watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""> //最小生成树之Prim算法 //杨鑫 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define n 6 #define MaxNum 10000 /*定义一个

算法描述 lazy普利姆算法的步骤: 1.从源点s出发,遍历它的邻接表s.Adj,将所有邻接的边(crossing edges)加入优先队列Q: 2.从Q出队最轻边,将此边加入MST. 3.考察此边的两个端点,对两个端点重复第1步. 示例 从顶点0开始,遍历它的邻接表:边0-7.0-2.0-4.0-6会被加入优先队列Q. 顶点0的邻接表搜索完毕后,边0-7是最轻边,所以它会出队,并加入MST. 如下图: 边0-7出队后,开始考察边的两个端点: 顶点0已经访问过了,跳过: 顶点7还未探索,开始探索

算法描述 在普利姆算法的lazy实现中,参考:普利姆算法的lazy实现 我们现在来考虑这样一个问题: 我们将所有的边都加入了优先队列,但事实上,我们真的需要所有的边吗? 我们再回到普利姆算法的lazy实现,看一下这个问题: 当顺着顶点0的邻接表考察顶点7时,边7-2和边7-1被加入了优先队列Q. 然而,当我们开始对顶点2进行考察时: 边2-3是最轻边,我们显然不需要对边7-2和边7-1进行再次考察. 但是,由于边7-2和边7-1在对顶点2进行考察之前已经加入了优先队列Q,似乎我们对之前发生的事无

上篇博客我们聊了图的物理存储结构邻接矩阵和邻接链表,然后在此基础上给出了图的深度优先搜索和广度优先搜索.本篇博客就在上一篇博客的基础上进行延伸,也是关于图的.今天博客中主要介绍两种算法,都是关于最小生成树的,一种是Prim算法,另一个是Kruskal算法.这两种算法是很经典的,也是图中比较重要的算法了. 今天博客会先聊一聊Prim算法是如何生成最小生成树的,然后给出具体步骤的示例图,最后给出具体的代码实现,并进行测试.当然Kruskal算法也是会给出具体的示例图,然后给出具体的代码和测试用例.当

最小生成树-普利姆(Prim)算法 最小生成树 概念:将给出的所有点连接起来(即从一个点可到任意一个点),且连接路径之和最小的图叫最小生成树.最小生成树属于一种树形结构(树形结构是一种特殊的图),或者说是直链型结构,因为当n个点相连,且路径和最短,那么将它们相连的路一定是n-1条. 可以利用参考一个问题理解最小生成树,有n个村庄,每个村庄之间距离不同,要求村庄之间修路,每一个村庄必须与任意一个村庄联通,如何修路最省钱(修的最短) 普利姆算法介绍 利姆(Prim)算法求最小生成树,也就是在包含n个

普利姆(Prim)算法 1. 最小生成树(又名:最小权重生成树) 概念:将给出的所有点连接起来(即从一个点可到任意一个点),且连接路径之和最小的图叫最小生成树.最小生成树属于一种树形结构(树形结构是一种特殊的图),或者说是直链型结构,因为当n个点相连,且路径和最短,那么将它们相连的路一定是n-1条. 可以利用参考一个问题理解最小生成树,有n个村庄,每个村庄之间距离不同,要求村庄之间修路,每一个村庄必须与任意一个村庄联通,如何修路最省钱(修的最短). 2. 普利姆算法介绍 利姆(Prim)算法求最

Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 26694   Accepted: 11720 Description There are N villages, which are numbered from 1 to N, and you should build some roads such that every two villages can connect to each other. We say two

普利姆算法(prim)求最小生成树(MST)过程详解 (原网址) 1 2 3 4 5 6 7 分步阅读 生活中最小生成树的应用十分广泛,比如:要连通n个城市需要n-1条边线路,那么怎么样建设才能使工程造价最小呢?可以把线路的造价看成权值求这几个城市的连通图的最小生成树.求最小造价的过程也就转化成求最小生成树的过程,则最小生成树表示使其造价最小的生成树. 那么怎么样用普利姆算法(prim算法)求最小生成树(MST)? 此以图例方式详述prim算法求最小生成树过程,希望对大家有帮助!   工具/原料

文字描述 用连通网来表示n个城市及n个城市间可能设置的通信线路,其中网的顶点表示城市,边表示两城市之间的线路,赋于边的权值表示相应的代价.对于n个定点的连通网可以建立许多不同的生成树,每一棵生成树都可以是一个通信网.现在,我们要选择这样一个生成树,使总的耗费最少.这个问题就是构造连通网的最小代价生成树(Minimum Cost Spanning Tree: 最小生成树)的问题.一棵生成树的代价就是树上各边的代价之和. 有多种算法可以构造最小生成树,其他多数都利用的最小生成的MST(minimum

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

//求加权无向连通图的MST的贪心算法 //最小树,最小路径联通各个点 function PRIM(){ var graph = [ [], [undefined,Infinity, 23 ,Infinity,Infinity,Infinity, 28 ,36], [undefined, 23 ,Infinity, 20 ,Infinity,Infinity,Infinity,1], [undefined,Infinity, 20 ,Infinity, 15 ,Infinity,Infinity

