题目传送:https://loj.ac/p/10065 1.排序函数sort,任何一种排序算法都行,下面的示例代码中,我采用的是冒泡排序算法 2.寻源函数getRoot,寻找某一个点在并查集中的根,注意,是根,不是双亲!,所以,判断的条件为如果某一个下标的值就是其本身,设a为并查集数组,v为数组值,如果a[v] = v,它就是根,否则就让v = a[v],向上寻找,直到其相等. 1图的存储结构(a,b为边的两个顶点,w为边的权值),初始化 2.排序sort函数(按照权值从小到大) 3.getRo

图的连通性问题:无向图的连通分量和生成树,所有顶点均由边连接在一起,但不存在回路的图. 设图 G=(V, E) 是个连通图,当从图任一顶点出发遍历图G 时,将边集 E(G) 分成两个集合 T(G) 和 B(G).其中 T(G)是遍历图时所经过的边的集合,B(G) 是遍历图时未经过的边的集合.显然,G1(V, T) 是图 G 的极小连通子图,即子图G1 是连通图 G 的生成树. 深度优先生成森林   右边的是深度优先生成森林: 连通图的生成树不一定是唯一的,不同的遍历图的方法得到不同的生成树;从不

这次我们来搞一个很新奇的知识点:克鲁斯卡尔重构树.它也是一种图,是克鲁斯卡尔算法求最小生成树的升级版首先看下面一个问题:BZOJ3545 Peaks. 在Bytemountains有N座山峰,每座山峰有他的高度h_i.有些山峰之间有双向道路相连,共M条路径,每条路径有一个困难值,这个值越大表示越难走. 现在有Q组询问,每组询问询问从点v开始只经过困难值小于等于x的路径所能到达的山峰中第k高的山峰,如果无解输出-1.N<=1e5,M,Q<=5*1e5 上面这个题没有要求在线,因此我们可以离线构造

最小生成树的一个作用,就是求最小花费.要在n个城市之间铺设光缆,主要目标是要使这 n 个城市的任意两个之间都可以通信,但铺设光缆的费用很高,且各个城市之间铺设光缆的费用不同,因此另一个目标是要使铺设光缆的总费用最低.这就需要找到带权的最小生成树. 主要思路:贪心,假设一共有五个点,按道理来讲,应该是先找到图中最小权值的两个点没然后对剩余的点进行遍历.但是也可以任意指定一个点.可以任意指定的原因就是,如果给定的信息可以构成最小生成树的话,那么最小生成树中一定有所有的点,那么这个点也一定在树上,所以

文字描述 上一篇博客介绍了最小生成树(普里姆算法),知道了普里姆算法求最小生成树的时间复杂度为n^2, 就是说复杂度与顶点数无关,而与弧的数量没有关系: 而用克鲁斯卡尔(Kruskal)算法求最小生成树则恰恰相反.它的时间复杂度为eloge (e为网中边的数目),因此它相对于普里姆算法而言,适合于求边稀疏的网的最小生成树. 克鲁斯卡尔算法求最小生成树的步骤为:假设连通网N={V,{E}}, 则令最小生成树的初始状态为只有n个顶点而无边的非连通图 T=(V, {}}, 图中每个顶点自成一个连通分量

学习最小生成树算法之前我们先来了解下 下面这些概念: 树(Tree):如果一个无向连通图中不存在回路,则这种图称为树. 生成树 (Spanning Tree):无向连通图G的一个子图如果是一颗包含G的所有顶点的树,则该子图称为G的生成树. 生成树是连通图的极小连通子图.这里所谓极小是指:若在树中任意增加一条边,则将出现一条回路:若去掉一条边,将会使之变成非连通图. 最小生成树(Minimum Spanning Tree,MST):或者称为最小代价树Minimum-cost Spanning Tr

