图-最小生成树算法之Kruskal及其Java实现

1.Kruskal算法 Kruskal算法基于贪心,因此它追求的是近似最优解,也就是说由Kruskal得出的生成树并不一定是最优解. Kruskal算法求最小生成树的关键在于,每次选取图中权值最小(及贪心),并不会构成环的边,直到所有点都被囊括.一般,边的个数=点的个数-1. 如下无向图: 要找到最小生成树,克鲁斯卡尔算法的步骤如下: 2.Java实现针对上述<算法导论>中的例子,有Java代码如下: import java.util.ArrayList; import java.util.…

最小生成树算法 prim kruskal两种算法实现 HDU-1863 畅通工程

最小生成树通俗解释:一个连通图,可将这个连通图删减任意条边,仍然保持连通图的状态并且所有边权值加起来的总和使其达到最小.这就是最小生成树可以参考下图,便于理解原来的图: 最小生成树(蓝色线): 最小生成树主要有prim和kruskal两种算法其中prim可以用优先队列实现,kruskal使用并查集来实现两种算法针对于不同的数据规模有不同的效率,根据不同的题目可以选择相应的算法. 经典最小生成树算法应用的案例如HDU-1863这个问题概述: 省政府"畅通工程"的目标是使全省任…

最小生成树算法总结(Kruskal,Prim)

今天复习最小生成树算法. 最小生成树指的是在一个图中选择n-1条边将所有n个顶点连起来,且n-1条边的权值之和最小.形象一点说就是找出一条路线遍历完所有点,不能形成回路且总路程最短. Kurskal算法 kurskal算法的核心思想是将边按权值排序,每次选出权值最小的边,只要不会形成回路就加入结果集,如果形成了回路就不选这条边,类似于贪心的思想. 具体做法是先将边按权值升序排序然后依次遍历,判断是否形成回路的方法是将点划分不同集合,初始状态每个点为一个集合,只有当一条边的两端分别位于两个集合时才…

C++编程练习(10)----“图的最小生成树“（Prim算法、Kruskal算法）

1.Prim 算法以某顶点为起点,逐步找各顶点上最小权值的边来构建最小生成树. 2.Kruskal 算法直接寻找最小权值的边来构建最小生成树. 比较: Kruskal 算法主要是针对边来展开,边数少时效率会非常高,所以对于稀疏图有很大的优势. Prim 算法针对顶点展开,对于稠密图,即边数非常多的情况下会更好. 具体代码如下: /* Graph.h头文件 */ /*包含图的建立:图的深度优先遍历.图的广度优先遍历*/ /*包含图的最小生成树:Prim 算法.Kruskal 算法*/ #inc…

无向带权图的最小生成树算法——Prim及Kruskal算法思路

边赋以权值的图称为网或带权图,带权图的生成树也是带权的,生成树T各边的权值总和称为该树的权. 最小生成树(MST):权值最小的生成树. 生成树和最小生成树的应用:要连通n个城市需要n-1条边线路.可以把边上的权值解释为线路的造价.则最小生成树表示使其造价最小的生成树. 构造网的最小生成树必须解决下面两个问题: 1.尽可能选取权值小的边,但不能构成回路: 2.选取n-1条恰当的边以连通n个顶点: MST性质:假设G＝(V,E)是一个连通网,U是顶点V的一个非空子集.若(u,v)是一条具有最小权值的…

如何在 Java 中实现最小生成树算法

定义在一幅无向图 \(G=(V,E)\) 中,\((u, v)\) 为连接顶点 \(u\) 和顶点 \(v\) 的边,\(w(u,v)\) 为边的权重,若存在边的子集 \(T\subseteq E\) 且 \((V,T)\) 为树,使得 \[ w(T)=\sum_{(u,v)\in T}w(u,v…

