关于什么是Prim(普里姆算法)? 在实际生活中,我们常常碰到类似这种一类问题:如果要在n个城市之间建立通信联络网, 则连通n个城市仅仅须要n-1条线路.这时.我们须要考虑这样一个问题.怎样在最节省经费前提 下建立这个通信网.换句话说,我们须要在这n个城市中找出一个包括全部城市的连通子图,使得 其全部边的经费之和最小. 这个问题能够转换为一个图论的问题:图中的每一个节点看成是一个城市, 节点之间的无向边表示修建该路的经费.即每条边都有其对应的权值,而我们的目标是挑选n-1条 边使全部节点保持连通

题目传送门 道路费用 格式难调,题面就不放了. 分析: 这是一道要细(yan)心(jing)的生成树的好(gui)题. 首先我们看到$k$的范围非常小,那么我们就可以直接$2^k$枚举每一条加边是否选择.然后我们再按权值大小依次加原边并且更新可以影响的加边的权值上限,再树形DP求解.但是这样复杂度是$O(2^k+NM\log M)$,需要考虑优化. 我们能发现,不管加边选不选,有一些边都一定会加入到生成树中,那么我们就把这些边提前连接,然后把产生出的联通块缩点,然后就能形成一个$k+1$个点的新

Minimum Cost POJ-2516 题意就是有n个商家,有m个供货商,然后有k种商品,题目求的是满足商家的最小花费供货方式. 对于每个种类的商品k,建立一个超级源点和一个超级汇点.每个商家和源点连线,容量为需要的商品数,每个供货商和汇点连线,容量为可以提供的商品数. 然后对于商家和供货商之间的连线就是,容量为INF,而费用就是题目提供的费用信息. #include<iostream> #include<cstdio> #include<algorithm> #i

Going Home POJ-2195 这题使用的是最小费用流的模板. 建模的时候我的方法出现错误,导致出现WA,根据网上的建图方法没错. 这里的建图方法是每次到相邻点的最大容量为INF,而花费为1,因为花费等于距离.但是需要增加一个源点和一个汇点,然后将每个人和源点相连,每个房子和汇点相连,容量都为1,费用都为0. #include<iostream> #include<algorithm> #include<cstring> #include<queue>

The NetLine company wants to offer broadband internet to N towns. For this, it suffices to constructa network of N-1 broadband links between the towns, with the property that a message can travelfrom any town to any other town on this network. NetLin

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

Prim算法: 以前一直不是很明白,Prim算法,今天就来终结一下. Prim算法采用与Dijkstra.Bellman-Ford算法一样的“蓝白点”思想:白点代表已经进入最小生成树的点,蓝点代表未进入最小生成树的点. 算法描述: 以1为起点生成最小生成树,min[v]表示蓝点v与白点相连的最小边权. MST表示最小生成树的权值之和. a)初始化:min[v]= ∞(v≠1); min[1]=0;MST=0; b)for (i = 1; i<= n; i++) 1.寻找min[u]最小的蓝点u.

背景:本文是在小甲鱼数据结构教学视频中的代码的基础上,添加详细注释而完成的.该段代码并不完整,仅摘录了核心算法部分,结合自己的思考,谈谈理解. Prim算法理解: 如图(摘录自小甲鱼教学视频中的图片),是一个带有权值的连通网. 根据上图可以列写出该连通网的邻接矩阵,为了方便直观的理解: 权值 V0 V1 V2 V3 V4 V5 V0 0 6 1 5 Ꚙ Ꚙ V1 6 0 5 Ꚙ 3 Ꚙ V2 1 5 0 7 5 4 V3 5 Ꚙ 7 0 Ꚙ 2 V4 Ꚙ 3 5 Ꚙ 0 6 V5 Ꚙ Ꚙ 4 2

