import sys, collections, heapq
def input(): return sys.stdin.readline().strip()

class UnionFind():
    """
    https://note.nkmk.me/python-union-find/
    DFSの上位互換と考えて良い
    ２要素x, yがpath-connectedかどうかをlogオーダーで判定する（螺旋本の14.1節参照）
    さらに連結成分の要素数がO(1)で取得可能なように改造してある
    """
    def __init__(self, n):
        """
        要素数をnとして、各ノードを0,1,...,(n-1)の番号で管理する
        parentsは各ノードの属する木の根を表す
        ただし根ノードのparentには(その木のノード数)*(-1)を格納する
        """
        self.n = n
        self.parents = [-1] * n

    def find(self, x):
        """
        xの属する木の根を返す
        このとき同時に経路圧縮して、探索途中のノードを全て根に繋ぎ直す
        """
        if self.parents[x] < 0:
            return x
        else:
            self.parents[x] = self.find(self.parents[x])
            return self.parents[x]

    def union(self, x, y):
        """
        x, yのそれぞれ属する木Tx, Tyの根同士を繋ぐ
        このとき木の要素数が小さい方を大きい方に繋ぐ（rankではなくsizeを用いる）
        """
        x = self.find(x)
        y = self.find(y)

        if x == y:
            return

        if self.parents[x] > self.parents[y]:
            x, y = y, x

        self.parents[x] += self.parents[y]
        self.parents[y] = x

    def size(self, x):
        """
        xの属する木の要素数を返す
        根の親を要素数の(-1)倍で定めておいたおかげでO(1)で取得可能
        """
        return -self.parents[self.find(x)]

    def same(self, x, y):
        """
        xとyがpath-connectedかを判定する
        """
        return self.find(x) == self.find(y)

    def members(self, x):
        """
        xの属する木の要素を列挙する
        """
        root = self.find(x)
        return [i for i in range(self.n) if self.find(i) == root]

    def roots(self):
        """
        連結成分の代表元のリストを返す
        """
        return [i for i, x in enumerate(self.parents) if x < 0]

    def group_count(self):
        """
        連結成分の個数を返す
        """
        return len(self.roots())

    def all_group_members(self):
         """
         連結成分およびそれぞれの代表元をまとめた辞書を返す
         代表元がキーになってる
         """
         return {r: self.members(r) for r in self.roots()}

    def __str__(self):
        """
        連結成分およびその代表元を出力
        """
        return '\n'.join('{}: {}'.format(r, self.members(r)) for r in self.roots())



def main():
    N, M = map(int, input().split())
    hint = []
    for _ in range(M):
        x, y, _ = map(int, input().split())
        hint.append((x - 1, y - 1))

    """
    xが分かればyも分かるので、それを「頂点xと頂点yの間に辺がある」と解釈すれば
    求めるのはグラフの連結成分そのもの。よってUnionFindTreeで終わり。
    """

    tree = UnionFind(N)
    for x, y in hint:
        tree.union(x, y)
    print(tree.group_count())


if __name__ == "__main__":
    main() import sys, collections, heapq sys collections heapq def input(): return sys.stdin.readline().strip() input class UnionFind():
    """
    https://note.nkmk.me/python-union-find/
    DFSの上位互換と考えて良い
    ２要素x, yがpath-connectedかどうかをlogオーダーで判定する（螺旋本の14.1節参照）
    さらに連結成分の要素数がO(1)で取得可能なように改造してある
    """
    def __init__(self, n):
        """
        要素数をnとして、各ノードを0,1,...,(n-1)の番号で管理する
        parentsは各ノードの属する木の根を表す
        ただし根ノードのparentには(その木のノード数)*(-1)を格納する
        """
        self.n = n
        self.parents = [-1] * n

    def find(self, x):
        """
        xの属する木の根を返す
        このとき同時に経路圧縮して、探索途中のノードを全て根に繋ぎ直す
        """
        if self.parents[x] < 0:
            return x
        else:
            self.parents[x] = self.find(self.parents[x])
            return self.parents[x]

    def union(self, x, y):
        """
        x, yのそれぞれ属する木Tx, Tyの根同士を繋ぐ
        このとき木の要素数が小さい方を大きい方に繋ぐ（rankではなくsizeを用いる）
        """
        x = self.find(x)
        y = self.find(y)

