如何进行数据分堆比较有效率？
说对一批数据按照相似性进行分堆，如何比较有效率？
前提和假设：
1、数据存在两两相似的对照关系，比如A和B相似，B和C相似，E和F相似
2、假设相似关系是可传递的
目的：
将这些数据按照相似关系进行分堆，结果类似[[A,B,C],[E,F]]
由于数据量比较大，一个个遍历去分堆会越来越慢。
大家有什么好的思路能最有效率，除了算法也可以提供现成可用的技术方案？
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评论（1）
并查集
初始设所有的数据的父亲为自己
然后遍历数据之间的关系
对每一个关系将其中的一个数据的父亲设为对方的父亲
遍历完关系以后具有相同根的两个数据是属于同一类的
根需要进行递归查找，可以在查找的时候进行路径压缩