diff --git a/notes/算法.md b/notes/算法.md
index 5687cf28..eb9acd1d 100644
--- a/notes/算法.md
+++ b/notes/算法.md
@@ -5,6 +5,15 @@
     * [3. ThreeSum](#3-threesum)
     * [4. 倍率实验](#4-倍率实验)
     * [5. 注意事项](#5-注意事项)
+* [栈和队列](#栈和队列)
+    * [1. 栈](#1-栈)
+    * [2. 队列](#2-队列)
+* [union-find](#union-find)
+    * [1. quick-find 算法](#1-quick-find-算法)
+    * [2. quick-union 算法](#2-quick-union-算法)
+    * [3. 加权 quick-union 算法](#3-加权-quick-union-算法)
+    * [4. 路径压缩的加权 quick-union 算法](#4-路径压缩的加权-quick-union-算法)
+    * [5. 各种 union-find 算法的比较](#5-各种-union-find-算法的比较)
 * [排序](#排序)
     * [1. 初级排序算法](#1-初级排序算法)
         * [1.1 约定](#11-约定)
@@ -191,6 +200,297 @@ public class ThreeSumFast {
 
 将所有操作的总成本除于操作总数来将成本均摊。例如对一个空栈进行 N 次连续的 push() 调用需要访问数组的元素为 N+4+8+16+...+2N=5N-4（N 是向数组写入元素，其余的都是调整数组大小时进行复制需要的访问数组操作），均摊后每次操作访问数组的平均次数为常数。
 
