这次我们来看一道入门题目LeetCode 547 省份数量。
并查集合前缀，字符串和在往年考试出现频率不算太高，但也会涉及到，考察的时候往往结合一些其他知识带点一起考察，当然也不排除今年蓝桥杯会考察到，学一下也是未自己增加一份保险
并查集（Union Find），从字面意思不太好理解这东西是个啥，但从名字大概可以得知与查询和集合有关，而实际也确实如此。并查集实际上是一种很不一样的树形结构，用于处理一些不相交集合（Disjoint Sets）的合并及查询问题。
一个长度为n的大数，用S_1,..S_n表示，其中S\_i表示数的第i位，S_1是数的最高位。 现告诉你一些限制条件，每个条件表示为四个数，l_1,r_1,l_2,r_2，即两个长度相同的区间，表示子串S_{l_1} … S_{r_1}与S_{l_2} … S_{r_2}完全相同。 给定限制条件后，问满足以上所有条件的数有多少个。
Alice 和 Bob 共有一个无向图，其中包含 n 个节点和 3 种类型的边：
并查集被很多人认为是最简洁而优雅的数据结构之一，主要用于解决一些元素分组的问题。比如最小生成图里的克鲁斯卡尔算法就用的此知识点。它管理一系列不相交的集合，并支持两种操作：
人和座位由一个整数数组 row 表示，其中 row[i] 是坐在第 i 个座位上的人的ID，
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