算法描述 克鲁斯卡尔算法是一种贪心算法,因为它每一步都挑选当前最轻的边而并不知道全局路径的情况. 算法最关键的一个步骤是要判断要加入mst的顶点是否会形成回路,我们可以利用并查集的技术来做. 并查集的具体实现可参考:快速并查集 下面是对算法的一个简单描述: 这是一个非常简单易懂的算法,它面向边而不是顶点,所以在算法开始的时候,它要先找出所有的crossing edges,而为了高效的找到最轻边,用一个优先队列来维护这些crossing edges. /** * 找出所有crossing edge

[NOI2018]归程(克鲁斯卡尔重构树) 题面 洛谷 题解 我在现场竟然没有把这道傻逼题给切掉,身败名裂. 因为这题就是克鲁斯卡尔重构树的模板题啊 我就直接简单的说一下把 首先发现答案就是在只经过海拔大于\(p\)的边的情况下,所有点到\(1\)号点中最短路最小的那个点.所以预处理最短路径,构建克鲁斯卡尔重构树,直接倍增+线段树就好了. 还有一种基于离线做法的方法. 我们发现离线做法只需要按照所有询问排序, 然后利用并查集按照海拔高度从小往大合并(这个其实就是克鲁斯卡尔) 这样子就可以利用可持

一.核心思想 ​ 将输入的数据由小到大进行排序,再使用并查集算法(传送门)将每个点连接起来,同时求和. ​ 个人认为这个算法比较偏向暴力,有些题可能会超时. 二.例题 洛谷-P3366 题目地址:https://www.luogu.org/problemnew/show/P3366 这是一道非常好的克鲁斯卡尔算法的模板题. 题目描述 如题,给出一个无向图,求出最小生成树,如果该图不连通,则输出orz 输入输出格式 输入格式: 第一行包含两个整数N.M,表示该图共有N个结点和M条无向边.(N<=5

Building a Space Station Time Limit: 1000MS Memory Limit: 30000K Total Submissions: 5869 Accepted: 2910 Description You are a member of the space station engineering team, and are assigned a task in the construction process of the station. You are ex

问题 E: 魔法交流活动 题目描述 魔法学校近日开展了主题为“天气晴朗”的魔法交流活动.N名魔法师按阵法站好,之后选取N - 1条魔法链将所有魔法师的魔力连接起来,形成一个魔法阵.魔法链是做法成功与否的关键.每一条魔法链都有一个魔力值V,魔法最终的效果取决于阵中所有魔法链的魔力值的和.由于逆天改命的魔法过于暴力,所以我们要求阵中的魔法链的魔力值最大值尽可能的小,与此同时,魔力值之和要尽可能的大.现在给定魔法师人数N,魔法链数目M.求此魔法阵的最大效果. 输入 两个正整数N,M.(1 <= N <

链接 题目描述 如题,给出一个无向图,求出最小生成树,如果该图不连通,则输出orz 输入输出格式 输入格式: 第一行包含两个整数N.M,表示该图共有N个结点和M条无向边.(N<=5000,M<=200000) 接下来M行每行包含三个整数Xi.Yi.Zi,表示有一条长度为Zi的无向边连接结点Xi.Yi 输出格式: 输出包含一个数,即最小生成树的各边的长度之和:如果该图不连通则输出orz 输入输出样例 输入样例#1: 4 5 1 2 2 1 3 2 1 4 3 2 3 4 3 4 3 输出样例#1

Problem 在\(Bytemountains\)有\(n\)座山峰,每座山峰有他的高度\(h_i\) .有些山峰之间有双向道路相连,共\(M\)条路径,每条路径有一个困难值,这个值越大表示越难走,现在有\(Q\)组询问,每组询问询问从点\(v\)开始只经过困难值小于等于\(x\)的路径所能到达的山峰中第\(k\)高的山峰,如果无解输出\(-1\). kruskal重构树是用来解决一些诸如"查询从某个点开始 经过边权不超过\(val\)所能到达的节点"的问题 所以很显然 在最小生成树

