最小生成树,克鲁斯卡尔算法． 算法简述: 将每个顶点看成一个图． 在所有图中找权值最小的边．将这条边的两个图连成一个图, 重复上一步．直到只剩一个图． 注:将abcdef每个顶点看成一个图．将最小权值的边的两个图连接． 连接最小权值为1的两个图,这时a-c,b,d,e,f． 连接最小权值为2的两个图,这时a-c,b,d-f,e． 连接最小权值为3的两个图,这时a-c,b-e,d-f． 连接最小权值为4的两个图,这时a-c-f-d,b-e．(c-f) 连接最小权值为5的两个图,这时a-c-b-e-

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

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

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

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

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

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

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 <

[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

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

最小生成树: 我们把构造连通网的最小代价生成树称为最小生成树.经典的算法有两种,普利姆算法和克鲁斯卡尔算法. 普里姆算法打印最小生成树: 先选择一个点,把该顶点的边加入数组,再按照权值最小的原则选边,选完最小权值的边,把在所选边的另一顶点的边加入数组,再选权值最小的边,如此循环(有多少顶点循环多少次) ∞ 我们代码中用65535表示 //定义邻接矩阵 let Arr2 = [ [0, 10, 65535, 65535, 65535, 11, 65535, 65535, 65535], [10,

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(V-U) (V-U表示出去U的所有顶点)的边中选取权值最小的边(u, v),将顶点v加入集合U中,将边(u, v)加入集合T中,如此不断重复,直到U=V为止,最小生成树构造完毕,这时集合T中包含了最小生成树中的所有边. 普里姆算法图解 以上图G4为例,

        暑假,小哼准备去一些城市旅游.有些城市之间有公路,有些城市之间则没有,如下图.为了节省经费以及方便计划旅程,小哼希望在出发之前知道任意两个城市之前的最短路程.         上图中有4个城市8条公路,公路上的数字表示这条公路的长短.请注意这些公路是单向的.我们现在需要求任意两个城市之间的最短路程,也就是求任意两个点之间的最短路径.这个问题这也被称为“多源最短路径”问题.         现在需要一个数据结构来存储图的信息,我们仍然可以用一个4*4的矩阵(二维数组e)来存储.比如

        暑假,小哼准备去一些城市旅游.有些城市之间有公路,有些城市之间则没有,如下图.为了节省经费以及方便计划旅程,小哼希望在出发之前知道任意两个城市之前的最短路程.         上图中有4个城市8条公路,公路上的数字表示这条公路的长短.请注意这些公路是单向的.我们现在需要求任意两个城市之间的最短路程,也就是求任意两个点之间的最短路径.这个问题这也被称为“多源最短路径”问题.         现在需要一个数据结构来存储图的信息,我们仍然可以用一个4*4的矩阵(二维数组e)来存储.比如

转自:http://blog.51cto.com/ahalei/1383613        暑假,小哼准备去一些城市旅游.有些城市之间有公路,有些城市之间则没有,如下图.为了节省经费以及方便计划旅程,小哼希望在出发之前知道任意两个城市之前的最短路程. 上图中有4个城市8条公路,公路上的数字表示这条公路的长短.请注意这些公路是单向的.我们现在需要求任意两个城市之间的最短路程,也就是求任意两个点之间的最短路径.这个问题这也被称为“多源最短路径”问题.        现在需要一个数据结构来存储图的信

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

题目简述:假如有一个无向连通图,有n个顶点,有许多(带有权值即长度)边,让你用在其中选n-1条边把这n个顶点连起来,不漏掉任何一个点,然后这n-1条边的权值总和最小,就是最小生成树了,注意,不可绕成圈. 思路简介:对比普里姆和克鲁斯卡尔算法,克鲁斯卡尔算法主要针对边来展开,边数少时效率比较高,所以对于稀疏图有较大的优势:而普里姆算法对于稠密图,即边数非常多的情况下更好一些.其大致思路为在现有顶点中任意寻找一个顶点,将他作为根结点,然后在与他连接的所有边中,选择一条最短的边,同时将这条边两端的顶点

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

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,在某些场