之前的Prim算法是基于顶点查找的算法,而Kruskal则是从边入手. 通俗的讲:就是希望通过 边的权值大小 来寻找最小生成树.(所有的边称为边集合,最小生成树形成的过程中的顶点集合称为W) 选取边集合中权值最小的边,查看边的两个顶点是否能和集合W构成环路,若能构成环路,则舍去:否则选取下一条最小权值边重复上一步. 这里需要注意一个问题,我们从最小权值的边开始寻找最小生成树, 判断当即将选入的边的两个顶点是否会和已经在集合中的顶点构成环路,这个是我们需要解决的问题. 先说下Kruskal算法的数…

一个连通图的生成树是一个极小的连通子图,它包含图中全部的顶点(n个顶点),但只有n-1条边. 最小生成树:构造连通网的最小代价(最小权值)生成树. prim算法在严蔚敏树上有解释,但是都是数学语言,很深奥. 最小生成树MST性质:假设N=(V,{E})是一个连通网,U是顶点集V的一个非空子集.若(u,v)是一条具有最小权值(代价)的边, 其中u∈U,v∈V-U,则必存在一颗包含边(u,v)的最小生成树. prim算法过程为: 假设N=(V,{E})是连通图,TE是N上最小生成树中边的集合.算法从…

图的存储方法:邻接矩阵.邻接表 例如:有一个图如下所示(该图也作为程序的实例): 则上图用邻接矩阵可以表示为: 用邻接表可以表示如下: 邻接矩阵可以很容易的用二维数组表示,下面主要看看怎样构成邻接表: 邻接表存储方法是一种顺序存储与链式存储相结合的存储方法.在这种方法中,只考虑非零元素,所以在图中的顶点很多而边很少时,可以节省存储空间.         邻接表存储结构由两部分组成:对于每个顶点vi, 使用一个具有两个域的结构体数组来存储,这个数组称为顶点表.其中一个域称为顶点域(vertex),…

关于图的存储在上一篇文章中已经讲述,在这里不在赘述.下面我们介绍图的深度优先搜索遍历(DFS). 深度优先搜索遍历实在访问了顶点vi后,访问vi的一个邻接点vj:访问vj之后,又访问vj的一个邻接点,依次类推,尽可能向纵深方向搜索,所以称为深度优先搜索遍历.显然这种搜索方法具有递归的性质.图的BFS和树的搜索遍历很类似,只是其存储方式不同.         其基本思想为:从图中某一顶点vi出发,访问此顶点,并进行标记,然后依次搜索vi的每个邻接点vj:若vj未被访问过,则对vj进行访问和标记,然…

本文主要参考自<算法>. 加权图是一种为每条边关联一个权值或是成本的图模型.这种图能够自然地表示许多应用.在一幅航空图中,边表示航线,权值则可以表示距离或是费用.在一幅电路图中,边表示导线,权值则可能表示导线的长度即成本,或是信号通过这条线路所需的时间.在这些情形中,最令人感兴趣的自然是将成本最小化. 图的生成树是它的一棵含有其所有顶点的无环连通子图.一幅加权图的最小生成树(Minimum Spanning Tree, MST)是它的一棵权值(树中所有边的权值之和)最小的生成树. 下方中我们主…

本文兼参考自<算法导论>及<算法>. 以前一直不能够理解深度优先搜索和广度优先搜索,总是很怕去碰它们,但经过阅读上边提到的两本书,豁然开朗,马上就能理解得更进一步. 下文将会用到的一个无向图例子如下: 深度优先搜索 迷宫搜索 在<算法>这本书中,作者写了很好的一个故事.这个故事让我马上理解了深度优先搜索的思想. 如下图1-1所示,如何在这个迷宫中找到出路呢?方法见图1-2. 图1-1 等价的迷宫模型 探索迷宫而不迷路的一种古老办法(至少可以追溯到忒修斯和米诺陶的传说)叫…

