关于图的几个概念定义:          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vi与vj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vi与vj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:一个连通图的生成树是指一个连通子图,它含有图中全部n个顶点,但只有足以构成一棵树的n-1条边.一颗有n个顶点的生成树有且仅有n-

Kruscal算法求图的最小生成树 概述   和Prim算法求图的最小生成树一样,Kruscal算法求最小生成树也用到了贪心的思想,只不过前者是贪心地选择点,后者是贪心地选择边.而且在算法的实现中,我们还用用到了并查集(也称不相交集的)Union /Find 算法来判断两个节点连通后会不会形成一个环.该算法的思想很简单:将图的所有边按从小到大顺序排序,每次都选取权值最小的边加入最小生成树,如果该边的加入会使生成树形成一个环,则跳过该边.   这里引入并查集的概念,可以使问题变得简单化.并查集就是

Kruskal算法求最小生成树 测试数据: 5 6 0 1 5 0 2 3 1 2 4 2 4 2 2 3 1 1 4 1 输出: 2 3 1 1 4 1 2 4 2 0 2 3 思路:在保证不产生回路的情况下,选择权值小的边.是否产生回路采用并查集来实现 判断两个点是否连通:如果两个点的祖先不是同一个,说明这两个点不可联通,要标志两个点联通,只要使两个点的祖先是同一个.关于并查集的讲解可以看我转载的一篇文章. 比如初始化的时候ABC的祖先是他自己,先加入了AB这条边,这两个点的的父亲不一样,可

prim 算法求最小生成树 还是畅通工程 Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 20712    Accepted Submission(s): 9213 Problem Description 某省调查乡村交通状况,得到的统计表中列出了任意两村庄间的距离.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

首先在介绍这个算法之前我们要之明确一下什么是最小生成树的概念: 由 V 中的全部 n 个顶点和 E 中 n−1 条边构成的无向连通子图被称为 G 的一棵生成树,其中边的权值之和最小的生成树被称为无向图G 的最小生成树. 换言之,我们不能生成环且要让边权值和最小! 这里先介绍一个Prim算法: Prim算法的思想和朴素版Dijkstra算法很像,我们也是去找当前集合外(这个集合就是我们的最小生成树)的离集合最近的点,我们用dist来表示 然后找到这个离集合最近的点之后,将这个的边权加入res,我们

题目描述 Description 农民约翰被选为他们镇的镇长!他其中一个竞选承诺就是在镇上建立起互联网,并连接到所有的农场.当然,他需要你的帮助. 约翰已经给他的农场安排了一条高速的网络线路,他想把这条线路共享给其他农场.为了使花费最少,他想铺设最短的光纤去连接所有的农场. 你将得到一份各农场之间连接费用的列表,你必须找出能连接所有农场并所用光纤最短的方案. 每两个农场间的距离不会超过100000 输入描述 Input Description 第一行: 农场的个数,N(3<=N<=100).

关于图的最小生成树算法------普里姆算法 首先我们先初始化一张图: 设置两个数据结构来分别代表我们需要存储的数据: lowcost[i]:表示以i为终点的边的最小权值,当lowcost[i]=0说明以i为终点的边的最小权值=0,也就是表示i点加入了mst数组 mst[i]:这个数组对应的下标(图顶点)的值,是当前最小生成树表示的顶点的连接的那个边的权值 我们假设v1是初始点,进行初始化,不相连的用*表示,表示无穷大! 我们先把所有v1对应的顶点的权值放进lowcost数组中,进行初始化,之后

给定一个n个点m条边的无向图,图中可能存在重边和自环,边权可能为负数. 求最小生成树的树边权重之和,如果最小生成树不存在则输出impossible. 给定一张边带权的无向图G=(V, E),其中V表示图中点的集合,E表示图中边的集合,n=|V|,m=|E|. 由V中的全部n个顶点和E中n-1条边构成的无向连通子图被称为G的一棵生成树,其中边的权值之和最小的生成树被称为无向图G的最小生成树. 输入格式 第一行包含两个整数n和m. 接下来m行,每行包含三个整数u,v,w,表示点u和点v之间存在一条权

题目链接:http://poj.org/problem?id=1258 解题报告: #include <iostream> #include <stdio.h> #include <string.h> #include <memory.h> using namespace std; #define N 10005 #define inf 100010 int a[N][N],ans; bool vis[N]; int dis[N],n; bool Prim(

