====BFS 找联通量,找component. Number of Islands (BFS, DFS 都可以做) Surrounded Regions 算法是：先收集四个周边的 O,然后用BFS或者DFS向里面扩展，visited记录connect点，最后如果没有被visited到的O，会变成X；T: O(m*n), Space: O(m*n). Is Graph Bipartite (

拿到题目，先看看UnionFind 和 PriorityQueue 怎么实现吧，谁让上课没好好听呢。 Kruskal算法是通过按照权值递增的顺序依次选择图中的边，当边不处于同一连通分量时加入生成树，否则舍去此边选择下一条代价最小的边，直到所有顶点都在同一连通分量上。 1.UnionFind并查集 并查集适用于动态连通性问题，比如说最小生成树时判定两节点是否在同一连通分量中等等。java实现如

Union-Find连通性检测之quick-find 理论基础 在图论和计算机科学中，Union-Find 或并查集是一种用于处理一组元素分成的多个不相交集合（即连通分量）的情况，并能快速回答这组元素中任意两个元素是否在同一集合中的问题。Union-Find 特别适用于连通性问题，例如网络连接问题或确定图的连通分量。 Union-Find 的基本操作 Union-Find 数据结构支持两种

Union-Find连通性检测之quick-union 理论基础 在图论和计算机科学中，Union-Find 或并查集是一种用于处理一组元素分成的多个不相交集合（即连通分量）的情况，并能快速回答这组元素中任意两个元素是否在同一集合中的问题。Union-Find 特别适用于连通性问题，例如网络连接问题或确定图的连通分量。 Union-Find 的基本操作 Union-Find 数据结构支持两

算法详细内容参考《算法》第4版1.5案例研究：union-find算法 分析运行结果： package union;import java.util.Arrays;import java.util.Random;class WeightQuickUnion {private int[] id; //分量id,每个节点所属集合标识private int[] size; //以该节点为根其

原文作者：愚公要移山1 原文地址：一个非常实用而且精妙的算法-并查集（java语言实现） 在学习数据结构的时候，老师多少会提到并查集，他的应用也是超级广泛。本文首先会通过案例来对并查集有一个介绍。然后给出并查集的java实现。 1、并查集原理 话说在江湖上有很多门派，这些门派相互争夺武林霸主。毕竟是江湖中人，两个人见面一言不合就开干。但是打归打，总是要判断一下是不是自己人，免得误伤。