本节介绍了高速综合优化算法。
重量的概念，每次操作的时候将重量小的部件挂在重量大的部件之下。
这样就避免了树形结构太高的问题。
下图展示了优化前后的树形结构深度的对照。
证明
能够证明每一个节点的深度最大为lgN。
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由于每次合并的时候较小的部件要放在较大的部件之下，所以假设要添加树的高度。每次合并之后，树的大小至少要翻一番。
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而N个节点最多仅仅能翻lgN番。
复杂度
这样的算法中合并操作最坏的复杂度为lgN，查询操作最坏情况的复杂度为lgN。
路径压缩
尽管眼下的算法已经可以保证复杂度在lgN下面。可是还有更好的方法。
基本想法就是在查找根节点时，将路径上的全部节点进行路径压缩。仅仅须要一行额外的代码。
使用路径压缩之后查询操作的复杂度是lg*N。lg*是第二种函数，表示的是lgN几次才干达到1。比方lg*16，须要三次lg，lg16=4，lg4=2，lg2=1，所以lg*16=3。
理论上来说查询操作的复杂度不是1，可是实际应用中，这样的算法的复杂度就是1。
结论
尽管现代的超级计算机速度非常快，可是好的算法能节省很多其它的时间。第一种高速查找算法解决一个问题须要30年时间，而如今有了更好的算法。解决相同的问题仅仅须要6秒。
所以，不要期望以后计算机速度快了算法就不须要了。算法是计算机的基础。它永远不会过时。
代码
public class UnionFind
{ private int[]
id; private int[]
size; public UnionFind(int n)
{ id
= new int[n]; size
= new int[n]; for(int i
= 0;
i < n; i++) { id[i]
= i; size[i]
= 1; } } public void union(int a, int b)
{ int root_a
= root(a); int root_b
= root(b); if(root_a
== root_b) { return; } //
为了保持树的平衡 if(size[root_a]
< size[root_b]) { id[root_a]
= id[root_b]; size[root_b]
+= size[root_a]; } else { id[root_b]
= id[root_a]; size[root_a]
+= size[root_b]; } } public boolean connected(int a, int b)
{ return root(a)
== root(b); } public int root(int x)
{ while(x
!= id[x]) { id[x]
= id[id[x]]; //
路径压缩 x
= id[x]; } return x; }}
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