        if x == y:
            return

        if self.parents[x] > self.parents[y]:
            x, y = y, x

        self.parents[x] += self.parents[y]
        self.parents[y] = x

    def size(self, x):
        """
        xの属する木の要素数を返す
        根の親を要素数の(-1)倍で定めておいたおかげでO(1)で取得可能
        """
        return -self.parents[self.find(x)]

    def same(self, x, y):
        """
        xとyがpath-connectedかを判定する
        """
        return self.find(x) == self.find(y)

    def members(self, x):
        """
        xの属する木の要素を列挙する
        """
        root = self.find(x)
        return [i for i in range(self.n) if self.find(i) == root]

    def roots(self):
        """
        連結成分の代表元のリストを返す
        """
        return [i for i, x in enumerate(self.parents) if x < 0]

    def group_count(self):
        """
        連結成分の個数を返す
        """
        return len(self.roots())

    def all_group_members(self):
         """
         連結成分およびそれぞれの代表元をまとめた辞書を返す
         代表元がキーになってる
         """
         return {r: self.members(r) for r in self.roots()}

    def __str__(self):
        """
        連結成分およびその代表元を出力
        """
        return '\n'.join('{}: {}'.format(r, self.members(r)) for r in self.roots()) UnionFind """
    https://note.nkmk.me/python-union-find/
    DFSの上位互換と考えて良い
    ２要素x, yがpath-connectedかどうかをlogオーダーで判定する（螺旋本の14.1節参照）
    さらに連結成分の要素数がO(1)で取得可能なように改造してある
    """ def __init__(self, n):
        """
        要素数をnとして、各ノードを0,1,...,(n-1)の番号で管理する
        parentsは各ノードの属する木の根を表す
        ただし根ノードのparentには(その木のノード数)*(-1)を格納する
        """
        self.n = n
        self.parents = [-1] * n

     __init__ """
        要素数をnとして、各ノードを0,1,...,(n-1)の番号で管理する
        parentsは各ノードの属する木の根を表す
        ただし根ノードのparentには(その木のノード数)*(-1)を格納する
        """ self.n = n self.n self n n self.parents = [-1] * n self.parents self parents [-1] * n [-1] -1 n self self n n def find(self, x):
        """
        xの属する木の根を返す
        このとき同時に経路圧縮して、探索途中のノードを全て根に繋ぎ直す
        """
        if self.parents[x] < 0:
            return x
        else:
            self.parents[x] = self.find(self.parents[x])
            return self.parents[x]

     find """
        xの属する木の根を返す
        このとき同時に経路圧縮して、探索途中のノードを全て根に繋ぎ直す
        """ if self.parents[x] < 0:
            return x
        else:
            self.parents[x] = self.find(self.parents[x])
            return self.parents[x]

     self.parents[x] < 0 self.parents[x] self.parents self parents x 0 return x x self.parents[x] = self.find(self.parents[x]) self.parents[x] self.parents self parents x self.find(self.parents[x]) self.find self find self.parents[x] self.parents self parents x return self.parents[x] self.parents[x] self.parents self parents x self self x x def union(self, x, y):
        """
        x, yのそれぞれ属する木Tx, Tyの根同士を繋ぐ
        このとき木の要素数が小さい方を大きい方に繋ぐ（rankではなくsizeを用いる）
        """
        x = self.find(x)
        y = self.find(y)

        if x == y:
            return

        if self.parents[x] > self.parents[y]:
            x, y = y, x

        self.parents[x] += self.parents[y]
        self.parents[y] = x

     union """
        x, yのそれぞれ属する木Tx, Tyの根同士を繋ぐ
        このとき木の要素数が小さい方を大きい方に繋ぐ（rankではなくsizeを用いる）
        """ x = self.find(x) x self.find(x) self.find self find x y = self.find(y) y self.find(y) self.find self find y if x == y:
            return

         x == y x y return if self.parents[x] > self.parents[y]:
            x, y = y, x

         self.parents[x] > self.parents[y] self.parents[x] self.parents self parents x self.parents[y] self.parents self parents y x, y = y, x x y y x self.parents[x] += self.parents[y] self.parents[x] self.parents self parents x self.parents[y] self.parents self parents y self.parents[y] = x self.parents[y] self.parents self parents y x self self x x y y def size(self, x):
        """
        xの属する木の要素数を返す
        根の親を要素数の(-1)倍で定めておいたおかげでO(1)で取得可能
        """
        return -self.parents[self.find(x)]

