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并查集是一种解决动态连通性问题的数据结构，常用于无向图的连通分量判断。文章介绍了并查集的初始化、查询、合并等基本操作，并探讨了平衡性优化（路径压缩、按秩合并）和启发式合并策略。此外，通过实例展示了并查集在解决实际问题中的应用，如找省份数量、检查环路和构建最小生成树等。
并查集 Union-Find
- 并查集（Union-Find）
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- 常用模板
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- 总结
- 启发式合并
- 扩展域并查集
并查集（Union-Find）
并查集是解决 动态连通性 问题的一类非常高效的数据结构。
连通： 无向图上两点 u, v 之间存在路径，称这两个点是连通的。
连通分量： 无向图的每个极大连通块是这张无向图的连通分量。
例：547. 省份数量
无向图：省 连通分量，isConnected 邻接矩阵
森林，树：由 子结点 找到 父结点。
1、初始化
使用森林（若干棵树）来表示图的动态连通性，用 数组 来具体实现这个森林。
设定树的每个结点有一个指针指向其父结点，如果是根结点的话，这个指针指向自己。
parent []，索引：城市编号，值：父结点，开始为自己和自己相连。
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