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并查集（UnionSet）是一种树型的数据结构，用于处理一些不相交集合）的合并及查询问题。常常在使用中以森林来表示。
并查集实现了将N个不同的元素分成一组不相交的集合。开始时，每个元素就是一个集合，然后按规律将两个集合进行合并。
比如：现在有 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9 总共10个元素。它们组成了3个集合，如图：
开始时，将每个元素都当做一个单元素的集合，并将每个元素都初始化为-1，如图：
根据集合按规律将两两集合进行合并， 6、7、8属于0这个集合，所以把6、7、8这三个位置都置0，而0这个位置减去3；1和2这两个集合类似，4和9都属于1这个集合，所以将4、9这两个位置都置为1，并将位置1的数据减2；3、5同属于集合2，所以将位置3、5的数据置为2，将位置2的数据减去2，即：
这样我们可以根据负数的个数清晰的看出有几个集合，并且我们也可以清晰的看出某节点是属于哪个集合的。有3个负数，所以有3个集合，3、5位置数据为2，所以它们属于集合2；6、7、8位置的数据都为0，所以它们都属于集合0；4、9属于集合集合1.
集合的合并：
形如：
把集合1合并到集合0中，集合1有1、4、9三个元素，所以，将位置1设置为0，并将位置0的数据减去3，即：
由上图我们可以看出4、9属于集合1，集合1又属于集合0；此时数组中共有2个负数，因此有两个集合！
代码实现：
class UnionSet
{
public:
UnionSet(size_t size)
:_size(size)
, _array(new int[size])
{
for (int i = 0; i < size; i++)
{ //将集合的每个元素都初始化为-1
_array[i] = -1;
}
}
//合并两个集合
void Merge(int root1, int root2)
{
//找到root1所在集合的代表元素和root2所在集合的代表元素，链接
while (_array[root2] >= 0)
{
root2 = _array[root2];
}
while (_array[root1] >= 0)
{
root1 = _array[root1];
}
_array[root1] += _array[root2];
_array[root2] = root1;
}
//查找root对应集合的（根）代表元素
int Find(int root)
{
while (_array[root]>=0)
{
root = _array[root];
}
return root;
}
//打印
void Print()
{
for (int i = 0; i < _size; i++)
{
cout << _array[i] << " ";
}
cout << endl;
}
public:
int* _array;
size_t _size;
};
笔试题：
假如已知有n个人和m对好友关系（存于数组r），如果两个人是直接的或间接的好友关系（好友的好友的好友....），则认为他们属于同一好友圈，请求出这n个人中有几个好友圈。
例如：n=5,m=3,r={{1,2},{2,3},{4,5}}，表示有5个人，1和2是好友，2和3是好友，4和5是好友，则1.2.3属于一个朋友圈，4.5属于一个另朋友圈，结果为两个朋友圈。
最后请分析所写代码的时间、空间复杂度。
这个题用利用并查集实现会比较简易和高效！
需要建立一个函数来计算朋友圈的个数：
//计算朋友圈个数
int friends(int n, int m, int r[][2]) //n元素个数，m为每个朋友圈元素个数
{
UnionSet uf(n + 1);
//初始化朋友圈
for (int i =0 ; i <= m; i++)
{
int first = r[i][0];
int second = r[i][1];
uf.Merge(first, second);
}
uf.Print();
//计算朋友圈的个数
int count = 0;
for (int i = 1; i <= n; i++)
{
if (uf._array[i] < 0)
{
count++;
}
}
return count;
}
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原文地址：http://www.cnblogs.com/Lynn-Zhang/p/5610172.html
