Algorithm 连接具有相似元素的多个子集的最快方法是什么？

我有一个50多万子集的列表，每个子集有1到500个值（整数）。所以我有点像：

{1, 2, 3 }
{2, 3}
{4, 5}
{3, 6, 7}
{7, 9}
{8, 4}
{10, 11}

运行代码后，我希望得到：

{1, 2, 3, 6, 7, 9}
{4, 5, 8}
{10, 11}

我编写了简单的代码，将每个子集与每个子集进行比较，如果它们相交，则将它们连接在一起，否则不会。 在小规模上是可以的，但在大数据量的情况下，这需要花费很长时间

请问，您能提出改进意见吗

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另外，我的数学或逻辑能力不强，大O符号对我来说是希腊语。很抱歉。

您试图在图形中查找连接的组件，每个输入集表示一组完全连接的节点。下面是一个简单的实现：

sets = [{1, 2, 3 },{2, 3},{4, 5},{3, 6, 7},{7, 9},{8, 4},{10, 11}]
allelts = set.union(*sets)
components = {X: {X} for X in allelts}
component = {X: X for X in allelts}
for S in sets:
    comp = sorted({component[X] for X in S})
    mergeto = comp[0]
    for mergefrom in comp[1:]:
        components[mergeto] |= components[mergefrom]
        for X in components[mergefrom]:
            component[X] = mergeto
        del components[mergefrom]

这将导致组件具有组件列表（由其最小元素键入），并且组件存储每个元素的组件：

>>> print(components)
{1: {1, 2, 3, 6, 7, 9}, 4: {8, 4, 5}, 10: {10, 11}}
>>> print(component)
{1: 1, 2: 1, 3: 1, 4: 4, 5: 4, 6: 1, 7: 1, 8: 4, 9: 1, 10: 10, 11: 10}
>>> 

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可能重复的值是1..500范围内的所有整数吗？