Python中的UnionFind实现 联合查找是一种数据结构，可保持不相交的集合（称为连接的组件或简称为组件）成员身份，并使合并（联合）两个组件以及查找两个元素是否已连接（即属于同一组件）更加容易。 ）。 这实现了“加权快速工会与路径压缩”联合查找算法。 仅当元素是不可变的对象时才有效。 联合和查找（N + M \ log ^ * N）的最坏情况，具有N个元素和M个联合/查找操作。 函数\ log ^ *是获取一个数字的\ log （以2为底）直到达到1所需的次数。实际上，每个操作的摊销成本几乎是线性的 。 内容 模块unionfind与类UnionFind 示例笔记本UnionFindExamples.ipynb 许可证：麻省理工学院。 要求 numpy

基于Union-Find数据结构实现Kruskal求最小生成树，代码设计及变量命名附详细注释。基于Union-Find数据结构实现Kruskal求最小生成树，代码设计及变量命名附详细注释。

数据结构并查集的相关资料，包括几篇并查集的论文，还有POJ上面几道关于并查集的题目的源代码

持久的联合查找 由 Jason Hemann 和 Dan Friedman 实施。 基于 Sylvain Conchon 和 Jean-Christophe Filliâtre 的设计。 请参阅持久联合查找数据结构。 在 ACM SIGPLAN Workshop on ML，第 37-45 页，德国弗莱堡，2007 年 10 月。 此实现通过允许将新元素添加到集合中来扩展论文。