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并查集（Disjoint Sets），直译即不相交集。

等价关系

离散数学中对等价关系的定义：满足自反性、对称性和传递性的关系。

集合A，∀(a,b)，a,b∈A，满足aRb，则称R为A上的关系，若R满足以上三种性质，则为等价关系。

数学上的定义不必过多解释，只需知道，等价关系是用来对集合中的元素分类，以达到简化问题的目的的。

举个例子，a,b,c,d,e,f,g∈A，若对于A上的等价关系R，有aRb，aRc，aRd，eRf，fRg，则集合A被划分为两个等价类，即{{a,b,c,d},{e,f,g}}。

套用到实际应用中，a，b，c，d具有等价关系，则a，b，c，d可以被认为是同类事物，同理，e，f，g可以被认为是另一类事物。

并（Union） 查（Find）

并查集主要实现两个功能：并（Union）和查（Find）

等价关系一旦确立往往不会改变，但据此划分的等价类并不总是一成不变。

例如，朋友圈这种关系是长久存在的，a和b是朋友，c和d是朋友，于是形成了两个不同的圈子，即a和b，c和d分别同在一个等价类中。

某一天，a和c相遇了，他们觉得在一起ac很好玩（雾），于是进入了彼此的朋友圈，根据等价关系的传递性（朋友的朋友是朋友），b - a - c - d，这两个圈子有了交集，a，b，c，d形成了一个圈子，这就发生了等价类的合并（Union）。

尽管从朋友圈的定义来讲，b和d因为a和c的关系已经进入了同一个朋友圈，但是他们两个实际上还并未互相认识。

某一天，b和d也偶遇了，他们觉得bd是绝配（大雾），也想进入彼此的朋友圈，但是他们一看朋友圈（Find），发现原来他们已经是同一个圈子里的人了，两人相视一笑。

基本数据结构

对于Find操作，最快的无疑是哈希（用数组保存等价类的名字），可以达到O(1)。

但是，如果采用这种数据结构，当执行Union时，将不得不扫描一遍数组，此时复杂度达到了O(N)。看上去还不错？然而实际应用中，Union往往是频繁的，当它的优势：Find的次数不够多时，O(N)的复杂度是无法被接受的。

不相交集合森林（Disjoint Set Forest）

对于Find操作，并不要求其返回特定的名字，而只要求当且仅当两个元素属于同一个集合时，他们能够返回同样的名字。

以朋友圈为例，没有人（大概）会在事先为自己所在的朋友圈专门命名，b和d要确认他们是否已经在同一个朋友圈，只需要说出他们朋友圈里一个共同的朋友（返回相同的名字）就可以了，至于这个共同的朋友是a还是c并不重要。

于是使用树来表示集合，树上的每一个元素都有相同的根，用根来命名所在的集合，这些树组成森林，即不相交集合森林。

这些树不一定必须是二叉树，其节点中唯一需要保存的信息是其父指针（秩充当了元素的名字）。

不相交集合森林储存在数组P中，P[i]的值表示i的父亲，若i为根，则P[i] = 0，所以，数组的所有的值被初始化为0。

Union：为使两个集合（设为集合i和集合j）合并，只需将其中一个节点中储存的父指针指向另外一个节点。由谁指向谁有多种策略，但毫无疑问，此时Union仅需花费常数时间O(1)。

Find：此时的Find操作是和树的深度正相关的，最坏的情况下，树的深度为N - 1，花费为O(N)。

套用到朋友圈的例子中就是，两个人为了确认是否已经在同一个朋友圈，通过朋友圈的传递性，在整个朋友圈绕了一大圈才发现彼此是朋友。

如上图，从4，9出发，不得不一直向上，直到找到1为止。

要避免最坏的情况出现，一则需要在Union时选取合适的策略，二则需要这棵树能做自优化，自动减小深度，即路径压缩算法。

并查集的初步实现

const int maxn = 1000;
int pre[maxn];
void init(int n)
{
    for(int i = n; i > 0; i--)
        pre[i] = 0;
}

int find(int x)
{
    if(0==pre[x])
        return x;
    else
        return find(pre[x]);
}

