並查集是一種樹型的資料結構，用於處理一些不交集（Disjoint Sets）的合併及查詢問題。有一個聯合-查詢演算法（union-find algorithm）定義了兩個用於此資料結構的操作：

Find：確定元素屬於哪一個子集。它可以被用來確定兩個元素是否屬於同一子集。
Union：將兩個子集合併成同一個集合。
由於支援這兩種操作，一個不相交集也常被稱為聯合-查詢資料結構（union-find data structure）或合併-查詢集合（merge-find set）。其他的重要方法，MakeSet，用於建立單元素集合。有了這些方法，許多經典的劃分問題可以被解決。

public class UnionFind5
 
 implements UF {
    private int[] parent;
    private int[] rank;

    public UnionFind5(int size) {
        parent = new int[size];
        rank = new int[size];
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            parent[i] = i;
            rank[i] = 1;
        }
    }

    @Override
    public
 
 int getSize() {
        return parent.length;
    }

    private int find(int p) {
        if (p < 0 && p > parent.length) {
            throw new IllegalArgumentException("p is out of bound");
        }
        while (p != parent[p]) {
            parent[p]=parent[parent[p]];
            p = parent[p];
        }
        return p;
    }

    @Override
    public boolean isConnected(int q, int p) {
        return find(q) == find(p);
    }

    @Override
    public void unionElement(int q, int p) {
        int qRoot = find(q);
        int pRoot = find(p);
        if (qRoot == pRoot) {
            return;
        } else {
            //將元素少的合併到元素多的上
            if (rank[qRoot] > rank[pRoot]) {
                parent[pRoot] = qRoot;
            } else if (rank[qRoot] < rank[pRoot]) {
                parent[qRoot] = pRoot;
            } else {//rank[qRoot] == rank[pRoot
                parent[qRoot] = pRoot;
                rank[pRoot] += 1;
            }
        }
    }
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("123");
    }
}