并查集（Union-find Sets）是一种很静止而有用的数据结构，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 算法和求近期公共祖先（Least Common Ancestors, LCA）等。
使用并查集时，首先会存在一组不相交的动态集合 S={S1,S2,⋯,Sk}。一般都会使用一个整数表示集合中的一个元素。
每一个集合可能包括一个或多个元素，并选出集合中的某个元素作为代表。每一个集合中详细包括了哪些元素是不关心的，详细选择哪个元素作为代表一般也是不关心的。我们关心的是，对于给定的元素，能够非常快的找到这个元素所在的集合（的代表）。以及合并两个元素所在的集合，并且这些操作的时间复杂度都是常数级的。
并查集的基本操作有三个：
- makeSet(s)：建立一个新的并查集。当中包括 s 个单元素集合。
- unionSet(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，假设相交则不合并。
- find(x)：找到元素 x 所在的集合的代表，该操作也能够用于推断两个元素是否位于同一个集合，仅仅要将它们各自的代表比較一下就能够了。
并查集的实现原理也比較简单，就是使用树来表示集合，树的每一个节点就表示集合中的一个元素。树根相应的元素就是该集合的代表。如图 1 所看到的。
图 1 并查集的树表示
图中有两棵树，分别相应两个集合。当中第一个集合为 {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。
沿着每一个节点的父节点不断向上查找，终于就能够找到该树的根节点。即该集合的代表元素。
如今，应该能够非常easy的写出 makeSet 和 find 的代码了，如果使用一个足够长的数组来存储树节点（非常类似之前讲到的静态链表），那么 makeSet 要做的就是构造出如图 2 的森林，当中每一个元素都是一个单元素集合。即父节点是其自身：
图 2 构造并查集初始化
对应的代码例如以下所看到的。时间复杂度是 O(n)：
//用有根森林实现并查集
const int MAXSIZE = 100;
int uset[MAXSIZE]; //每一个集合对象的父节点指针（下标）
int rank[MAXSIZE]; //按秩合并用，每一个集合对象的秩（除开自身外的子树高）
void makeSet(int n) //O(n)
{
for (int i = 0; i < n; i++)
{
uset[i] = i; //令每一个元素对象构成一个单元素的集合。父节点指针指向自身
rank[i] = 0;
}
}路径压缩，就是在每次查找时，令查找路径上的每一个节点都直接指向根节点，如图 3 所看到的。
图 3 路径压缩
我准备了两个版本号的 find 操作实现，各自是递归版和非递归版。只是两个版本号眼下并没有发现有什么明显的效率差距，所以详细使用哪个全然凭个人喜好了。
find操作的递归写法：
int find_r(int x) //递归，路径压缩
{
if (x != uset[x]) uset[x] = find_r(uset[x]);
return uset[x];
}迭代写法：
int find(int x) //迭代，路径压缩
{
int p = x, t;
while (p != uset[p]) p = uset[p]; //找到树根
while (x != p) { t = uset[x]; uset[x] = p; x = t;}
return x;
}最后是合并操作 unionSet。并查集的合并也很easy，就是将一个集合的树根指向还有一个集合的树根，如图 4 所看到的。
图 4 并查集的合并
这里也能够应用一个简单的启示式策略——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，就是总是将比較矮的树作为子树，加入到较高的树中。
为了保存秩，须要额外使用一个与 uset 同长度的数组，并将全部元素都初始化为 0。
void unionSet(int x, int y) //安秩合并
{
if ((x = find(x)) == (y = find(y))) return;
if (rank[x] > rank[y])
uset[y] = x;
else
{
uset[x] = y;
if (rank[x] == rank[y]) rank[y]++;
}
}以下是按秩合并+路径压缩的并查集的完整代码：
//用有根森林实现并查集
const int MAXSIZE = 100;
int uset[MAXSIZE]; //每一个集合对象的父节点指针（下标）
int rank[MAXSIZE]; //按秩合并用，每一个集合对象的秩（除开自身外的子树高）
void makeSet(int n) //O(n)
{
for (int i = 0; i < n; i++)
{
uset[i] = i; //令每一个元素对象构成一个单元素的集合，父节点指针指向自身
rank[i] = 0;
}
}
int find_r(int x) //递归，路径压缩
{
if (x != uset[x]) uset[x] = find_r(uset[x]);
return uset[x];
}
int find(int x) //迭代，路径压缩
{
int p = x, t;
while (p != uset[p]) p = uset[p]; //找到树根
while (x != p) { t = uset[x]; uset[x] = p; x = t;}
return x;
}
void unionSet(int x, int y) //安秩合并
{
if ((x = find(x)) == (y = find(y))) return;
if (rank[x] > rank[y])
uset[y] = x;
else
{
uset[x] = y;
if (rank[x] == rank[y]) rank[y]++;
}
}除了按秩合并，并查集另一种常见的策略，就是按集合中包括的元素个数（或者说树中的节点数）合并。将包括节点较少的树根，指向包括节点较多的树根。
这个策略与按秩合并的策略类似。相同能够提升并查集的执行速度。并且省去了额外的 rank 数组。
这种并查集具有一个稍微不同的定义，即若 uset 的值是正数，则表示该元素的父节点（的索引）。若是负数，则表示该元素是所在集合的代表（即树根），并且值的相反数即为集合中的元素个数。对应的代码例如以下所看到的，相同包括递归和非递归的 find 操作：
//用有根森林实现并查集
const int MAXSIZE = 100;
int uset[MAXSIZE]; //若 uset 的值是正数，则表示该元素的父节点（的索引）；
//若是负数。则表示该元素是所在集合的代表（即树根），并且值的相反数即为集合中的元素个数。
void makeSet(int n) //O(n)
{
for (int i = 0; i < n; i++) uset[i] = -1;
}
int find_r(int x) //递归，路径压缩
{
if (uset[x] < 0) return x;
uset[x] = find_r(uset[x]);
return uset[x];
}
int find(int x) //迭代，路径压缩
{
int p = x, t;
while (uset[p] >= 0) p = uset[p]; //找到树根
while (x != p) { t = uset[x]; uset[x] = p; x = t;}
return x;
}
void unionSet(int x, int y) //安秩合并
{
if ((x = find(x)) == (y = find(y))) return;
//将包括节点较少的树根，指向包括节点较多的树根
//uset[x]和uest[y]均为<=0的数。越小。代表集合的元素对象越多
if (uset[x] < uset[y]) //x多y少
{
uset[x] += uset[y];
uset[y] = x;
}
else // x少y多
{
uset[y] += uset[x];
uset[x] = y;
}
}假设要获取某个元素 x 所在集合包括的元素个数。能够使用 -uset[find(x)] 得到。
并查集的空间复杂度是 O(n) 的。这个非常显然，假设是按秩合并的，占的空间要多一些。find 和 union 操作都能够看成是常数级的，或者准确来说。在一个包括 n 个元素的并查集中，进行 m 次查找或合并操作，最坏情况下所需的时间为 O(mα(n))，这里的 α 是 Ackerman 函数的某个反函数。在极大的范围内（比可观察到的宇宙中预计的原子数量 10^80 还大非常多）都能够觉得是不大于 4 的。详细的时间复杂度分析。请參见《算法导论》的 21.4 节 带路径压缩的按秩合并的分析。
參考：http://www.cnblogs.com/cyjb/
其它关于并查集的资料：
并查集(Union-Find)算法介绍
并查集在Kruskal算法（求最小生成树）中的应用：数据结构之最小生成树
并查集（这里面罗列了可用并查集解决的acm题）