+# 栈和队列
+
+## 1. 栈
+
+**数组实现** 
+
+```java
+public class ResizeArrayStack<Item> implements Iterable<Item> {
+    private Item[] a = (Item[]) new Object[1];
+    private int N = 0;
+
+    public void push(Item item) {
+        if (N >= a.length) {
+            resize(2 * a.length);
+        }
+        a[N++] = item;
+    }
+
+    public Item pop() {
+        Item item = a[--N];
+        if (N <= a.length / 4) {
+            resize(a.length / 2);
+        }
+        return item;
+    }
+
+    // 调整数组大小，使得栈具有伸缩性
+    private void resize(int size) {
+        Item[] tmp = (Item[]) new Object[size];
+        for (int i = 0; i < N; i++) {
+            tmp[i] = a[i];
+        }
+        a = tmp;
+    }
+
+    public boolean isEmpty() {
+        return N == 0;
+    }
+
+    public int size() {
+        return N;
+    }
+
+    @Override
+    public Iterator<Item> iterator() {
+        // 需要返回逆序遍历的迭代器
+        return new ReverseArrayIterator();
+    }
+
+    private class ReverseArrayIterator implements Iterator<Item> {
+        private int i = N;
+
+        @Override
+        public boolean hasNext() {
+            return i > 0;
+        }
+
+        @Override
+        public Item next() {
+            return a[--i];
+        }
+    }
+}
+```
+
+上面实现使用了泛型，Java 不能直接创建泛型数组，只能使用转型来创建。
+
+```java
+Item[] arr = (Item[]) new Object[N];
+```
+
+**链表实现** 
+
+需要使用链表的头插法来实现，因为头插法中最后压入栈的元素在链表的开头，它的 next 指针指向前一个压入栈的元素，在弹出元素使就可以让前一个压入栈的元素称为栈顶元素。
+
+```java
+public class Stack<Item> {
+
+    private Node top = null;
+    private int N = 0;
+
+    private class Node {
+        Item item;
+        Node next;
+    }
+
+    public boolean isEmpty() {
+        return N == 0;
+    }
+
+    public int size() {
+        return N;
+    }
+
+    public void push(Item item) {
+        Node newTop = new Node();
+        newTop.item = item;
+        newTop.next = top;
+        top = newTop;
+        N++;
+    }
+
+    public Item pop() {
+        Item item = top.item;
+        top = top.next;
+        N--;
+        return item;
+    }
+}
+```
+## 2. 队列
+
+下面是队列的链表实现，需要维护 first 和 last 节点指针，分别指向队首和队尾。
+
+这里需要考虑让哪个指针指针链表头部节点，哪个指针指向链表尾部节点。因为出队列操作需要让队首元素的下一个元素成为队首，就需要容易获取下一个元素，而链表的头部节点的 next 指针指向下一个元素，因此让队首指针 first 指针链表的开头。
+
+```java
+public class Queue<Item> {
+    private Node first;
+    private Node last;
+    int N = 0;
+    private class Node{
+        Item item;
+        Node next;
+    }
+
+    public boolean isEmpty(){
+        return N == 0;
+    }
+
+    public int size(){
+        return N;
+    }
+
+    // 入队列
+    public void enqueue(Item item){
+        Node newNode = new Node();
+        newNode.item = item;
+        newNode.next = null;
+        if(isEmpty()){
+            last = newNode;
+            first = newNode;
+        } else{
+            last.next = newNode;
+            last = newNode;
+        }
+        N++;
+    }
+
+    // 出队列
+    public Item dequeue(){
+        Node node = first;
+        first = first.next;
+        N--;
+        return node.item;
+    }
+}
+```
+
+# union-find
+
+**概览** 
+
+用于解决动态连通性问题，能动态连接两个点，并且判断两个点是否连接。
+
+<div align="center"> <img src="../pics//365e5a18-cf63-4b80-bb12-da6b650653f7.jpg"/> </div><br>
+
+**API** 
+
+<div align="center"> <img src="../pics//f60c2116-fd19-4431-a57c-102fcc41ebd9.jpg"/> </div><br>
+
+**基本数据结构** 
+
+```java
+public class UF {
+    // 使用 id 数组来保存点的连通信息
+    private int[] id;
+
+    public UF(int N) {
+        id = new int[N];
+        for (int i = 0; i < N; i++) {
+            id[i] = i;
+        }
+    }
+
+    public boolean connected(int p, int q) {
+        return find(p) == find(q);
+    }
+}
+```
+
+## 1. quick-find 算法
+
+保证在同一连通分量的所有触点的 id 值相等。
+
+这种方法可以快速取得一个触点的 id 值，并且判断两个触点是否连通，但是 union 的操作代价却很高，需要将其中一个连通分量中的所有节点 id 值都修改为另一个节点的 id 值。
+
+```java
+    public int find(int p) {
+        return id[p];
+    }
+    public void union(int p, int q) {
+        int pID = find(p);
+        int qID = find(q);
+
+        if (pID == qID) return;
+        for (int i = 0; i < id.length; i++) {
+            if (id[i] == pID) id[i] = qID;
+        }
+    }
+```
+
+## 2. quick-union 算法
+
+在 union 时只将触点的 id 值指向另一个触点 id 值，不直接用 id 来存储所属的连通分量。这样就构成一个倒置的树形结构，根节点需要指向自己。在进行查找一个节点所属的连通分量时，要一直向上查找直到根节点，并使用根节点的 id 值作为本连通分量的 id 值。
+
+<div align="center"> <img src="../pics//81a75fed-5c1d-4e4c-af4a-4c38c2a48927.jpg"/> </div><br>
+
+```java
+    public int find(int p) {
+        while (p != id[p]) p = id[p];
+        return p;
+    }
+
+    public void union(int p, int q) {
+        int pRoot = find(p);
+        int qRoot = find(q);
+        if (pRoot == qRoot) return;
+        id[pRoot] = qRoot;
+    }
+```
+
+这种方法可以快速进行 union 操作，但是 find 操作和树高成正比，最坏的情况下树的高度为触点的数目。
+
+<div align="center"> <img src="../pics//70a09383-f432-4b0f-ba42-b5b30d104f0b.jpg"/> </div><br>
+
+## 3. 加权 quick-union 算法
+
+为了解决 quick-union 的树通常会很高的问题，加权 quick-union 在 union 操作时会让较小的树连接较大的树上面。
+
+理论研究证明，加权 quick-union 算法构造的树深度最多不超过 lgN。
+
+<div align="center"> <img src="../pics//b0d94736-e157-4886-aff2-c303735b0a24.jpg"/> </div><br>
+
+```java
+public class WeightedQuickUnionUF {
+    private int[] id;
+    // 保存节点的数量信息
+    private int[] sz;
+
+    public WeightedQuickUnionUF(int N) {
+        id = new int[N];
+        sz = new int[N];
+        for (int i = 0; i < N; i++) {
+            id[i] = i;
+            sz[i] = 1;
+        }
+    }
+
+    public boolean connected(int p, int q) {
+        return find(p) == find(q);
+    }
+
+    public int find(int p) {
+        while (p != id[p]) p = id[p];
+        return p;
+    }
+
+    public void union(int p, int q) {
+        int i = find(p);
+        int j = find(q);
+        if (i == j) return;
+        if (sz[i] < sz[j]) {
+            id[i] = j;
+            sz[j] += sz[i];
+        } else {
+            id[j] = i;
+            sz[i] += sz[j];
+        }
+    }
+}
+```
+
+## 4. 路径压缩的加权 quick-union 算法
+
+在检查节点的同时将它们直接链接到根节点，只需要在 find 中添加一个循环即可。
+
+## 5. 各种 union-find 算法的比较
+
+<div align="center"> <img src="../pics//2b6037b2-ec69-4235-ad0e-886fa320d645.jpg"/> </div><br>
+
 # 排序
 
 ## 1. 初级排序算法
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diff --git a/pics/365e5a18-cf63-4b80-bb12-da6b650653f7.jpg b/pics/365e5a18-cf63-4b80-bb12-da6b650653f7.jpg
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index 00000000..1057068a
Binary files /dev/null and b/pics/70a09383-f432-4b0f-ba42-b5b30d104f0b.jpg differ
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index 00000000..6acdc930
Binary files /dev/null and b/pics/81a75fed-5c1d-4e4c-af4a-4c38c2a48927.jpg differ
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index 00000000..96ec26a7
Binary files /dev/null and b/pics/b0d94736-e157-4886-aff2-c303735b0a24.jpg differ
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index 00000000..8fc059bf
Binary files /dev/null and b/pics/f60c2116-fd19-4431-a57c-102fcc41ebd9.jpg differ