1.简介 Prim算法是图论中的一种算法,可在带权连通图里搜索产生最小生成树. 该算法于1930年由捷克数学家沃伊捷赫·亚尔尼克(Vojtěch Jarník)发现:并在1957年由美国计算机科学家罗伯特·普里姆(Robert C. Prim)独立发现:1959年,艾兹格·迪科斯彻再次发现了该算法. Prim算法从任意一个顶点开始,每次选择一个与当前顶点集最近的一个顶点,并将两顶点之间的边加入到树中,在找当前最近顶点时使用到了贪心算法. 预备知识(了解的跳过): 无向图.邻接矩阵.最小生成树 2

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

最小生成树的Prim算法 思想:采用子树延伸法 将顶点分成两类: 生长点——已经在生成树上的顶点 非生长点——未长到生成树上的顶点 使用待选边表: 每个非生长点在待选边表中有一条待选边,一端连着非生长点,另一端连着生长点 步骤: 步骤1)构造初始待选边表,任选一个顶点v作为初始生长点,对其余每个非生长点w(共n-1个),将边(w,v)加进待选边表,如果边(w,v)不存在,则认为边(w,v)的长度是∞. 步骤2)循环n-2遍,非生长点个数k从n-1变到1. ①选择树边. 从待选边表中选出一条最短的

依据图的深度优先遍历和广度优先遍历,能够用最少的边连接全部的顶点,并且不会形成回路. 这样的连接全部顶点并且路径唯一的树型结构称为生成树或扩展树.实际中.希望产生的生成树的全部边的权值和最小,称之为最小生成树. 常见的最小生成树算法有Kruskal算法和Prim算法. Kruskal算法每次选取权值最小的边.然后检查是否增加后形成回路,假设形成回路则须要放弃.终于构成最小生成树.n个顶点的图最小生成树过程例如以下: 边的权值升序排序. 选取全部未遍历的边中权值最小的边,推断增加后是否形成回路,若

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

prim算法是选取任意一个顶点作为树的一个节点,然后贪心的选取离这棵树最近的点,直到连上所有的点并且不够成环,它的时间复杂度为o(v^2) #include<iostream>#include<algorithm>#define INF 10000000using namespace std;int v,e;int cost[1000][1000];int mincost[1000];bool used[1000];//判断一个点是否已经在最小生成树中了int ans=0; voi

Kruskal算法: 不断地选择未被选中的边中权重最轻且不会形成环的一条. 简单的理解: 不停地循环,每一次都寻找两个顶点,这两个顶点不在同一个真子集里,且边上的权值最小. 把找到的这两个顶点联合起来. 初始时,每个顶点各自属于自己的子集合,共n个子集合. 每一步操作,都会将两个子集合融合成一个,进而减少一个子集合. 结束时,所有的顶点都在同一个子集合里,这个子集合就是最小生成树. 例子: 伪代码: Prim算法: G=(V,E),S是V的真子集,如果u在S中,v在V-S中,且(u,v)是图的一

前面分别通过C和C++实现了普里姆,本文介绍普里姆的Java实现. 目录 1. 普里姆算法介绍 2. 普里姆算法图解 3. 普里姆算法的代码说明 4. 普里姆算法的源码 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/ 更多内容:数据结构与算法系列 目录 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

本章是普里姆算法的C++实现. 目录 1. 普里姆算法介绍 2. 普里姆算法图解 3. 普里姆算法的代码说明 4. 普里姆算法的源码 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/ 更多内容:数据结构与算法系列 目录 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

本章介绍普里姆算法.和以往一样,本文会先对普里姆算法的理论论知识进行介绍,然后给出C语言的实现.后续再分别给出C++和Java版本的实现. 目录 1. 普里姆算法介绍 2. 普里姆算法图解 3. 普里姆算法的代码说明 4. 普里姆算法的源码 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/ 更多内容:数据结构与算法系列 目录 普里姆算法介绍 普里姆(Prim)算法,和克鲁斯卡尔算法一样,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