Kruskal 最小生成树算法

对于一个给定的连通的无向图 G = (V, E),希望找到一个无回路的子集 T,T 是 E 的子集,它连接了所有的顶点,且其权值之和为最小. 因为 T 无回路且连接所有的顶点,所以它必然是一棵树,称为生成树(Spanning Tree),因为它生成了图 G.显然,由于树 T 连接了所有的顶点,所以树 T 有 V - 1 条边.一张图 G 可以有很多棵生成树,而把确定权值最小的树 T 的问题称为最小生成树问题(Minimum Spanning Tree).术语 "最小生成树" 实际上是…

java数据结构_笔记(5)_图的算法

图的算法 1 图的遍历图的遍历就是从图中某个顶点出发,按某种方法对图中所有顶点访问且仅访问一次.遍历算法是求解图的连通性问题.拓扑排序和求关键路径等算法的基础. 2 深度优先遍历从图中某个顶点V 出发,访问此顶点,然后依次从V的各个未被访问的邻接点出发深度优先搜索遍历图,直至图中所有和V有路径相通的顶点都被访问到. 若此时图中善有顶点未被访问,则另选图中一个未被访问的顶点作为起始点,重复上述过程,直至图中所有顶点都被访问到为止.对于从某个顶点v出发的深度优先遍历过程其实是一个递归的遍历过程.2.…

最小生成树--Prim算法，基于优先队列的Prim算法，Kruskal算法，Boruvka算法，“等价类”UnionFind

最小支撑树树--Prim算法,基于优先队列的Prim算法,Kruskal算法,Boruvka算法,“等价类”UnionFind 最小支撑树树前几节中介绍的算法都是针对无权图的,本节将介绍带权图的最小支撑树(minimum spanning tree)算法.给定一个无向图G,并且它的每条边均权值,则MST是一个包括G的所有顶点及边的子集的图,这个子集保证图是连通的,并且子集中所有边的权值之和为所有子集中最小的. 本节中介绍三种算法求解图的最小生成树:Prim算法.Kruskal算法和Boruvk…

最小生成树算法（Prim,Kruskal）

数据结构学习笔记05图(最小生成树 Prim Kruskal)

最小生成树Minimum Spanning Tree 一个有 n 个结点的连通图的生成树是原图的极小连通子图,且包含原图中的所有 n 个结点,并且有保持图连通的最少的边. 树: 无回路 |V|个顶点,一定有|V|-1条边生成树: 包含全部顶点 |V|-1 条边都在图里边权重和最小最小生成树存在<--->图联通向生成树中任加一条边都一定构成回路贪心算法 “贪”:每一步都要最好的 “好”:权重最小的边需要约束: ①只能用图里有的边 ②只能正好用掉|V|-1条边 ③不能有回路 Pri…

贪心算法(2)-Kruskal最小生成树

什么是最小生成树? 生成树是相对图来说的,一个图的生成树是一个树并把图的所有顶点连接在一起.一个图可以有许多不同的生成树.一个有 n 个结点的连通图的生成树是原图的极小连通子图,且包含原图中的所有 n 个结点,并且有保持图连通的最少的边.最小生成树其实是最小权重生成树的简称.生成树的权重是考虑到了生成树的每条边的权重的总和. 最小生成树有几条边? 最小生成树有(V – 1)条边,其中V是给定的图的顶点数量. Kruskal算法下面是步骤寻找MST使用Kruskal算法 1 1,按照所有边的权重…

[数据结构]最小生成树算法Prim和Kruskal算法

最小生成树在含有n个顶点的连通图中选择n-1条边,构成一棵极小连通子图,并使该连通子图中n-1条边上权值之和达到最小,则称其为连通网的最小生成树. 例如,对于如上图G4所示的连通网可以有多棵权值总和不相同的生成树. 普里姆算法介绍普里姆(Prim)算法,是用来求加权连通图的最小生成树的算法. 基本思想对于图G而言,V是所有顶点的集合:现在,设置两个新的集合U和T,其中U用于存放G的最小生成树中的顶点,T存放G的最小生成树中的边. 从所有uЄU,vЄ(V-U) (V-U表示出去U的所有顶点…

最小生成树算法详解（prim+kruskal）

最小生成树概念: 一个有 n 个结点的连通图的生成树是原图的极小连通子图,且包含原图中的所有 n 个结点,并且有保持图连通的最少的边. 最小生成树可以用kruskal(克鲁斯卡尔)算法或prim(普里姆)算法求出.最小生成树其实是最小权重生成树的简称. prim: 普里姆算法(Prim算法),图论中的一种算法,可在加权连通图里搜索最小生成树.意即由此算法搜索到的边子集所构成的树中,不但包括了连通图里的所有顶点(英语:Vertex (graph theory)),且其所有边的权值之和亦为最小. p…