继续畅通工程 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 10765    Accepted Submission(s): 4704 Problem Description 省政府“畅通工程”的目标是使全省任何两个村庄间都可以实现公路交通(但不一定有直接的公路相连,只要能间接通过公路可达即可).现得到城镇道路统计表,表中列出了任意两

c/c++ 用普利姆(prim)算法构造最小生成树 最小生成树(Minimum Cost Spanning Tree)的概念: ​ 假设要在n个城市之间建立公路,则连通n个城市只需要n-1条线路.这时,自然会考虑,如何在最节省经费的前提下建立这个公路网络. ​ 每2个城市之间都可以设置一条公路,相应地都要付出一定的经济代价.n个城市之间,最多可以设置n(n-1)/2条线路,那么,如何在这些可能的线路中选择n-1条,以使总的耗费最少? 普利姆(prim)算法的大致思路: ​ 大致思想是:设图G顶点

我们在图的定义中说过,带有权值的图就是网结构.一个连通图的生成树是一个极小的连通子图,它含有图中全部的顶点,但只有足以构成一棵树的n-1条边.所谓的最小成本,就是n个顶点,用n-1条边把一个连通图连接起来,并且使得权值的和最小.综合以上两个概念,我们可以得出:构造连通网的最小代价生成树,即最小生成树(Minimum Cost Spanning Tree). 找连通图的最小生成树,经典的有两种算法,普里姆算法和克鲁斯卡尔算法,这里介绍普里姆算法. 为了能够讲明白这个算法,我们先构造网图的邻接矩阵,

对于一个带权的无向连通图,其每个生成树所有边上的权值之和可能不同,我们把所有边上权值之和最小的生成树称为图的最小生成树. 普里姆算法是以其中某一顶点为起点,逐步寻找各个顶点上最小权值的边来构建最小生成树. 其中运用到了回溯,贪心的思想. 废话少说吧,这个其实是一个模板,直接套用就好!直接上题吧!这些东西多练就好! 一.最小生成树: 题目描述 求一个连通无向图的最小生成树的代价(图边权值为正整数). 输入 第 一行是一个整数N(1<=N<=20),表示有多少个图需要计算.以下有N个图,第i图的第

MST在前面学习了Kruskal算法,还有一种算法叫做Prim的.这两者的区别是Prim算法适合稠密图,比如说鸟巢这种几乎所有点都有相连的图.其时间复杂度为O(n^2),其时间复杂度与边的数目无关:而kruskal算法的时间复杂度为O(eloge),跟边的数目有关,适合稀疏图. prim算法 基本思想:假设G＝(V,E)是连通的,TE是G上最小生成树中边的集合.算法从U＝{u0}(u0∈V),TE＝{ 空集 }开始.重复执行下列操作: 1.在所有u∈U,v∈V-U的边(u,v)∈E中找一条权值最

一.算法介绍 普里姆算法(Prim's algorithm),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.像 Kruskal算法一样,Prim算法也是贪婪算法. 二.Prim算法思想 Prim算法的思想很简单,一棵生成树意味着必须连接所有顶点.因此必须将两个不相交的顶点子集连接起来才能生成生成树 .并且它们必须以最小的权重边连接,以使其成为最小的生成树(MST).它从一棵空的生成树开始.这个

克鲁斯卡尔 #include <set> #include <map> #include <queue> #include <stack> #include <math.h> #include <bitset> #include <vector> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <

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(带权图)里搜索最小生成树.即此算法搜索到的边(Edge)子集所构成的树中,不但包括了连通图里的所有顶点(Vertex)且其所有边的权值之和最小.(注:N个顶点的图中,其最小生成树的边为N-1条,且各边之和最小.树的每一个节点(除根节点)有且只有一个前驱,所以,只有N-1条边.) 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.

描述: 一个连通图的生成树是指一个极小连通子图,它含有图中的全部顶点,但只有足以构成一棵树的 n-1 条边.我们把构造连通网的最小代价生成树成为最小生成树.而Prim算法就是构造最小生成树的一种算法. 定义: 假设N = (P,{E})是连通网,TE是N上最小生成树中边的集合.算法从U = {U0}(U0属于V).开始重复执行下述操作:在所有u属于U,v属于V-U的边(u,v)属于E中找到一条代价最小的边(u0,v0)并入集合TE,同事v0并入U,知道U = V为止.此时TE中必有n-1条边,则

[0]README 0.1) 本文总结于 数据结构与算法分析, 源代码均为原创, 旨在 理解Prim算法的idea 并用 源代码加以实现: 0.2)最小生成树的基础知识,参见 http://blog.csdn.net/pacosonswjtu/article/details/49947085 [1]Prim算法相关 1.1)计算最小生成树的一种方法是使其连续地一步一步长成.在每一步, 都要吧一个节点当做根并往上加边,这样也就把相关联的顶点加到增长中的树上: 1.2)在算法中的任一时刻, 我们都可