一、并查集的概念
并查集是一个树形结构，所谓的并查，就是当我们有了一个节点，我们就能知道这个节点属于哪个集合。
举个例子理解以下：战国时期有很多国家，它们会互相打仗，那么现在有两个互相不认识的人，如何知道对方是敌是友呢？
现在有一种方法：每个国家都有一个大王，我们只要知道自己的上级，上级在知道他的上级，一层层往上，就能找到他的大王是谁，这样就能知道两个人是否是一个国家的了。
二、并查集的实现
首先我们需要一个整型数组p[]它记录的是每个节点的前驱节点。
然后需要find(x)函数，作用是用于查找指定节点x于哪个集合.
函数join(x1,x2) 用于合并两个节点 x1 和 x2
2.1 find()的实现
上面说了我们要确定自己的大王是谁，就可以一层一层的向上询问。
所以我们可以用find来找到节点的根。
int find(int x)
{
while(p[x] != x)// 一层层的向上找
x = p[x];
return x;
}
2.2 路径压缩算法
我们发现如果我们每次都一层一层的向上查找太消耗时间了，所以我们可以在查找的过程把路径压缩。
int find(int x)
{
// 路径压缩
if(p[x] != x) p[x] = find(p[x]);//递归出口：x的上级为 x本身，即 x为根结点
return p[x];
}
注意这里第一次查找的时候是没有压缩效果的，第二次及以后才会有效果。
2.3 join()的实现
join就是把两个本来不相关的节点放到一个集合里面，具体实现我们可以借用find函数，对于join(x1,x2)，我们只需要让x1的上级变成x2的上级即可。
void join(int x1, int x2)
{
p[find(x1)] = find(x2);
}
三、并查集的应用
3.1 例题：合并集合
题目链接
题目描述：
一共有 n个数，编号是 1∼n，最开始每个数各自在一个集合中。
现在要进行 m个操作，操作共有两种：M a b，将编号为 a 和 b
的两个数所在的集合合并，如果两个数已经在同一个集合中，则忽略这个操作；Q a b，询问编号为 a 和 b的两个数是否在同一个集合中；
输入格式
第一行输入整数 n 和 m。
接下来 m 行，每行包含一个操作指令，指令为 M a b 或 Q a b 中的一种。
输出格式
对于每个询问指令 Q a b，都要输出一个结果，如果 a 和 b 在同一集合内，则输出 Yes，否则输出 No。
每个结果占一行。
数据范围
1≤n,m≤1e5
输入样例：
4 5
M 1 2
M 3 4
Q 1 2
Q 1 3
Q 3 4
输出样例：
Yes
No
Yes
#include <iostream>
using namespace std;
const int N = 1e5 + 10;
int p[N];
int find(int x)
{
// 路径压缩
if(p[x] != x) p[x] = find(p[x]);
return p[x];
}
void join(int x1, int x2)
{
p[find(x1)] = find(x2);
}
int main()
{
int n, m;
cin >> n >> m;
for(int i = 1; i <= n; i++)
{
p[i] = i;
}
while(m--)
{
char op;
int x1, x2;
cin >> op >> x1 >> x2;
if(op == 'M')
{
join(x1, x2);
}
else
{
if(find(x1) == find(x2))
{
cout << "Yes" << endl;
}
else
{
cout << "No" << endl;
}
}
}
return 0;
}
3.2 例题：连通块中点的数量
题目描述：
给定一个包含 n 个点（编号为 1∼n）的无向图，初始时图中没有边。
现在要进行 m 个操作，操作共有三种：C a b，在点 a 和点 b 之间连一条边，a 和 b 可能相等；Q1 a b，询问点 a 和点 b 是否在同一个连通块中，a 和 b 可能相等；Q2 a，询问点 a 所在连通块中点的数量；
输入格式
第一行输入整数 n 和 m。
接下来 m 行，每行包含一个操作指令，指令为 C a b，Q1 a b 或 Q2 a 中的一种。
输出格式
对于每个询问指令 Q1 a b，如果 a 和 b 在同一个连通块中，则输出 Yes，否则输出 No。
对于每个询问指令 Q2 a，输出一个整数表示点 a 所在连通块中点的数量，每个结果占一行。
数据范围
1≤n,m≤1e5
输入样例：
5 5
C 1 2
Q1 1 2
Q2 1
C 2 5
Q2 5
输出样例：
Yes
2
3
思路分析：
这道题跟上面一道题的不同是这里需要求一个集合有多少个元素，我们的方法是添加一个cnt数组，让每个集合的根节点来记录这个集合里有多少个元素。
具体的做法是在join中处理cnt数组，因为查找find并不会改变该集合的元素个数。
void join(int x1, int x2)
{
cnt[find(x2)] += cnt[find(x1)];
p[find(x1)] = find(x2);
}
这里要注意顺序不能改变，如果把p[find(x1)] = find(x2);放在前面，find(x1)的根就会发生了变化。所以要先处理cnt数组。
#include <iostream>
#include <string>
using namespace std;
const int N = 1e5 + 10;
int p[N], cnt[N];
int find(int x)
{
if(p[x] != x)
{
p[x] = find(p[x]);
}
return p[x];
}
void join(int x1, int x2)
{
cnt[find(x2)] += cnt[find(x1)];
p[find(x1)] = find(x2);
}
int main()
{
int n, m;
cin >> n >> m;
for(int i = 1; i <= n; i++)
{
p[i] = i;
cnt[i] = 1;
}
while(m--)
{
string op;
int a, b;
cin >> op;
if(op == "C")
{
cin >> a >> b;
if(find(a) != find(b))
{
join(a, b);
}
}
else if(op == "Q1")
{
cin >> a >> b;
if(find(a) == find(b))
{
cout << "Yes" << endl;
}
else
{
cout << "No" << endl;
}
}
else
{
cin >> a;
cout << cnt[find(a)] << endl;
}
}
return 0;
}
四、总结
1️⃣ 我们一般用集合中的某个元素来代表这个集合，则该元素称为此集合的代表元。
2️⃣ 对于每一个元素 x，pre[x] 存放 x 在树形结构中的父亲节点（如果 x 是根节点，则令pre[x] = x）文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-413970.html
一般来说，一个并查集对应两个操作：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-413970.html
- 查找函数（ Find()函数 ）
- 合并集合函数（ Join()函数 ）
到了这里，关于【数据结构与算法】并查集的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
