通俗易懂地讲解《并查集》
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正文：
谈到并查集，我只想感叹一句：
“你只看见我渺小的身躯，却没有看到我心中的那片森林。”
这，就是并查集思想最精妙之处.
理解下面三句话，并查集就学会了：
-
“并”的意思是把两个处在同一个连通分量的结点给并到一起.
-
“查”的意思是查找一个结点的根节点.
-
“并”的时候需要用到“查”
步骤：
1.查（“查”的意思是查找一个结点的根节点.）
初始化一个 p a r e n t parent parent数组，里面存放每个节点的的父节点（ p a r e n t [ i ] = i parent[i] = i parent[i]=i 的父节点）.为什么要这个数组呢？
p a r e n t parent parent 数组可以表示一颗树！
其目的是为了查根节点，根据这个数组，我们不就可以“顺藤摸瓜”，找到每个节点的根节点了吗？
假如你在一个大家族里，大家族中的每个人都知道自己的父亲是谁，当有一天，你问你爸爸我的祖先是谁呀？你爸爸就会先问你爷爷，你爷爷就问你太爷爷，最后就能追溯到祖先 r o o t root root.
简单吧，这就实现了并查集中“查”的功能.
代码实现：
# 查根
def find(x, parent):
r = x # 假设根就是当前的结点
while r != parent[r]: # 如果假设不成立（r不是根节点），就继续循环
r = parent[r] # 假设根节点是当前节点的父节点，即往树的上面走一层
return r # 循环结束了，根也就找到了
为啥这句代码不成立的时候，就找到了根节点呢？
r != parent[r]
因为我们在初始化的时候，每个节点的根节点初始化为它自己，即我爸爸是我自己，这就是根节点和其他节点的不同之处！！！当 r == parent[r] 的时候，不就说明r是根节点了吗.
# parent 数组的初始化
parent = defaultdict(int)
for i in range(len(M)):
parent[i] = i # i的爸爸是他自己
2.并（“并”的意思是把两个处在同一个连通分量的结点给并到一起.）
并就更简单了。
比如有两个节点 x和y, 我们就查一下x的根节点和y的根节点（并的时候用到了查）是不是同一个节点（咱们的祖先是不是同一个人），如果是，那么x和y本来就是一家人，不用做任何操作。
如果发现x和y的祖先不同，必须有一个人要迁移户口，例如就让y的祖先做x祖先的儿子，这样x 和 y还是成为一家人了（实现了并操纵）。
代码：
def union(x, y, parent):
x_root = find(x, parent)
y_root = find(y, parent)
# 将x作为根节点
if x_root != y_root:
parent[y_root] = x_root
应用到实际问题中？
这里推荐leetcode上的一道题—《朋友圈》，供大家练习，将上面学到的知识加以运用。
链接：
https://leetcode-cn.com/problems/friend-circles/solution/union-find-suan-fa-xiang-jie-by-labuladong/
题目：
班上有 N 名学生。其中有些人是朋友，有些则不是。他们的友谊具有是传递性。如果已知 A 是 B 的朋友，B 是 C 的朋友，那么我们可以认为 A 也是 C 的朋友。所谓的朋友圈，是指所有朋友的集合。
给定一个 N * N 的矩阵 M，表示班级中学生之间的朋友关系。如果M[i][j] = 1，表示已知第 i 个和 j 个学生互为朋友关系，否则为不知道。你必须输出所有学生中的已知的朋友圈总数。
示例 1:
输入:
[[1,1,0],
[1,1,0],
[0,0,1]]
输出: 2
说明：已知学生0和学生1互为朋友，他们在一个朋友圈。
第2个学生自己在一个朋友圈。所以返回2。
示例 2:输入:
[[1,1,0],
[1,1,1],
[0,1,1]]
输出: 1
说明：已知学生0和学生1互为朋友，学生1和学生2互为朋友，所以学生0和学生2也是朋友，所以他们三个在一个朋友圈，返回1。
解题思路用一句话概括就是：
把有朋友关系的人用union()函数合并到一起，看看合并以后还有几个根节点，一个根节点代表一个朋友圈。
附上解答代码：
from collections import defaultdict
# 查根
def find(x, parent):
r = x
while r != parent[r]:
r = parent[r]
return r
def union(x, y, parent):
x_root = find(x, parent)
y_root = find(y, parent)
# 将x作为根节点
if x_root != y_root:
parent[y_root] = x_root
class Solution(object):
