最近写了一个多星期的并查集，一瞬间贴出这么多解题报告，我想关于并查集的应用先告一段落吧，先总结一下。
在网上看到一篇关于并查集比较好的教程（姑且允许我这么说吧），不转过来是在可惜。献给爱学习的你
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等价关系与等价类
从数学上看，等价类是一个对象(或成员)的集合，在此集合中的所有对象应满足等价关系。若用符号"≡"表示集合上的等价关系，那么对于该集合中的任意对象x,y, z，下列性质成立：
1、自反性：x ≡ x
2、对称性：若 x ≡ y 则 y ≡ x
3、传递性：若 x ≡ y 且 y ≡ z 则 x ≡ z
因此，等价关系是集合上的一个自反、对称、传递的关系。
通过金属线连接起来的电器的连通性，就是一种等价关系。这种关系显然具有自反性，因为任何一个器件都是与自身连通的；如果a 电连通b，那么b一定也电连通a，因此这种关系具有对称性； 若a连通到b，并且b连通到c，那么a连通到c 。
并查集
并查集的一般用途就是用来维护某种具有自反、对称、传递性质的关系的等价类。并查集一般以树形结构存储，多棵树构成一个森林，每棵树构成一个集合，树中的每个节点就是该集合的元素，找一个代表元素作为该树(集合)的祖先。
并查集支持以下三种操作：
1、Make_Set(x) 把每一个元素初始化为一个集合
初始化后每一个元素的父亲节点是它本身，每一个元素的祖先节点也是它本身。
2、Find_Set(x) 查找一个元素所在的集合
查找一个元素所在的集合，只要找到这个元素所在集合的祖先即可。判断两个元素是否属于同一集合，只要看他们所在集合的祖先是否相同即可。
3、Union(x,y) 合并x,y所在的两个集合
合并两个不相交集合操作很简单：首先设置一个数组Father[x]，表示x的"父亲"的编号。那么，合并两个不相交集合的方法就是，找到其中一个集合的祖先，将另外一个集合的祖先指向它。
并查集的优化
1、Find_Set(x)时 路径压缩
寻找祖先时我们一般采用递归查找，但是当元素很多亦或是整棵树变为一条链时，每次Find_Set(x)都是O(n)的复杂度，有没有办法减小这个复杂度呢？
答案是肯定的，这就是路径压缩，即当我们经过"递推"找到祖先节点后，"回归"的时候顺便将它的子孙节点都直接指向祖先，这样以后再次Find_Set(x)时复杂度就变成O(1)了。
2、Union(x,y)时 按秩合并
即合并的时候将元素少的集合合并到元素多的集合中，这样合并之后树的高度会相对较小。
主要代码实现
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/* father[x]表示x的父节点 */
int father[MAX];
/* rank[x]表示x的秩 */
int rank[MAX];
/* 初始化集合 */
void Make_Set(int x)
{
father[x] = x;
rank[x] = 0;
}
/* 查找x元素所在的集合,回溯时压缩路径 */
int Find_Set(int x)
{
if (x != father[x])
{
father[x] = Find_Set(father[x]);
}
return father[x];
}
/* 按秩合并x,y所在的集合 */
void Union(int x, int y)
{
x = Find_Set(x);
y = Find_Set(y);
if (x == y) return;
if (rank[x] > rank[y])
{
father[y] = x;
}
else
{
if (rank[x] == rank[y])
{
rank[y]++;
}
father[x] = y;
}
}
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