     size """
        xの属する木の要素数を返す
        根の親を要素数の(-1)倍で定めておいたおかげでO(1)で取得可能
        """ return -self.parents[self.find(x)] -self.parents[self.find(x)] self.parents[self.find(x)] self.parents self parents self.find(x) self.find self find x self self x x def same(self, x, y):
        """
        xとyがpath-connectedかを判定する
        """
        return self.find(x) == self.find(y)

     same """
        xとyがpath-connectedかを判定する
        """ return self.find(x) == self.find(y) self.find(x) == self.find(y) self.find(x) self.find self find x self.find(y) self.find self find y self self x x y y def members(self, x):
        """
        xの属する木の要素を列挙する
        """
        root = self.find(x)
        return [i for i in range(self.n) if self.find(i) == root]

     members """
        xの属する木の要素を列挙する
        """ root = self.find(x) root self.find(x) self.find self find x i for i in range(self.n) if self.find(i) == root for i in range(self.n) if self.find(i) == root i range(self.n) range self.n self n self.find(i) == root self.find(i) self.find self find i root if self.find(i) == root i return [i for i in range(self.n) if self.find(i) == root] [i for i in range(self.n) if self.find(i) == root] self self x x def roots(self):
        """
        連結成分の代表元のリストを返す
        """
        return [i for i, x in enumerate(self.parents) if x < 0]

     roots """
        連結成分の代表元のリストを返す
        """ i for i, x in enumerate(self.parents) if x < 0 for i, x in enumerate(self.parents) if x < 0 i x enumerate(self.parents) enumerate self.parents self parents x < 0 x 0 if x < 0 i return [i for i, x in enumerate(self.parents) if x < 0] [i for i, x in enumerate(self.parents) if x < 0] self self def group_count(self):
        """
        連結成分の個数を返す
        """
        return len(self.roots())

     group_count """
        連結成分の個数を返す
        """ return len(self.roots()) len(self.roots()) len self.roots() self.roots self roots self self def all_group_members(self):
         """
         連結成分およびそれぞれの代表元をまとめた辞書を返す
         代表元がキーになってる
         """
         return {r: self.members(r) for r in self.roots()}

     all_group_members """
         連結成分およびそれぞれの代表元をまとめた辞書を返す
         代表元がキーになってる
         """ r: self.members(r) for r in self.roots() for r in self.roots() r self.roots() self.roots self roots for r in self.roots() r self.members(r) self.members self members r return {r: self.members(r) for r in self.roots()} {r: self.members(r) for r in self.roots()} self self def __str__(self):
        """
        連結成分およびその代表元を出力
        """
        return '\n'.join('{}: {}'.format(r, self.members(r)) for r in self.roots()) __str__ """
        連結成分およびその代表元を出力
        """ return '\n'.join('{}: {}'.format(r, self.members(r)) for r in self.roots()) '\n'.join('{}: {}'.format(r, self.members(r)) for r in self.roots()) '\n'.join '\n' join '{}: {}'.format(r, self.members(r)) '{}: {}'.format '{}: {}' format r self.members(r) self.members self members r self self def main():
    N, M = map(int, input().split())
    hint = []
    for _ in range(M):
        x, y, _ = map(int, input().split())
        hint.append((x - 1, y - 1))

    """
    xが分かればyも分かるので、それを「頂点xと頂点yの間に辺がある」と解釈すれば
    求めるのはグラフの連結成分そのもの。よってUnionFindTreeで終わり。
    """

    tree = UnionFind(N)
    for x, y in hint:
        tree.union(x, y)
    print(tree.group_count()) main N, M = map(int, input().split()) N map(int, input().split()) map int input().split() ().split () input split M hint = [] hint [] for _ in range(M):
        x, y, _ = map(int, input().split())
        hint.append((x - 1, y - 1))

     _ range(M) range M x, y, _ = map(int, input().split()) x map(int, input().split()) map int input().split() ().split () input split y _ hint.append((x - 1, y - 1)) hint.append hint append (x - 1, y - 1) x - 1 x 1 y - 1 y 1 """
    xが分かればyも分かるので、それを「頂点xと頂点yの間に辺がある」と解釈すれば
    求めるのはグラフの連結成分そのもの。よってUnionFindTreeで終わり。
    """ tree = UnionFind(N) tree UnionFind(N) UnionFind N for x, y in hint:
        tree.union(x, y)
     x y hint tree.union(x, y) tree.union tree union x y print(tree.group_count()) print tree.group_count() tree.group_count tree group_count if __name__ == "__main__":
    main() __name__ == "__main__" __name__ "__main__" main() main def input(): return sys.stdin.readline().strip() def input(): return sys.stdin.readline().strip() input class UnionFind():
    """
    https://note.nkmk.me/python-union-find/
    DFSの上位互換と考えて良い
    ２要素x, yがpath-connectedかどうかをlogオーダーで判定する（螺旋本の14.1節参照）
    さらに連結成分の要素数がO(1)で取得可能なように改造してある
    """
    def __init__(self, n):
        """
        要素数をnとして、各ノードを0,1,...,(n-1)の番号で管理する
        parentsは各ノードの属する木の根を表す
        ただし根ノードのparentには(その木のノード数)*(-1)を格納する
        """
        self.n = n
        self.parents = [-1] * n

