并查集

题目要求 给你一个 m x n 的二维字符网格 grid： "1" 表示陆地 "0" 表示水 题目要求返回岛屿数量。 一个岛屿由水平或垂直相邻的陆地组成。对角线相邻不算连通。可以认为网格四周都被水包围。 输入输出 输入：grid: List[List[str]] 输出：岛屿数量 int 只看上下左右四个方向。 "0" 水格子不能算作岛屿的一部分。 示例 输入： [ ["1","1","1","1","0"], ["1","1","0","1","0"], ["1","1","0","0","0"], ["0","0","0","0","0"] ] 输出：1 这些陆地通过上下左右连成一整块，所以答案是 1。 输入： [ ["1","1","0","0","0"], ["1","1","0","0","0"], ["0","0","1","0","0"], ["0","0","0","1","1"] ] 输出：3 这里有三块互不连通的陆地，所以答案是 3。 约束 m == grid.length n == grid[i].length 1 <= m, n <= 300 grid[i][j] 只会是 "0" 或 "1" 这一题可以用 DFS 或 BFS 做。这里的目标是练并查集：把每块陆地当成一个节点，把相邻陆地合并，最后留下的陆地连通分量数量就是岛屿数量。 ...

副标题 / 摘要 并查集不是从 find 和 union 这两个函数名开始背。它要解决的问题是：怎样判断两个点是否已经属于同一个集合，并在看到一条连接关系时把两个集合合并。 预计阅读时长：10~12 分钟 标签：Hot100、并查集、Union-Find、DSU、图 SEO 关键词：并查集, Union-Find, DSU, find, union, count, 路径压缩 元描述：用 Python 从零推导并查集模板，讲清 parent、find、union、count、路径压缩和连通分量计数。 A — Algorithm（从集合合并压力开始） 小任务：不断合并集合，并回答连通性 假设有 5 个点： 0, 1, 2, 3, 4 一开始，每个点都是一个独立集合： {0}, {1}, {2}, {3}, {4} 现在依次发生两次合并： union(0, 1) union(1, 2) 我们想回答三个问题： 0 和 2 是否在同一个集合？ 3 和 4 是否在同一个集合？ 当前一共有几个集合？ 手工看答案是： {0, 1, 2}, {3}, {4} 所以： 0 和 2 在同一个集合 3 和 4 不在同一个集合 当前 count = 3 这就是并查集要解决的核心任务： ...