任何人都可以提供一些相关知识并收集它吗？

并行集是一种树型数据结构，用于处理一些不相交集的合并问题。

该集合的主要操作是：

1 合并两个不相交的集合 union（a，b）。

2 确定两个元素是否属于同一集合 findset（x）。

每个元素都构建到父指针，该父指针最初指向自身。 (f[x]:=x)

当然，它也可以等于-1或高度和大小的对立面，方便后期优化。

查找过程是：

pascal

function find(x:integer):integer;

beginif f[x]<>x then return find(f[x]) else return x;

end;procedure union(a,b:integer):integer;

beginf[find(a)]:=f[find(b)];

end;/c

int find(int x)

if(f[x]!=x)return(find(f[x]);

elsereturn(x);

void union(int a,int b)

f[find(a)]=f[find(b)];

与 BST 一样，最坏的情况是链，执行查找操作的时间复杂度为 O（N），这太昂贵了。

1.启发式合并。

2.路径压缩。

启发式合并。

这个想法很简单，将一棵节点很少的树合并成一棵节点多的树，或者将少量的高树合并到一棵高树中，后者会与路径压缩有轻微的冲突。

路径压缩。 这个想法也很简单，当一条道路找到一个根节点时，将路径中所有节点的父指针直接指向集合的父亲。

程序后的路径压缩。

procedure find(x:integer):integer;

beginif f[x]<>x then f[x]:=find(f[x]);

return f[x];

end;int find(int x)

if(f[x]==x)return(x);

return(f[x]=find(f[x]))

union的**稍长，所以省略了。

比方说一片森林。 合并多个树后，确定树中的节点是否为同一父节点。 这就是并列的应用。 如果您想了解具体信息，请发送电子邮件。

在一些有n个元素的集合应用问题中，我们通常从每个元素组成一组单个元素开始，然后按照一定的顺序将属于同一组的元素集合合并，反复查找一个元素在哪个集合中。 近年来，这类问题在国际、国内的信息学问题中屡见不鲜，其特点是看似并不复杂，但数据量却极大，如果用正常的数据结构来描述，往往空间太大，计算机无法承担。 即使勉强在空间上通过，操作的时间复杂度也极高，不可能在比赛规定的运行时间（1 3秒）内计算出试题所需的成绩。

初始化每个点所在的集合。

通常，每次使用数据结构时，此步骤只需执行一次，无论实现如何，时间复杂度均为 O（n）。

查找 lookup 元素所在的集合，即根节点。

Merge 将两个元素所在的集合合并到一个集合中。

一般来说，在合并之前，你应该确定两个元素是否属于同一个集合，这可以使用上面的“Find”操作来完成。

并行集是一种基于树的数据结构，用于处理一些不相交集的合并和查询。 它通常用于表示森林在使用中的销盖。

集合是形成单个元素的一组元素，即属于同一个愚蠢群的元素集按一定顺序合并。

您的算法没有编写正确的......

并检查集合：三个集合，其中对于任何一个集合，集合中的元素 （1 n） 吃 （n+1 2*n）、（n+1 2*n） 吃 （2*n+1 3*n） 和 （2*n+1 3*n） 吃 （1 n）。

因为 x 和 y 是同质的。 如果 x 和 y 不再组合，则确定 （y+n） 和 （y+2n） 是否与 x 在一个集合中，如果不是，则 （x，y） 合并为一个集合。 （x+n，y+n） 变成一个集合。

x+2*n，y+2*n）。

对于 x，请吃 y。 如果 x 和 （y+n） 不再组合，则确定 y、（y+2*n） 和 x 是否在同一集合中，如果不是，则 （x，y+n） 合并为一个集合。 （x+n，y+2*n）。

x+2*n，y）。