最小生成树(Minimum Spanning Tree)——Prim算法与Kruskal算法+并查集

最小生成树——Minimum Spanning Tree,是图论中比较重要的模型,通常用于解决实际生活中的路径代价最小一类的问题.我们首先用通俗的语言解释它的定义: 对于有n个节点的有权无向连通图,寻找n-1条边,恰好将这n个节点相连,并且这n-1条边的权值之和最小. 对于MST问题,通常常见的解法有两种:Prim算法或者 Kruskal算法+并查集对于最小生成树,一定要注意其定义是在无向连通图的基础上,如果在有向图中,那么就需要另外的分析,单纯用无向图中的方法是不能得出正确解的,这一…

[算法系列之二十七]Kruskal最小生成树算法

简单介绍求最小生成树一共同拥有两种算法,一个是就是本文所说的Kruskal算法,还有一个就是Prime算法. 在具体解说Kruskal最小生成树算法之前,让我们先回想一下什么是最小生成树. 我们有一个带权值的图,我们要求找到一个全部生成树中具有最小权值的生成树.例如以下图所看到的,T是图G的生成树.但不是具有最小权值的生成树. 我们能够把他们想象成一组岛屿和连接它们的可能的桥梁.当然修桥是非常昂贵和费时的,所以我们必需要知道建设什么样的桥梁去连接各个岛.只是有一个重要的问题.建设这样一组连接全…

最小生成树之Prim Kruskal算法（转）

最小生成树首先,生成树是建立在无向图中的,对于有向图,则没有生成树的概念,所以接下来讨论的图均默认为无向图.对于一个有n个点的图,最少需要n-1条边使得这n个点联通,由这n-1条边组成的子图则称为原图的生成树.一般来说,一个图的生成树并不是唯一的(除非原图本身就是一棵树). 现在考虑带权图G,即图的边带权,则最小生成树就是在G中权值和最小的一颗生成树,显然最小生成树也不是唯一的,但是其权值唯一.有很多应用需要用到最小生成树的概念,比较直观的一个应用就是:有n个村庄,现在要在这些村庄之间修一些路…

最小生成树---普里姆算法（Prim算法)和克鲁斯卡尔算法（Kruskal算法）

普里姆算法(Prim算法) #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define MAXVEX 100 #define INF 65535 typedef char VertexType; typedef int EdgeType; typedef struct { VertexType vexs[MAXVEX]; EdgeType arc[MAXVEX][MAXVEX]; int numVertexes, numEdges; }MGraph…

最小生成树,Prim算法与Kruskal算法,408方向,思路与实现分析

最小生成树,Prim算法与Kruskal算法,408方向,思路与实现分析最小生成树,老生常谈了,生活中也总会有各种各样的问题,在这里,我来带你一起分析一下这个算法的思路与实现的方式吧~~ 在考研中呢,最小生成树虽然是只考我们分析,理解就行,但我们还是要知道底层是怎么实现的,话不多说,进入正题~~ 什么是生成树?什么是最小生成树总所周知,对于一个无向连通图,我们想把他看成一个树的话,那么就不能太乱,也就引出了,如果对于一个生成树(不唯一,满足条件即可),如果砍去它的一条边,则会变成非连通图,如…

笔试算法题（50）：简介 - 广度优先 & 深度优先 & 最小生成树算法

广度优先搜索&深度优先搜索(Breadth First Search & Depth First Search) BFS优缺点: 同一层的所有节点都会加入队列,所以耗用大量空间: 仅能非递归实现: 相比DFS较快,空间换时间: 适合广度大的图: 空间复杂度:邻接矩阵O(N^2):邻接表O(N+E): 时间复杂度:O(V+E): DFS优缺点: 无论是系统栈还是用户栈保存的节点数都只是树的深度,所以空间耗用小: 有递归和非递归实现: 由于有大量栈操作(特别是递归实现时候的系统调用),执行速度…