一.什么叫最小生成树 一个无向连通图G=(V,E),最小生成树就是联结所有顶点的边的权值和最小时的子图T,此时T无回路且连接所有的顶点,所以它必须是棵树. 二.为什么要研究最小生成树问题 <算法导论>上举了电子线路设计的例子.而在经济学.生物学中也常应用最小生成树. 三.如何求一个无向连通图的最小生成树 <算法导论>中提取讲解了两种得到最小生成树的算法,一是Kruskal算法,另一种是Prim算法.这两种算法都使用了贪心策略. 先说明几个概念: 安全边:A是G的某最小生成树的子集,…

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.…

转载出处:勿在浮沙筑高台http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/51908175 关于图的几个概念定义: 连通图:在无向图中,若任意两个顶点vivi与vjvj都有路径相通,则称该无向图为连通图. 强连通图:在有向图中,若任意两个顶点vivi与vjvj都有路径相通,则称该有向图为强连通图. 连通网:在连通图中,若图的边具有一定的意义,每一条边都对应着一个数,称为权:权代表着连接连个顶点的代价,称这种连通图叫做连通网. 生成树:一个连通图…

搜索一个图是有序地沿着图的边訪问全部定点, 图的搜索算法能够使我们发现非常多图的结构信息, 图的搜索技术是图算法邻域的核心. 一. 图的两种计算机表示 1. 邻接表: 这样的方法表示稀疏图比較简洁紧凑. typedef struct{ int adjvex;//邻接顶点的位置 struct ArcNode *next; int weight;//边的权重 }ArcNode; typedef struct{ VertexType data; ArcNode *firstarc; }VNode, A…

深度优先搜索使用的策略是,只要与可能就在图中尽量“深入”.DFS总是对最近才发现的结点v出发边进行探索,知道该结点的所有出发边都被发现为止.一旦v的所有出发边都被发现了,搜索就回溯到v的前驱结点(v是经该结点才被发现的),来搜索该前驱结点的出发边.该过程持续知道从源结点可以到达的所有结点都被发现为止.此后若还存在未被发现的结点,则DFS将从从未被发现的结点中任选一个结点作为新的源节点,并重复同样的过程. 还是老办法,上代码,可以清楚地解释: #include <iostream> #inclu…

广度优先搜索以源结点s为出发点,算法始终将已发现和未发现结点之间的边界,沿其广度方向向外扩展.也即算法需要在发现所有距离源结点s为k的所有结点之后才会去发现距离源结点距离为k+1的其他结点. talk is cheap,show me the code!上具体的代码,最容易解释这一切. 该例子是以无向图为基础,代码中注释有具体说明,不在解释每一步: #include <iostream> #include <list> #include <queue> using na…

很高兴能和大家一起共同学习算法导论这本书.笔者将在业余时间把算法导论后面的题解以博文的形式展现出来希望能得到大家的支持谢谢.如果有可能我会做一些教学视频免费的供大家观看. 练习题选自算法导论中文第三版第6页中的练习. 1.1-1 给出现实生活中需要排序的一个例子或者现实生活中需要计算凸壳的一个例子. 这个问题有俩个子问题.我一一解答: (1) 首先是排序,日常需要排序的地方很多,例如今日微博热搜等等这个不用细说了. (2)但是关于第二个问题我需要多写一点. 第一这本书的翻译的地方有误,凸壳在这里…

WiKi Disjoint是"不相交"的意思.Disjoint Set高效地支持集合的合并(Union)和集合内元素的查找(Find)两种操作,所以Disjoint Set中文翻译为并查集. 就<算法导论>21章来讲,主要设计这几个知识点:  用并查集计算图的连通区域:  推断两个顶点是否属于同一个连通区域:  链表实现并查集:  Rooted tree实现并查集:  Rooted tree实现并查集时採用rank方法和路径压缩算法. <算法导论>21…