P5168 xtq玩魔塔 又是码农题- 利用克鲁斯卡尔重构树的性质 我们就可以得出 \(dep\) 值小的,肯定比 \(dep\) 大的值要优. 于是第二问就可以直接 LCA 求出来了- 至于第三问,dfs序一下,然后求子树-考虑莫队 修改直接带修莫队,没了. #include <bits/stdc++.h> using namespace std ; int min(int x , int y) { return x < y ? x : y ; } void swap(int &

概览 相比于普里姆算法(Prim算法),克鲁斯卡尔算法直接以边为目标去构建最小生成树.从按权值由小到大排好序的边集合{E}中逐个寻找权值最小的边来构建最小生成树,只要构建时,不会形成环路即可保证当边集合{E}中的边都被尝试了过后所形成的树为最小生成树. 定义 假设G=(V, {E})是连通网(即带权连通图),则令最小生成树的初始状态为只有N个顶点而无边的非连通图T=(V, {}),图T中每个顶点自成一个连通分量.在图G的边集{E}中选择权值最小的边e,若e依附的顶点落在T中不同的连通分量上,则将

目录 应用场景-公交站问题 克鲁斯卡尔算法介绍 克鲁斯卡尔算法图解 克鲁斯卡尔算法分析 如何判断回路? 代码实现 无向图构建 克鲁斯卡尔算法实现 获取一个点的终点解释 应用场景-公交站问题 某城市新增 7 个站点(A, B, C, D, E, F, G) ,现在 需要修路把 7 个站点连通,各个站点的距离用边线表示(权) ,比如 A – B 距离 12公里 问:如何修路保证 各个站点都能连通,并且 总的修建公路总里程最短? 如上图所示:要求和前面的普利姆算法中的修路问题是一样的要求,只是换了一个

一:算法历史 迪杰斯特拉算法是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉于1959 年提出的,因此又叫狄克斯特拉算法.是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法,解决的是有向图中最短路径问题.迪杰斯特拉算法主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止.二:算法思想 按路径长度递增次序产生算法: 把顶点集合V分成两组: (1)S:已求出的顶点的集合(初始时只含有源点V0) (2)V-S=T:尚未确定的顶点集合 将T中顶点按递增的次序加入到S中,保证: (1)从源点V0到S中其他各顶点的长度都不大于从V0

克鲁斯卡尔算法(Kruskal's algorithm)是两个经典的最小生成树算法的较为简单理解的一个.这里面充分体现了贪心算法的精髓.大致的流程能够用一个图来表示.这里的图的选择借用了Wikipedia上的那个.很清晰且直观. 首先第一步,我们有一张图,有若干点和边 例如以下图所看到的: 第一步我们要做的事情就是将全部的边的长度排序,用排序的结果作为我们选择边的根据.这里再次体现了贪心算法的思想.资源排序,对局部最优的资源进行选择. 排序完毕后,我们领先选择了边AD. 这样我们的图就变成了 第

Eddy's picture Time Limit : 2000/1000ms (Java/Other)   Memory Limit : 65536/32768K (Java/Other) Total Submission(s) : 4   Accepted Submission(s) : 1 Problem Description Eddy begins to like painting pictures recently ,he is sure of himself to become a

题意:  给你一个图,有边权,K个询问:u到v 的路径中   边权最大值-边权最小值的最小值是多少 http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1598 题解(非自己想出):把边排序 枚举最小边,然后类似克洛斯卡尔,不断加边 更新ANS值(F[i][j]) 复杂度Q*E^2   如果Q变大 可以选择 E*E*N 预处理所有点 为何我自己没想到?:太拘泥于用深搜的想法去解决,这种跟边权最大值最小值的题目应该多考虑排序边 解法2: 二分差值,枚举最小边,再克鲁

# include <stdio.h> # define MAX_VERTEXES //最大顶点数 # define MAXEDGE //边集数组最大值 # define INFINITY //代表不可能的数(无穷大) typedef struct {//图 结构体定义 int arc[MAX_VERTEXES][MAX_VERTEXES];//二位数组 矩阵 int numVertexes, numEdges;//当前图中的顶点数和边数 }MGraph; typedef struct {//