Prim算法、Kruskal算法、Dijkstra算法

无向加权图 1.生成树(minimum spanning trees) 图的生成树是它一棵含有所有顶点的无环联通子图最小生成树:生成树中权值和最小的(所有边的权值之和) Prim算法.Kruskal算法就是实现最小生成树的算法应用前提:权值各不相同的连通子图(权值相同,最小生成树不唯一) 2.Prim算法算法描述: Prim算法是一种"加点法": 算法步骤: 1.定义图中所有顶点集合\(V\),从顶点\(s\)开始:初始化生成树顶点集合\(u={s}\),\(v=V-u\) 2.…

这是一篇每个人都能读懂的最小生成树文章（Kruskal）

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注今天是算法和数据结构专题的第19篇文章,我们一起来看看最小生成树. 我们先不讲算法的原理,也不讲一些七七八八的概念,因为对于初学者来说,看到这些术语和概念往往会很头疼.头疼也是正常的,因为无端突然出现这么多信息,都不知道它们是怎么来的,也不知道这些信息有什么用,自然就会觉得头疼.这也是很多人学习算法热情很高,但是最后又被劝退的原因. 我们先不讲什么叫生成树,怎么生成树,有向图.无向图这些,先简单点,从最基本的内容开始,完整地将这个算法梳…

Prim 最小生成树算法

Prim 算法是一种解决最小生成树问题(Minimum Spanning Tree)的算法.和 Kruskal 算法类似,Prim 算法的设计也是基于贪心算法(Greedy algorithm). Prim 算法的思想很简单,一棵生成树必须连接所有的顶点,而要保持最小权重则每次选择邻接的边时要选择较小权重的边.Prim 算法看起来非常类似于单源最短路径 Dijkstra 算法,从源点出发,寻找当前的最短路径,每次比较当前可达邻接顶点中最小的一个边加入到生成树中. 例如,下面这张连通的无向图 G,…

算法笔记_071:SPFA算法简单介绍（Java）

目录 1 问题描述 2 解决方案 2.1 具体编码 1 问题描述何为spfa(Shortest Path Faster Algorithm)算法? spfa算法功能:给定一个加权连通图,选取一个顶点,称为起点,求取起点到其它所有顶点之间的最短距离,其显著特点是可以求含负权图的单源最短路径,且效率较高.(PS:引用自百度百科:spfa是求单源最短路径的一种算法,它还有一个重要的功能是判负环(在差分约束系统中会得以体现),在Bellman-ford算法的基础上加上一个队列优化,减少了冗余的松弛…

算法学习——kruskal重构树

kruskal重构树是一个比较冷门的数据结构. 其实可以看做一种最小生成树的表现形式. 在普通的kruskal中,如果一条边连接了在2个不同集合中的点的话,我们将合并这2个点所在集合. 而在kruskal重构树中,如果一条边连接了在2个不同集合中的点,我们将新建一个节点出来,并用这个新节点作为一个中转连接这2个集合. 如图就是一棵kruskal重构树,方点表示新建出的节点,圆点是原图中的点,方点点权即边权. 这样建出的树会有一些美妙的性质,例如往上走点权是递增的,原图中的每个点都是叶子节点等.…

数据结构之图论---最小生成树（prim + kruskal）

图结构练习——最小生成树 Time Limit: 1000MS Memory limit: 65536K 题目描述有n个城市,其中有些城市之间可以修建公路,修建不同的公路费用是不同的.现在我们想知道,最少花多少钱修公路可以将所有的城市连在一起,使在任意一城市出发,可以到达其他任意的城市. 输入输入包含多组数据,格式如下. 第一行包括两个整数n m,代表城市个数和可以修建的公路个数.(n<=100) 剩下m行每行3个正整数a b c,代表城市a 和城市b之间可以修建一条公路,代价为c.…

Prim算法与Kruskal（没有代码）

两个最小生成树算法, 都有一个共同的思想: 这棵树是一点一点长大的; 并且每次生长, 都是贪心的. 不同之处是: Kruscal算法是以边为中心的, 每次找最小的并且有用的边添加到树上; Prim算法是以点为中心的, 每次找离树最近的点添加到树上. 我们可以把一棵树理解成一个有智能的生命, 可以感知它附近的点到它的距离. 每次生长枝条, 它都选择离它最近的那个点. 点到树的距离, 是指树外一个点到树上的任意点的最小距离. 所以,在代码实现的时候, 需要维护这样一个数组: 树外的点到树的距离. 所…