数据结构之图 定义(百度百科) 图的术语表 无向图 深度优先搜索 广度优先遍历 有向图 路径问题 调度问题 强连通性 最小生成树(无向图) 最小生成树的贪心算法 加权无向图的数据结构 Kruskal算法 Prim算法 性能特点:(V个顶点E条边) 最短路径 在上上篇博客中,我们介绍了算法中中的查找算法,其中大部分是在介绍查找算法中需要用得到的数据结构.在这一篇博客中,我们将来开启图的新篇章. 数据结构之图 在前面我们所介绍的树的数据结构中,我们可以明显的感觉到,树的表示是分层的,例如父子关系,而…

最小生成树\(Prim\)算法 我们通常求最小生成树有两种常见的算法--\(Prim\)和\(Kruskal\)算法,今天先总结最小生成树概念和比较简单的\(Prim\)算法 Part 1:最小生成树基础理论 定义 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. --来自百度百科 我们用比较通俗的语言来讲:(百度百科的解释实在是太鬼了,我这个明白人都看着迷糊) 给定一张包含\(n\)个点\(m\)条边的连通带权…

B树 1. 简介 在之前我们学习了红黑树,今天再学习一种树--B树.它与红黑树有许多类似的地方,比如都是平衡搜索树,但它们在功能和结构上却有较大的差别. 从功能上看,B树是为磁盘或其他存储设备设计的,能够有效的降低磁盘的I/O操作数,因此我们经常看到有许多数据库系统使用B树或B树的变种来储存数据结构:从结构上看,B树的结点可以有很多孩子,从数个到数千个,这通常依赖于所使用的磁盘的单元特性. 如下图,给出了一棵简单的B树. 从图中我们可以发现,如果一个内部结点包含n个关键字,那么结点就有n+1个孩…

1. 什么是红黑树 (1) 简介     上一篇我们介绍了基本动态集合操作时间复杂度均为O(h)的二叉搜索树.但遗憾的是,只有当二叉搜索树高度较低时,这些集合操作才会较快:即当树的高度较高(甚至一种极端情况是树变成了1条链)时,这些集合操作并不比在链表上执行的快.     于是我们需要构建出一种"平衡"的二叉搜索树.     红黑树(red-black tree)正是其中的一种.它可以保证在最坏的情况下,基本集合操作的时间复杂度是O(lgn). (2) 性质     与普通二叉搜索树不…

1. 预备知识 (1) 基本概念     如图,(二叉)堆是一个数组,它可以被看成一个近似的完全二叉树.树中的每一个结点对应数组中的一个元素.除了最底层外,该树是完全充满的,而且从左向右填充.堆的数组A包括两个属性:A.length给出了数组的长度:A.heap-size表示有多少个堆元素保存在该数组中(因为A中可能只有部分位置存放的是堆的有效元素).     由于堆的这种特殊的结构,我们可以很容易根据一个结点的下标i计算出它的父节点.左孩子.右孩子的下标.计算公式如下: parent(i) =…

本文主要实践一下算法导论上的快排算法,活动活动. 伪代码图来源于 http://www.cnblogs.com/dongkuo/p/4827281.html // imp the quicksort algorithm 2016.12.21 #include <iostream> #include <fstream> #include <vector> using namespace std; int Partion(vector<int> & ve…

开始学习<算法导论>了,虽然是本大部头,可能很难一下子看完,我还是会慢慢地研究的. 课后的习题和思考有些是很有挑战性的题目,我等蒻菜很难独立解决. 然后发现了Google上有挺全的algorithmssolution的site (目测by xiazdong大神). 但竟然要FQ实在是难以接受. 于是我决定开坑!把它们慢慢地搬运过来,当然这之中我会从中学习并好好研究的. 我会慢慢更新搬运过来的地址的,这是一个大坑,请容我慢慢填. Chapter 22.1-1(入度和出度) Chapter 22.…