题目链接:http://poj.org/problem?id=2485 解题报告: 这里有一点要注意的是,第一个点时,dis数组还没有初始化,还全部为inf.第一次来到更新权时,才把邻接矩阵的数据存到dis中. #include <iostream> #include <stdio.h> #include <string.h> #include <memory.h> #include <algorithm> using namespace std

//稀疏图 #include <cstring> #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; , INF = 0x3f3f3f3f; int n, m; int g[N][N]; int dist[N]; bool st[N]; int prim() { memset(dist, 0x3f, sizeof dist);//先初始化为正无穷 ;//权重 ; i < n; i ++ ) {

最小生成树:Prim算法 最小生成树 给定一无向带权图.顶点数是n,要使图连通仅仅需n-1条边.若这n-1条边的权值和最小,则称有这n个顶点和n-1条边构成了图的最小生成树(minimum-cost spanning tree). Prim算法 Prim算法是解决最小生成树的经常使用算法. 它採取贪心策略,从指定的顶点開始寻找最小权值的邻接点.图G=<V,E>.初始时S={V0}.把与V0相邻接.且边的权值最小的顶点增加到S. 不断地把S中的顶点与V-S中顶点的最小权值边增加,直到全部顶点都已

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.简单来说就是有且仅有n个点n-1条边的连通图. 而最小生成树就是最小权重生成树的简称,即所有边的权值之和最小的生成树. 最小生成树问题一般有以下两种求解方式. 一.Prim算法 参考了Feynman的博客 Prim算法通常以邻接矩阵作为储存结构. 算法思路:以顶点为主导地位,从起始顶点出发,通过选择当前可用的最小权值边把顶点加入到生成树当中来: 1.从连通网络N={V

[本文是自己学习所做笔记.欢迎转载.但请注明出处:http://blog.csdn.net/jesson20121020] 算法描写叙述 假设连通图是一个网,则称该网中全部生成树中权值总和最小的生成树为最小生成树,也称最小代价生成树.利用Prim算法构造的最小生成树方法思想: 如果G=(V,E)是一个具有n个顶点的连通网,顶点集V={v1,v2,...,vn}.设所求的最小生成树T=(U,TE),当中U是T的顶点集.TE是T的边集.U和TE初值均为空集. Prim算法的基本思想例如以下:首先从V

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

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

原文:经典算法题每日演练--第十四题 Prim算法 图论在数据结构中是非常有趣而复杂的,作为web码农的我,在实际开发中一直没有找到它的使用场景,不像树那样的频繁使用,不过还是准备 仔细的把图论全部过一遍. 一:最小生成树 图中有一个好玩的东西叫做生成树,就是用边来把所有的顶点联通起来,前提条件是最后形成的联通图中不能存在回路,所以就形成这样一个 推理:假设图中的顶点有n个,则生成树的边有n-1条,多一条会存在回路,少一路则不能把所有顶点联通起来,如果非要在图中加上权重,则生成树 中权重最小的叫

闲来无聊,前两天看到一篇关于算法实现的文章.里面又关于图的各种算法介绍,正好上学期还学过图论,现在还记得一点点,先来实现个prim算法: 表示图的文件的内容大体上是这样的: 2.0 1.0 1.0 3.0 1.0 1.0 4.0 1.0 1.0 5.0 1.0 1.0 6.0 1.0 1.0 7.0 1.0 1.0 8.0 1.0 1.0 9.0 1.0 1.0 11.0 1.0 1.0 12.0 1.0 1.0 13.0 1.0 1.0 14.0 1.0 1.0 18.0 1.0 1.0 20

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

题目连接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1102 Constructing Roads Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 21947    Accepted Submission(s): 8448 Problem Description There are N villa

目录 1 问题描述 2 解决方案 2.1 贪心法   1 问题描述 何为Prim算法? 此处引用网友博客中一段介绍(PS:个人感觉网友的这篇博客对于Prim算法讲解的很清楚,本文与之相区别的地方在于具体实现代码的不同,该网友是使用C++实现,而本文是使用Java实现.其他理论讲解可以参考该网友的博客哦,具体链接看文末参考资料) 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 (