    def find(self, x):
        """
        xの属する木の根を返す
        このとき同時に経路圧縮して、探索途中のノードを全て根に繋ぎ直す
        """
        if self.parents[x] < 0:
            return x
        else:
            self.parents[x] = self.find(self.parents[x])
            return self.parents[x]

    def union(self, x, y):
        """
        x, yのそれぞれ属する木Tx, Tyの根同士を繋ぐ
        このとき木の要素数が小さい方を大きい方に繋ぐ（rankではなくsizeを用いる）
        """
        x = self.find(x)
        y = self.find(y)

        if x == y:
            return

        if self.parents[x] > self.parents[y]:
            x, y = y, x

        self.parents[x] += self.parents[y]
        self.parents[y] = x

    def size(self, x):
        """
        xの属する木の要素数を返す
        根の親を要素数の(-1)倍で定めておいたおかげでO(1)で取得可能
        """
        return -self.parents[self.find(x)]

    def same(self, x, y):
        """
        xとyがpath-connectedかを判定する
        """
        return self.find(x) == self.find(y)

    def members(self, x):
        """
        xの属する木の要素を列挙する
        """
        root = self.find(x)
        return [i for i in range(self.n) if self.find(i) == root]

    def roots(self):
        """
        連結成分の代表元のリストを返す
        """
        return [i for i, x in enumerate(self.parents) if x < 0]

    def group_count(self):
        """
        連結成分の個数を返す
        """
        return len(self.roots())

    def all_group_members(self):
         """
         連結成分およびそれぞれの代表元をまとめた辞書を返す
         代表元がキーになってる
         """
         return {r: self.members(r) for r in self.roots()}

    def __str__(self):
        """
        連結成分およびその代表元を出力
        """
        return '\n'.join('{}: {}'.format(r, self.members(r)) for r in self.roots()) class UnionFind():
    """
    https://note.nkmk.me/python-union-find/
    DFSの上位互換と考えて良い
    ２要素x, yがpath-connectedかどうかをlogオーダーで判定する（螺旋本の14.1節参照）
    さらに連結成分の要素数がO(1)で取得可能なように改造してある
    """
    def __init__(self, n):
        """
        要素数をnとして、各ノードを0,1,...,(n-1)の番号で管理する
        parentsは各ノードの属する木の根を表す
        ただし根ノードのparentには(その木のノード数)*(-1)を格納する
        """
        self.n = n
        self.parents = [-1] * n

    def find(self, x):
        """
        xの属する木の根を返す
        このとき同時に経路圧縮して、探索途中のノードを全て根に繋ぎ直す
        """
        if self.parents[x] < 0:
            return x
        else:
            self.parents[x] = self.find(self.parents[x])
            return self.parents[x]

    def union(self, x, y):
        """
        x, yのそれぞれ属する木Tx, Tyの根同士を繋ぐ
        このとき木の要素数が小さい方を大きい方に繋ぐ（rankではなくsizeを用いる）
        """
        x = self.find(x)
        y = self.find(y)

        if x == y:
            return

        if self.parents[x] > self.parents[y]:
            x, y = y, x

        self.parents[x] += self.parents[y]
        self.parents[y] = x

    def size(self, x):
        """
        xの属する木の要素数を返す
        根の親を要素数の(-1)倍で定めておいたおかげでO(1)で取得可能
        """
        return -self.parents[self.find(x)]

    def same(self, x, y):
        """
        xとyがpath-connectedかを判定する
        """
        return self.find(x) == self.find(y)

    def members(self, x):
        """
        xの属する木の要素を列挙する
        """
        root = self.find(x)
        return [i for i in range(self.n) if self.find(i) == root]

    def roots(self):
        """
        連結成分の代表元のリストを返す
        """
        return [i for i, x in enumerate(self.parents) if x < 0]

    def group_count(self):
        """
        連結成分の個数を返す
        """
        return len(self.roots())

    def all_group_members(self):
         """
         連結成分およびそれぞれの代表元をまとめた辞書を返す
         代表元がキーになってる
         """
         return {r: self.members(r) for r in self.roots()}

    def __str__(self):
        """
        連結成分およびその代表元を出力
        """
        return '\n'.join('{}: {}'.format(r, self.members(r)) for r in self.roots()) UnionFind def main():
    N, M = map(int, input().split())
    hint = []
    for _ in range(M):
        x, y, _ = map(int, input().split())
        hint.append((x - 1, y - 1))

