python 编程实现带有压缩规则和加权规则的Find和U-nion算法，写出主程序设置初始集合中只包含一个元素，随机执行union和find的方法，分别打印数组存储情况

好的，我知道了。这是一个比较具体的编程问题，我会尽力解答。以下是Python实现带有压缩规则和加权规则的Find和Union算法的代码：

class UnionFind:
    def __init__(self, n):
        self.parent = list(range(n))
        self.size = [1] * n

    def find(self, i):
        if self.parent[i] != i:
            self.parent[i] = self.find(self.parent[i])
        return self.parent[i]

    def union(self, i, j):
        pi, pj = self.find(i), self.find(j)
        if pi != pj:
            if self.size[pi] < self.size[pj]:
                pi, pj = pj, pi
            self.parent[pj] = pi
            self.size[pi] += self.size[pj]

if __name__ == '__main__':
    n = 10
    uf = UnionFind(n)

    import random
    for i in range(n-1):
        uf.union(i, i+1)

    for _ in range(n):
        i = random.randint(0, n-1)
        j = random.randint(0, n-1)
        uf.union(i, j)
        print(uf.parent)

上述代码实现了一个`UnionFind`类，用于存储并操作集合。`__init__`方法初始化一个包含`n`个元素的集合，每个元素的父节点为自身，大小为1。`find`方法根据压缩规则，找到某个元素所在的集合的根节点，并将其路径上所有节点的父节点直接设为根节点，以便后续快速查找。`union`方法根据加权规则，将两个元素所在的集合合并，使其中大小较小的集合成为较大集合的子集，并更新元素的父节点和集合大小。

在主方法中，我们先创建一个包含`n`个元素的集合，每个元素均为独立的集合。随后将前`n-1`个元素两两合并，使它们成为同一个集合。最后，我们随机选择两个元素，将它们所在的集合合并，并打印当前`parent`数组，以便观察集合的合并情况。