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概念：
并查集是一种非常精巧而实用的数据结构，它主要用于处理一些不相交集合的合并问题。一些常见的用途有求连通子图、求最小生成树的Kruskal 算法和求最近公共祖先等。
操作：
并查集的基本操作有两个：
Merge(x, y)：把元素x 和元素y 所在的集合合并，要求x 和y 所在的集合不相交，如果相交则不合并。
find(x)：找到元素x 所在的集合的代表，该操作也可以用于判断两个元素是否位于同一个集合，只要将它们各自的代表比较一下就可以了。
实现：
并查集的实现原理也比较简单，就是使用树来表示集合，树的每个节点就表示集合中的一个元素，树根对应的元素就是该集合的代表，如下图所示。
图中有两棵树，分别对应两个集合，其中第一个集合为 {a,b,c,d}，代表元素是 a；第二个集合为 {e,f,g}，代表元素是 e。
树的节点表示集合中的元素，指针表示指向父节点的指针，根节点的指针指向自己，表示其没有父节点。沿着每个节点的父节点不断向上查找，最终就可以找到该树的根节点，即该集合的代表元素。
假设使用一个足够长的数组来存储树节点（很类似之前讲到的静态链表），即父节点是其自身：
接下来，就是find 操作了，如果每次都沿着父节点向上查找，那时间复杂度就是树的高度，完全不可能达到常数级。这里需要应用一种非常简单而有效的策略——路径压缩。
路径压缩，就是在每次查找时，令查找路径上的每个节点都直接指向根节点，如图所示。
最后是合并操作Merge，并查集的合并也非常简单，就是将一个集合的树根指向另一个集合的树根，如图所示。
这里也可以应用一个简单的启发式策略——按秩合并。该方法使用秩来表示树高度的上界，在合并时，总是将具有较小秩的树根指向具有较大秩的树根。简单的说，就是总是将比较矮的树作为子树，添加到较高的树中。为了保存秩，需要额外使用一个与uset 同长度的数组，并将所有元素都初始化为0。（不常用，可以与路径压缩一起写）
模板：
#include<iostream> #include<stack> #include<queue> #include<stdio.h> #include<stdlib.h> using namespace std; int pre[1010]; int rank[1010]; int find(int x)//使用递归写find函数，同时有路径压缩 { if(x!=pre[x]) pre[x]=find(pre[x]); return pre[x]; } void merge(int x,int y) { x = find(x); y = find(y); if(rank[x]<rank[y])//rank为树的高度，这里为按秩合并 pre[x] = y; else { pre[y] = x; if(rank[x]==rank[y]) rank[x]++; } } int main() { int m,n; while(1) { cin>>n; if(n==0) break; cin>>m; for(int i=1; i<=n; i++)//初始化数组 { pre[i]=i; rank[i]=0; } int x,y; for(int i=0; i<m; i++) { cin>>x>>y; merge(x,y); } int sum=0; for(int i=1; i<=n; i++) { if(pre[i]==i) sum++; } cout<<sum-1<<endl; } return 0; }
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原文地址：http://www.cnblogs.com/aiguona/p/7221534.html