    """
    xが分かればyも分かるので、それを「頂点xと頂点yの間に辺がある」と解釈すれば
    求めるのはグラフの連結成分そのもの。よってUnionFindTreeで終わり。
    """

    tree = UnionFind(N)
    for x, y in hint:
        tree.union(x, y)
    print(tree.group_count()) def main():
    N, M = map(int, input().split())
    hint = []
    for _ in range(M):
        x, y, _ = map(int, input().split())
        hint.append((x - 1, y - 1))

    """
    xが分かればyも分かるので、それを「頂点xと頂点yの間に辺がある」と解釈すれば
    求めるのはグラフの連結成分そのもの。よってUnionFindTreeで終わり。
    """

    tree = UnionFind(N)
    for x, y in hint:
        tree.union(x, y)
    print(tree.group_count()) main
import sys, collections, heapq
def input(): return sys.stdin.readline().strip()

class UnionFind():
    """
    https://note.nkmk.me/python-union-find/
    DFSの上位互換と考えて良い
    ２要素x, yがpath-connectedかどうかをlogオーダーで判定する（螺旋本の14.1節参照）
    さらに連結成分の要素数がO(1)で取得可能なように改造してある
    """
    def __init__(self, n):
        """
        要素数をnとして、各ノードを0,1,...,(n-1)の番号で管理する
        parentsは各ノードの属する木の根を表す
        ただし根ノードのparentには(その木のノード数)*(-1)を格納する
        """
        self.n = n
        self.parents = [-1] * n

    def find(self, x):
        """
        xの属する木の根を返す
        このとき同時に経路圧縮して、探索途中のノードを全て根に繋ぎ直す
        """
        if self.parents[x] < 0:
            return x
        else:
            self.parents[x] = self.find(self.parents[x])
            return self.parents[x]

    def union(self, x, y):
        """
        x, yのそれぞれ属する木Tx, Tyの根同士を繋ぐ
        このとき木の要素数が小さい方を大きい方に繋ぐ（rankではなくsizeを用いる）
        """
        x = self.find(x)
        y = self.find(y)

        if x == y:
            return

        if self.parents[x] > self.parents[y]:
            x, y = y, x

        self.parents[x] += self.parents[y]
        self.parents[y] = x

    def size(self, x):
        """
        xの属する木の要素数を返す
        根の親を要素数の(-1)倍で定めておいたおかげでO(1)で取得可能
        """
        return -self.parents[self.find(x)]

    def same(self, x, y):
        """
        xとyがpath-connectedかを判定する
        """
        return self.find(x) == self.find(y)

    def members(self, x):
        """
        xの属する木の要素を列挙する
        """
        root = self.find(x)
        return [i for i in range(self.n) if self.find(i) == root]

    def roots(self):
        """
        連結成分の代表元のリストを返す
        """
        return [i for i, x in enumerate(self.parents) if x < 0]

    def group_count(self):
        """
        連結成分の個数を返す
        """
        return len(self.roots())

    def all_group_members(self):
         """
         連結成分およびそれぞれの代表元をまとめた辞書を返す
         代表元がキーになってる
         """
         return {r: self.members(r) for r in self.roots()}

    def __str__(self):
        """
        連結成分およびその代表元を出力
        """
        return '\n'.join('{}: {}'.format(r, self.members(r)) for r in self.roots())



def main():
    N, M = map(int, input().split())
    hint = []
    for _ in range(M):
        x, y, _ = map(int, input().split())
        hint.append((x - 1, y - 1))

    """
    xが分かればyも分かるので、それを「頂点xと頂点yの間に辺がある」と解釈すれば
    求めるのはグラフの連結成分そのもの。よってUnionFindTreeで終わり。
    """

    tree = UnionFind(N)
    for x, y in hint:
        tree.union(x, y)
    print(tree.group_count())


if __name__ == "__main__":
    main()
