需求是这样的：有一个文件，每行有两个字段，帐号和IP。
规则：
- 同IP登录的帐号归为同一工作室
- 有帐号交叉的工作室归为同一工作室。
输出：
表1：工作室编号 帐号，表2：工作室编号 IP
思考：
从规则1可以想到，可以把一个工作室看作一棵树，根节点是一个IP，所有字节点是这个IP登录过的帐号。那么规则2就可以看成，两个树的某个子节点是交叉的，就把两棵树连成一个森林。
而其实可以看成有两个不相交的IP集合（例如刚开始两个IP下面的帐号并无交叉，此时每个IP集合里面只有1个IP），因为某个条件（帐号交叉了），需要把两个IP集合合并，很容易想到是并查集的应用。
具体的做法是：在遍历文件的过程中，生成字典ipdict，key是IP，value是一个set，元素是帐号。同时生成一个字典first_urs_dict，key是帐号，value是这个帐号第一次出现的IP，为什么要这个字典呢？是因为我们只关心登录了两个或以上IP的帐号，当帐号第一次出现时，就把其IP记下，当帐号第二次出现时，看到first_urs_dict存在key，那么这个帐号就是登录了两个IP了，可以把这个IP并到一个集合里了。
而并查集是提供查询某n个元素是否在同一个集合的算法。它只需要定义两个操作find(u)和union(u, v)，使用Python描述就是：
root = {}
def find(u):
if u not in root:
root[u] = u #初始化，每个元素的根是它自己
return u
if find(u) == u:
#根是自己，立即返回
return u
else:
_root = find(u)
root[u] = _root #路径压缩
return _root
def union(u, v):
ru = find(u)
rv = find(v)
if ru != rv:
#两个元素的根不同，把它们的并起来
#做法就是把其中一个根成为另一个根的子节点
root[rv] = ru当find(x)和find(y)的结果是相等的，可以说明x和y在同一个集合里面。
至此，把两个IP-URS树合并的关键一步已经解决。到算法结束，同一个森林里面的IP和URS自然属于同一个工作室了。
附上完整的代码：
#!/usr/bin/env python
import os, sys
import time
root = {}
def find(ip):
if ip not in root:
root[ip] = ip
return ip
rip = root[ip]
if rip == ip:
return ip
else:
_root = find(rip)
root[ip] = _root
return _root
def union(u, v):
ru = find(u)
rv = find(v)
if ru != rv:
root[fv] = fu
def main():
ip_dict = {}
first_urs_dict = {}
count = 0
for line in sys.stdin:
count += 1
if count % 100000 == 0:
print >> sys.stderr, count
urs, ip = line.rstrip('\r\n').split('\t', 1)
if ip not in ip_dict:
s = set()
ip_dict[ip] = s
else:
s = ip_dict[ip]
if urs in first_urs_dict:
fip = first_urs_dict[urs]
if fip != ip:
union(fip, ip)
else:
s.add(urs)
first_urs_dict[urs] = ip
total_dict = {}
fname_ip = 'no_ip.txt'
fname_urs = 'no_urs.txt'
fip = open(fname_ip, 'w')
furs = open(fname_urs, 'w')
no = 0
for ip, urs_set in ip_dict.iteritems():
r = find(ip)
if r not in total_dict:
total_dict[r] = no
_no = no
no += 1
else:
_no = total_dict[r]
print >> fip, "%s\t%s" % ( _no, ip)
for urs in urs_set:
print >> furs, "%s\t%s" % (_no, urs)
fip.close()
furs.close()
if __name__ == '__main__':
main()