def findCircleNum(self, M):
"""
:type M: List[List[int]]
:rtype: int
"""
parent = defaultdict(int)
ans = set()
if not M:
return 0
for i in range(len(M)):
parent[i] = i
for i in range(len(M)):
for j in range(i, len(M[0])):
if M[i][j] == 1:
union(i, j, parent)
# 所有节点的都有哪些情况，一种情况代表一个连通分量
for i in parent:
ans.add(find(i, parent))
return len(ans)
a = Solution()
print(a.findCircleNum([[1, 1, 0], [1, 1, 0], [0, 0, 1]]))
优化
以下有部分引用自leetcode
我们一开始就是简单粗暴的把p所在的树接到q所在的树的根节点下面，那么这里就可能出现「头重脚轻」的不平衡状况，比如下面这种局面：
长此以往，树可能生长得很不平衡。我们其实是希望，小一些的树接到大一些的树下面，这样就能避免头重脚轻，更平衡一些。解决方法是额外使用一个size数组，记录每棵树包含的节点数，我们不妨称为「重量」：
比如说size[3] = 5表示，以节点3为根的那棵树，总共有5个节点。
初始化代码优化如下：
parent = defaultdict(int)
size = defaultdict(int) # size用来记录每棵树包含的节点数
for i in range(len(M)):
parent[i] = i
size[i] = 1 # 一开始只有一个节点，因此初始化节点数量为1
优化后的union函数：
def union(x, y, parent,size):
x_root = find(x, parent)
y_root = find(y, parent)
if x_root != y_root:
# 谁的节点数多，谁就做根节点
if size[x_root] > size[y_root]:
parent[y_root] = x_root
size[x_root] += size[y_root]
else:
parent[x_root] = y_root
size[y_root] += size[x_root]
完整代码：
from collections import defaultdict
# 查根
def find(x, parent):
r = x
while r != parent[r]:
r = parent[r]
return r
def union(x, y, parent,size):
x_root = find(x, parent)
y_root = find(y, parent)
# 将x作为根节点
if x_root != y_root:
if size[x_root] > size[y_root]:
parent[y_root] = x_root
size[x_root] += size[y_root]
else:
parent[x_root] = y_root
size[y_root] += size[x_root]
class Solution(object):
def findCircleNum(self, M):
"""
:type M: List[List[int]]
:rtype: int
"""
parent = defaultdict(int)
size = defaultdict(int)
ans = set()
if not M:
return 0
for i in range(len(M)):
parent[i] = i
size[i] = 1
for i in range(len(M)):
for j in range(i, len(M[0])):
if M[i][j] == 1:
union(i, j, parent,size)
for i in parent:
ans.add(find(i, parent))
return len(ans)
a = Solution()
print(a.findCircleNum([[1, 1, 0], [1, 1, 0], [0, 0, 1]]))
总结
1.并查集的思想是很精妙的，用一个数组表示了整片森林（parent）
if M[i][j] == 1:
union(i, j, parent,size)
for i in parent:
ans.add(find(i, parent))
return len(ans)
a = Solution()
print(a.findCircleNum([[1, 1, 0], [1, 1, 0], [0, 0, 1]]))
## 总结
1.并查集的思想是很精妙的，用一个数组表示了整片森林（parent）
2.优化的关键在于记录每棵树的节点数量，让节点数少的森林直线节点数多的森林.