本文主要是介绍Union Find 题型总结，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
Union Find模板要会背诵；
private class UnionFind {private int[] father;private int count;public UnionFind(int n) {this.father = new int[n + 1];for(int i = 0; i <= n; i++) {father[i] = i;}this.count = n;}public int find(int x) {int j = x;while(father[j] != j) {j = father[j];}//path compression;while(x != j) {int fx = father[x];father[x] = j;x = fx;}return j;}public void union(int a, int b) {int root_a = find(a);int root_b = find(b);if(root_a != root_b) {father[root_a] = root_b;this.count--;}}public int getCount() {return this.count;}}Friend Cycles（经典的Union Find题目，按照模板写就行了 ）
Connecting Cities With Minimum Cost (按照cost sort之后，每次拿edge，如果不相连则connect，totalcost += edgecost; UF判断是否相连) 这题也可以用dijkstra做，node存city和cost，每次poll出来最小的cost连接city，如果没有visite就加上，这样最后visited里面全部是cities，就是最小的cost；
Redundant Connection (经典UF, 如果两条边father 相同，那么就是redundant);
Redundant Connection II (hard, 这题要分三种情况讨论)
Connecting Graph 标准模板；
Connecting Graph II (size的信息记录在老大哥那里，只需加一个size array就行，每次union的时候b的size += a.size; )
Connecting Graph III (还是UnionFind的模板，注意count每次union的时候减减，就可以了。)
Number of Islands II (这题就是加入一个点，然后跟他的四个连边进行union，如果四个边有1，那么进行union，result加入union之后的count；这个题是二维变成一维的union Find。题目出的还是不错的，不亏是google的题目，很有筛选性；)
Minimum Spanning Tree (需要判断是否连通满了，所以需要用unionfind来判断；如何利用最小的边去connect，核心思想就是：首先把边按照value sort一下，然后依次取出来，给city的点进行编号，然后看两个点是否connect，不connect则conenct，这样每次用的边都是value最小的，那么最后connect完了之后，所用到的value就是最小的，而且由于点全部connect了，那么后面value比较大的边，就不会用来connect了；最后如果能够形成的边如果是n-1那么就是正确答案，否则不能connect所有的点，return empty list)
Graph Valid Tree 如果是tree的条件就是：
1.只有一个连通块, connected component = 1;
2. 边的数目 = 点的数目-1； edges = points - 1;
Maximum Association Set (以书为node，建立一个<string,Integer> mapping, 注意size是2*n, 用不同的index代表不同的书，如果hashmap里面有了，就不用加了，是同一本书；union完之后，扫描一遍求出最大的size和最大的index，然后根据index来收集书名；注意去重，因为我是扫描了一遍书名，书名就有重复的，必须去重复；)
这篇关于Union Find 题型总结的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
