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并查集并查集概述并查集功能分析数组实现并查集并查集——森林实现并查集——查找算法并查集——合并算法整体代码并查集概述并查集(Union Find)，又称不相交集合(Disjiont Set)，它应用于N个元素的集合求并与查询问题，在该应用场景中，我们通常是在开始时让每个元素构成一个单元素的集合，然后按一定顺序将属于同一组的元素所在的集合合并，其间要反复查找一个元素在哪个集合中。虽然该问题并不复杂，但面对极大的数据量时，普通的数据结构往往无法解决，并查集就是解决该种问题最为优秀的算法。算法过程示例：

主要内容一维数组的创建和初始化一维数组的使用一维数组在内存中的存储二维数组的创建和初始化二维数组的使用二维数组在内存中的存储数组作为函数参数一维数组的创建和初始化数组的创建数组是一组相同类型元素的集合。 数组的创建方式：type_t arr_name [const_n];//type_t 是指数组的元素类型//const_n 是一个常量表达式，用来指定数组的大小数组创建的实例：//代码1int arr1[10];//代码2int count = 10;int

布隆过滤器的提出我们在使用新闻客户端看新闻时，它会给我们不停地推荐新的内容，它每次推荐时要去重，去掉那些已经看过的内容。问题来了，新闻客户端推荐系统如何实现推送去重的？ 用服务器记录了用户看过的所有历史记录，当推荐系统推荐新闻时会从每个用户的历史记录里进行筛选，过滤掉那些已经存在的记录。 如何快速查找呢？用哈希表存储用户记录，缺点：浪费空间用位图存储用户记录，缺点：不能处理哈希冲突将哈希与位图结合，即布隆过滤器布隆过滤器概念布隆过滤器是由布隆（Burton Howard Bloom）在197

1、位图概念1.1. 面试题给40亿个不重复的无符号整数，没排过序。给一个无符号整数，如何快速判断一个数是否在这40亿个数中。【腾讯】1. 遍历，时间复杂度O(N)2. 排序(O(NlogN))，利用二分查找: logN3. 位图解决数据是否在给定的整形数据中，结果是在或者不在，刚好是两种状态，那么可以使用一个二进制比特位来代表数据是否存在的信息，如果二进制比特位为1，代表存在，为0代表不存在。比如：1.2. 位图概念所谓位图，就是用每一位来存放某种状态，适用于海量数据，数据无重复的场