2.3.weighted-quick-union——加权quick-union算法
上篇的quick-union算法的效率之所以低(平方级别)，最主要的原因是union(p,q)方法，随意将一棵树连接到另一棵树上(一棵树对应一个连通分量)。
1.如果是小树(高度低)连接到大树的根节点(高度高)，则小树的高度加1，而整个树的高度不变。
2.如果是大树(高度高)连接到
原创
2013-01-03 19:44:01
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详细解析参照算法(第4版)1.5章——案例研究:union—find算法
1.union-find法的API
public class UF
UF(int N)
以
原创
2013-01-03 17:00:35
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篇文章 Union-Find 并查集算法详解 很多读者对于 Union-Find 算法的应用表示很感兴趣，这篇文章就拿几道 LeetCode 题目来讲讲这个算法的巧妙用法。首先，Union-Find 算法解决的是图的动态连通性问题，这个算法本身不难，能不能应用出来主要是看你抽象问题的能力，是否能够把原始问题抽象成一个有关图论的问题。先复习一下上篇文章写的算法代码，回答读者提出的几个问题：class
原创
2021-04-07 10:37:35
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预计阅读时间：10 分钟上篇文章 Union-Find 并查集算法详解 很多读者对于 Union-Find 算法的应用表示很感兴趣，这篇文章就拿几道 LeetCode 题目来讲讲这个算法...
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2021-07-19 16:08:11
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引言动态连通性问题，我么在面试过程中，经常会遇到，这里做个收集与总结。典型题目Longest Consecutive SequenceFriend CirclesCouples Holding HandsRedundant ConnectionNumber of IslandsAccounts MergeRedundant Connection IISurround
原创
2023-03-07 12:56:20
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Union-Find Algrithm is used to check whether two components are connected or not. Examples: By using the graph, we can easily find whether two compone
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2016-08-09 02:25:00
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`Union-Find`（又称 **并查集**）是一种高效解决 **动态连通性问题** 的算法。它主要提供两种操作：
一、算法概述与应用场景并查集(Disjoint Set Union, DSU)是一种处理不相交集合合并及查询问题的数据结构，其核心操作包括：find(x): 查询元素所属集合union(x, y): 合并两个元素所在集合graph TD
A[并查集算法] --> B[基础实现]
A --> C[优化策略]
A --> D[应用场景]
B
本文主要介绍解决动态连通性一类问题的一种算法，使用到了一种叫做并查集的数据结构，称为Union-Find。更多的信息可以参考Algorithms 一书的Section 1.5，实际上本文也就是基于它的一篇读后感吧。原文中更多的是给出一些结论，我尝试给出一些思路上的过程，即为什么要使用这个方法，而不是别的什么方法。我觉得这个可能更加有意义一些，相比于记下一些结论。
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2023-05-05 19:37:21
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from http://blog.csdn.net/dm_vincent/article/details/7655764本文主要介绍解决动态连通性一类问题的一种算法，使用到了一种叫做并查集的数据结构，称为Union-Find。更多的信息可以参考Algorithms 一书的Section 1.5，实际上本文也就是基于它的一篇读后感吧。原文中更多的是给出一些结论，我尝试给出
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2023-05-23 16:07:41
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今天讲讲 Union-Find 算法，也就是常说的并查集算法，主要是解决图论中「动态连通性」问题的。名词很高端，其实特别好理解，等会解释，另外这个算法的应用都非常有趣。说起这个 Union-Find，应该算是我的「启蒙算法」了，因为《算法4》的开头就介绍了这款算法，可是把我秀翻了，感觉好精妙啊！后来刷了 LeetCode，并查集相关的算法题目都非常有意思，而且《算法4》给的解法竟然还可以进一步优化
原创
2021-04-07 10:38:06
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预计阅读时间：10分钟今天讲讲 Union-Find 算法，也就是常说的并查集算法，主要是解决图论中「动态连通性」问题的。名词很高端，其实特别好理解，等会解释，另外这个算法的应用都非...
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2021-07-19 16:20:44
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并查集(union-find sets)主要是用来快速判断两个点是否属于同一个集合，以及判断图的连通性。 下面我们来看并查
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2023-08-29 11:11:45
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并查集是一种树型的数据结构，它的特点是由子结点找到父亲结点，用于处理一些不相交集合（Disjoint Sets）的合并及查询问题。常常在使用中以森林来表示。它的基本功能是合并集合中的元素，查找集合中的元素。并查集的典型应用是有关联连通分量的问题。并查集解决单个问题（添加，合并，查找）的时间复杂度都是O
原创
2023-05-22 10:35:30
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UVA_11987
操作2实际上相当于先把x删掉然后再和y合并，因此和普通的并查集相比只是多了一个删除某个点的操作。
对于删除操作，是不能随便改变原来树中p[]的指向的，比较容易能够举出反例。其实我们只是想在不影响其他元素的前提下把x删掉，但不如换个思路，将x这个点对它所在的集合的“影响”变为0。然后再新开一个节点表示x，这样就相当于把x从原来的集合中剥离出来了。因此相比原来的并查
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2012-08-22 16:25:00
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题面 感觉这个题还是蛮灵活的，并没有死考一个并查集。 考虑如果没有2操作，那么这就是一个并查集的模板题。多出一个2操作增加了什么困难呢？ 如果我们直接用并查集维护，那么2操作必须改变f[p]，这样的话，原来那些在p子树里的元素也就跟着一起被移到q所在集合里了。 这显然是不对的。。。 其实我们要做的仅
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2019-07-31 10:51:00
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相同是查找一个图是否有环的算法，可是这个算法非常牛逼，构造树的时候能够达到O(lgn)时间效率。n代表顶点数
原因是依据须要缩减了树的高度，也叫压缩路径（Path compression），名字非常高深，只是事实上不难理解，简单来说就是每次查找一个节点的时候，都把这一路径中的全部节点都赋予根节点作为路径。
原文没指出的地方：
也由于须要压缩，所以初始化的时候注意，不能如前面简单有用Union
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2014-06-27 22:01:00
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