1.prim算法:一种计算生成最小生成树的方法,它的每一步都会为一棵生长中的树添加一条边. 2.时间复杂度:

#include <stdio.h>#include <stdlib.h>/* 最小路径算法 -->prim算法 */#define VNUM 9#define MV 65536int P[VNUM];int Cost[VNUM];int Mark[VNUM];    //标记数组int Matrix[VNUM][VNUM] =     //邻居矩阵 无向图{    {0, 10, MV, MV, MV, 11, MV, MV, MV},    {10, 0, 18, MV,

最小生成树 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.最小生成树可以用kruskal(克鲁斯卡尔)算法或prim(普里姆)算法求出. 普里姆算法(Prim算法) 图例所示: 1)图中有6个顶点v1-v6,每条边的边权值都在图上:在进行prim算法时,我先随意选择一个顶点作为起始点,当然我们一般选择v1作为起始点,好,现在我们设U集合为当前所找到最小生成树里面的顶点,TE集合为所找到的边,现在状态如下: U={v1}: TE

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,且其所有边的权值之和亦为最小.该算法于1930年由捷克数学家沃伊捷赫·亚尔尼克发现:并在1957年由美国计算机科学家罗伯特·普里姆独立发现:1959年,艾兹格·迪科斯彻再次发现了该算法.因此,在某些场合,普里姆算法又被称为DJP算法.亚尔尼克算法或普里姆-亚尔尼克算法 算法过程图解:遍历点,用贪心法选择与集合内的点相连的点的最小值: 模板: #inc

public class Prim { static int MAX = 65535; public static void prim(int[][] graph, int n){ char[] c = new char[]{'A','B','C','D','E','F','G','E','F'}; int[] lowcost = new int[n]; int[] mst = new int[n]; int i, j, min, minid, sum = 0; for(i = 1; i < n

最小生成树,普利姆算法． 简述算法: 先初始化一棵只有一个顶点的树,以这一顶点开始,找到它的最小权值,将这条边上的令一个顶点添加到树中 再从这棵树中的所有顶点中找到一个最小权值(而且权值的另一顶点不属于这棵树) 重复上一步．直到所有顶点并入树中． 图示: 注:以a点开始,最小权值为1,另一顶点是c,将c加入到最小生成树中．树中 a-c 在最小生成树中的顶点找到一个权值最小且另一顶点不在树中的,最小权值是4,另一个顶点是f,将f并入树中, a-c-f 重复上一步骤,a-c-f-d, a-c-f-d

prim算法 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

1.dijkstra算法 算最短路径的,算法解决的是有向图中单个源点到其他顶点的最短路径问题. 初始化n*n的数组. 2.kruskal算法 算最小生成树的,按权值加入 3.Prim算法 类似dijkstra算法,任一点的最短路径相似 4.floyd算法 多源最短路径,动态规划 a) 初始化:D[u,v]=A[u,v]b) For k:=1 to n For i:=1 to n For j:=1 to n If D[i,j]>D[i,k]+D[k,j] Then D[i,j]:=D[i,k]+D

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

一. 关于最小生成树 对于无向连通图G=(V,E),其中V表示图的顶点,E表示图的边,对于每条边都有一个权值,可以理解为边a->b的权值C为从a走到b要走的路程为C.现在我们希望找到一个无回路的子集T,且有T是E的子集,T连接了所有的顶点,且其权值和最小.那么这样一个子图G‘=(V,T)称之为图G的最小生成树. 二. 最小生成树的基本性质 最小生成树的边数|T|必然服从|T|=|V|-1. 最小生成树不可以有循环 最小生成树不必是唯一的. 三. Prim算法 对于最小生成树有两种算法:prim算

Prim算法 1 .概览 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.该算法于1930年由捷克数学家沃伊捷赫·亚尔尼克(英语:Vojtěch Jarník)发现:并在1957年由美国计算机科学家罗伯特·普里姆(英语:Robert C. Prim)独立发现:1959年,艾兹格·迪科斯彻再次发现了该算法.因此,在某些