本栏目(Algorithms)下MIT算法导论专题是个人对网易公开课MIT算法导论的学习心得与笔记.所有内容均来自MIT公开课Introduction to Algorithms中Charles E. Leiserson和Erik Demaine老师的讲解.(http://v.163.com/special/opencourse/algorithms.html) 第五节-------线性时间排序 Linear Time Sort 这节课的主要内容是分析基于比较的排序能够达到的最快效率以及介绍几种…

本栏目(Algorithms)下MIT算法导论专题是个人对网易公开课MIT算法导论的学习心得与笔记.所有内容均来自MIT公开课Introduction to Algorithms中Charles E. Leiserson和Erik Demaine老师的讲解.(http://v.163.com/special/opencourse/algorithms.html) 第一节-------课程简介及算法分析 Analysis of algorithm 算法分析:关于计算机程序在效率和资源利用方面的理论…

本栏目(Algorithms)下MIT算法导论专题是个人对网易公开课MIT算法导论的学习心得与笔记.所有内容均来自MIT公开课Introduction to Algorithms中Charles E. Leiserson和Erik Demaine老师的讲解.(http://v.163.com/special/opencourse/algorithms.html) 第二节-------渐近符号.递归及解法 Solving Recurrence 第二节课的内容比较偏数学化,没有算法方面的知识.但尽管…

本栏目(Algorithms)下MIT算法导论专题是个人对网易公开课MIT算法导论的学习心得与笔记.所有内容均来自MIT公开课Introduction to Algorithms中Charles E. Leiserson和Erik Demaine老师的讲解.(http://v.163.com/special/opencourse/algorithms.html) 第三节-------分治法 The Divide-and-Conquer 这节课的主要内容是介绍分治法的思想,以及一些应用分治法思想的…

转载自:http://blog.csdn.net/speedme/article/details/24231197 1. 什么是动态规划 ------------------------------------------- dynamic programming is a method for solving complex problems by breaking them down into simpler subproblems. (通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的…

前面我们学习二叉搜索树的时候发如今一些情况下其高度不是非常均匀,甚至有时候会退化成一条长链,所以我们引用一些"平衡"的二叉搜索树.红黑树就是一种"平衡"的二叉搜索树,它通过在每一个结点附加颜色位和路径上的一些约束条件能够保证在最坏的情况下基本动态集合操作的时间复杂度为O(nlgn).以下会总结红黑树的性质,然后分析红黑树的插入操作,并给出一份完整代码. 先给出红黑树的结点定义: #define RED 1 #define BLACK 0 ///红黑树结点定义,与普通…

转自:https://blog.csdn.net/qifengzou/article/details/17608863 作者:邹祁峰 邮箱:Qifeng.zou.job@hotmail.com 博客:http://blog.csdn.net/qifengzou 日期:2014.01.18 01:21 转载请注明来自"祁峰"的CSDN博客 1 引言 在<算法导论 之 红黑树 - 插入>中已经对红黑树的5个性质做了较详细的分析,同时也给出了insert操作的C语言实现.首先我们…

问题 问题描述  给定n个整数(可能为负数)组成的数组,要求一个数组连续下标和的最大值,数组的元素可正.可负.可为零.  数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组,每个子数组都有一个和.求所有子数组的和的最大值.  例如输入的数组为 -2 , 11 , -4 , 13 , -5 , -2时,最大的子数组为11,-4,13,因此最大子数组的和为20. 解题思路  很容易理解,当我们加上一个正数时,和会增加:当我们加上一个负数时,和会减少.如果当前得到的和是个负数,那么这个和在接下来的累加中应该抛弃…

由于偷懒不想用泛型,所以直接用了整型来写了一份 ①首先你得有一个矩阵的class Matrix ②Matrix为了方便用下标进行运算, Matrix的结构如图:(我知道我的字丑...) Matrix.h代码如下:(个人并不喜欢把代码全写在一块,对于阅读者是相当巨大的负担,其实自己受不了(逃)) #pragma once #include<vector> using namespace std; class Matrix { public: vector<vector<int>…