//y->x，并非最优
void setUnion(int x, int y)
{
    x = find(x);
    y = find(y);
    pre[y] = x;
}

求并策略

树越深，则并查集的效率越差。

直接求并往往会导致树越来越深，类似二叉搜索树的不平衡。

有两种求并方法可以避免

1.按大小求并：用一个数组记录树的大小，合并时，总是让小的树并到大的树上。

2.按高度求并（按秩求并）：记录树的高度，合并时，总是让矮的树并到高的树上。

记录高度是很麻烦的，所以只记录高度的估计，即用秩代替。按高度求并是事实上的按秩求并。

下图可以直观地感受到

直接求并和按大小求并的区别

按大小求并比直接求并少了一层。

按大小求并

记录树的大小并不难，似乎新开辟一个数组就可以办到。而事实上，甚至不需要额外的空间，基于存储树的数组就可以直接做到。

上面初步实现的并查集中，把所有数组元素初始化为0，代表i是根，除此之外0似乎没有什么意义。

事实上，在有的实现版本中，初始化时将它们初始化为对应的秩，即P[i]  = i，以此代表i是根。

在经历合并之后，那些非根的数组元素变成父指针，但根对应的数组的值始终没有变化（总是为0）。

不妨让这部分值承担更多的责任，记录树的大小。

问题在于，记录树的大小会导致无法识别出根（该怎样区分数组中记录的是父指针还是树的大小呢？）。

不难发现，非根的结点对应数组的值，即父指针，所指向的是数组的秩，而秩总是非负的。所以，大可直接在根的数组元素中存储树的大小的负值，这需要在初始化时将所有数组元素设置为-1。

按大小Union实现如下

void init(int n)
{
    for(int i = n; i > 0; i--)
        pre[i] = -1;
}

void setUnion(int x, int y)
{
    x = find(x);
    y = find(y);
    //负数，值小的树更大
    if(pre[x]pre[y])
    {
        pre[x]+=pre[y];
        pre[y]=x;
    }
    else
    {
        pre[y]+=pre[x];
        pre[x]=y;
    }
}

按大小求并的平均效率可达到O(1)，因为执行过程中大部分合并都是很小的集合合并到大集合中。

按秩求并

在根数组元素中记录深度的负值，只需在按大小求并的基础上稍作修改即可。

void init(int n)
{
    for(int i = n; i > 0; i--)
        pre[i] = 0;
}

void setUnion(int x, int y)
{
    x = find(x);
    y = find(y);
    //负数，值小的树更高
    if(pre[x]pre[y])
        pre[y]=x;
    else
    {
        if(pre[x]==pre[y])
            pre[x]--;
        pre[y] = x;
    }
}

在按高度求并算法中，只有当两棵树的高度相同时，树的高度才会增加1。

路径压缩

大多数情况下，上面实现的并查集完全可以被接受。但最坏情况仍然很容易发生。

《数据结构与算法分析——C语言描述》中举了这样一个例子

把所有的集合放到一个队列中，并重复地让前两个集合出队，同时让它们的并入队，最坏的情况就会发生。

如下图

此时无论选取哪种Union策略都是无法避免的，这就需要路径压缩。

路径压缩的思路非常简单，在进行一次Find(x)后，可以确定，x属于某个集合，与其下次Find时再次历尽千辛万苦从x找根，不如直接将x设置为根的子节点。其实现也很简单，只需在原有的基础上做一点微小的改动。

int find(int x)
{
    if(0==pre[x])
        return x;
    //顺便将x设为根的子节点
    else
        return pre[x] = find(pre[x]);
}

这一过程自动发生在Find中，与Union无关，所以与上述两种Union操作并不冲突。

例题

HDUOJ 1232 畅通工程

LeetCode 547 朋友圈

LeetCode 1466 重新规划路线

题解：挖坑待填

参考资料：《数据结构与算法分析——C语言描述》 不相交集ADT Mark Allen Weiss　　　　 

　　　　　 超有爱的并查集~

数据结构与算法分析 - 9 - 并查集（不相交集）

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原文地址：https://www.cnblogs.com/CofJus/p/13024352.html