本文探讨了如何通过并查集算法在用户数据中识别具有相同字段的个体，以确定统一用户。作者介绍了如何将不同图结构转化为统一处理格式，并展示了在查找相同字段和合并用户场景中的具体操作。涉及深度优先和广度优先搜索，以及Prim和克鲁斯卡尔算法在最小生成树中的应用。
题目： 每个user有三个字段 a，b，c ，若俩个user中有任意一个字段相同，他们就是统一用户
解法： 并查集 先找一下有没有相同的 发现相同立马union mapA就是a字段
图
通常图的题给出的数据结构各种各样，有邻接矩阵 邻接表还有三元组（边权重，入边点，出边点 他是整体的）
每种结构都很麻烦，所以写题时候，用接口变成一种结构，然后死记这个模板
固定结构：
三元组的转换：
深度优先遍历
广度优先遍历
还把cur放进去是为了未来退回的时候有路可走，相当于恢复环境
拓扑排序
他们在处理的时候，没有对其他图本身改变，都是新创建一个队列或hashmap或栈进行处理
最小生成树
1.prim算法 用小根堆
2.克鲁斯卡尔算法 并查集
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