小虎同学打算在华东区域的多个地区开设某虎工场店，他希望以最少的数量覆盖所有目标地区，并降低成本。为了达到这个目标，他将这些地区抽象为平面上的坐标点，并根据一条简单的规则来判断地区间是否能够连接。规则很简单：如果两个地区的坐标点在同一行或同一列，就认为它们之间存在道路，可以用工场店覆盖。反之，如果地区坐标不在同一行或同一列，就认为它们之间不存在道路，需要额外的工场店才能覆盖。现在的问题是：对于一组给定的地区，如果我们希望某虎公司的服务可以覆盖到所有目标地区，那么小虎同学最少需要开设几家工场店呢？通过合理的规划和计算，我们可以得出最优的答案，帮助小虎同学在最少的工场店数量下，实现最全面的服务覆盖。注意：若地区可以通过中间地区去往另一地区，则也视作这两个地区可达。

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 		小虎同学打算在华东区域的多个地区开设某虎工场店，他希望以最少的数量覆盖所有目标地区，并降低成本。为了达到这个目标，他将这些地区抽象为平面上的坐标点，并根据一条简单的规则来判断地区间是否能够连接。 	

 		规则很简单：如果两个地区的坐标点在同一行或同一列，就认为它们之间存在道路，可以用工场店覆盖。反之，如果地区坐标不在同一行或同一列，就认为它们之间不存在道路，需要额外的工场店才能覆盖。 	

 		现在的问题是：对于一组给定的地区，如果我们希望某虎公司的服务可以覆盖到所有目标地区，那么小虎同学最少需要开设几家工场店呢？ 	

 		通过合理的规划和计算，我们可以得出最优的答案，帮助小虎同学在最少的工场店数量下，实现最全面的服务覆盖。 	

 	注意：若地区可以通过中间地区去往另一地区，则也视作这两个地区可达 。 

并查集，求多个点最后能组成多少个独立的树，可以在遍历每个城市坐标的时候，就把y相同，或者x相同的点组织起来，减少时间复杂度

import java.util.*;   public class Solution {     /**      * 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可      *      * 最少需要开设的工场店数量      * @param cities int整型二维数组 城市坐标      * @return int整型      */     int count = -1;     public int findFather(int curr, int[] fatherMap){         if(fatherMap[curr]!=(curr)){             fatherMap[curr]=findFather(fatherMap[curr], fatherMap);         }         return fatherMap[curr];     }     public void union(int left, int right, int[] fatherMap){         int lFather = findFather(left, fatherMap);         int rFather = findFather(right, fatherMap);         if(lFather==rFather){return;}         count--;         fatherMap[lFather]=rFather;     }     public int minFactoryStores (int[][] cities) {         int[] fatherMap = new int[cities.length];         count=cities.length;         Map<Integer, List<Integer>> y2index = new HashMap<>();         Map<Integer, List<Integer>> x2index = new HashMap<>();         for(int i=0;i<cities.length;i++){             fatherMap[i]=i;             int x = cities[i][0], y = cities[i][1];             List<Integer> oldValue = y2index.computeIfAbsent(y, e->new ArrayList<>());             oldValue.add(i);              oldValue = x2index.computeIfAbsent(x, e->new ArrayList<>());             oldValue.add(i);         }         for(List<Integer> yValue : y2index.values()){             if(yValue.size()<=1){continue;}             for(int i=0;i<yValue.size();i++){                 for(int j=i+1;j<yValue.size();j++){                     union(yValue.get(i), yValue.get(j), fatherMap);                 }             }         }         for(List<Integer> xValue : x2index.values()){             if(xValue.size()<=1){continue;}             for(int i=0;i<xValue.size();i++){                 for(int j=i+1;j<xValue.size();j++){                     union(xValue.get(i), xValue.get(j), fatherMap);                 }             }         }         return count;      } }

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以上就是关于问题小虎同学打算在华东区域的多个地区开设某虎工场店，他希望以最少的数量覆盖所有目标地区，并降低成本。为了达到这个目标，他将这些地区抽象为平面上的坐标点，并根据一条简单的规则来判断地区间是否能够连接。规则很简单：如果两个地区的坐标点在同一行或同一列，就认为它们之间存在道路，可以用工场店覆盖。反之，如果地区坐标不在同一行或同一列，就认为它们之间不存在道路，需要额外的工场店才能覆盖。现在的问题是：对于一组给定的地区，如果我们希望某虎公司的服务可以覆盖到所有目标地区，那么小虎同学最少需要开设几家工场店呢？通过合理的规划和计算，我们可以得出最优的答案，帮助小虎同学在最少的工场店数量下，实现最全面的服务覆盖。注意：若地区可以通过中间地区去往另一地区，则也视作这两个地区可达。的答案

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