Prim算法采用与Dijkstra.Bellamn-Ford算法一样的“蓝白点”思想:白点代表已经进入最小生成树的点,蓝点代表未进入最小生成树的点. 算法分析 & 思想讲解: Prim算法每次都将一个蓝点 U 变成白点,并且此蓝点 U 与白点相连的最小边权还是当前所有蓝点中最小的.这样就相当于向生成树中添加了n-1次最小的边,最后得到的一定是最小生成树. 我们通过对下图最小生成树的求解模拟来理解上面的思想.蓝点和虚线代表未进入最小生成树的点.边:白点和实线代表已进入最小生成树的点.边. #inc

一个连通图的生成树是一个极小的连通子图,它包含图中全部的顶点(n个顶点),但只有n-1条边. 最小生成树:构造连通网的最小代价(最小权值)生成树. prim算法在严蔚敏树上有解释,但是都是数学语言,很深奥. 最小生成树MST性质:假设N=(V,{E})是一个连通网,U是顶点集V的一个非空子集.若(u,v)是一条具有最小权值(代价)的边, 其中u∈U,v∈V-U,则必存在一颗包含边(u,v)的最小生成树. prim算法过程为: 假设N=(V,{E})是连通图,TE是N上最小生成树中边的集合.算法从

上一期介绍到了kruskal算法,这个算法诞生于1956年,重难点就是如何判断是否形成回路,此处要用到并查集,不会用当然会觉得难,今天介绍的prim算法在kruskal算法之后一年(即1957年)诞生,长江后浪推前浪,前浪死在沙滩上,既然后发明,那一定有很多优点吧?具体又如何用代码实现?比kruskal算法好在哪里?不用担心,小编会一一解答. prim算法的思想: prim算法的主要思想就是让一棵小树不断得到新的树边,直到长成所有节点都在树集合中的大树.具体做法如下:首先先得来思考,最初的小树是

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

2015-12-17晚,复习,甚是无聊,阅<复杂网络算法与应用>一书,得知最小生成树问题(Minimum spanning tree)问题.记之. 何为树:连通且不含圈的图称为树. 图T=(V,E),|V|=n,|E|=m,下列关于树的说法等价: T是一个树. T无圈,且m=n-1. T连通,且m=n-1. T无圈,但每加一新边记得到唯一一个圈. T连通,但任舍去一边就不连通. T中任意两点,有唯一道路相连. 何为生成树:若图G=(V,E)的生成子图是一棵树,则称该树为图G的生成树,也称支撑树

Kruskal算法: void Kruskal ( ) {     MST = { } ;                           //边的集合,最初为空集     while( EdgeAccepted < NumVertex - 1                           && E中还有边 )  //MST中边数不到V-1     {         E(V, W) = Min( E );               //最小堆         Delet

一个具有n个节点的连通图的生成树是原图的最小连通子集,它包含了n个节点和n-1条边.若砍去任一条边,则生成树变为非连通图:若增加一条边,则在图中形成一条回路.本文所写的是一个带权的无向连通图中寻求各边权和最小的生成树. 计算最小生成树的的方法是贪心,则必须满足一下两个条件: 1)不能形成回路: 2)在保证1满足的条件下添加尽可能小的边. 实现的算法有两种,kruskal算法,prim算法,本文只介绍prim算法: 过程: 1)输入:一个加权连通图,其中节点集合为V,边集合为E: 2)初始化:Vn

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,

实现功能:输入M,N,S,T:接下来M行输入M条弧的信息(包括起点,终点,流量,单位费用):实现功能是求出以S为源点,T为汇点的网络最大流的最小费用 其实相当的像Dinic最大流呐= = 还是spfa处理出最短路径(注意,这次是最短路径,所以时空复杂度将有所提高,害得我都开循环队列了TT),然后顺着最短路径顺藤摸瓜找回去,求出流大小和最小的费用,然后,没有然后了,程序还是一样的好懂么么哒(HansBug:感觉Dinic算法真心超级喜感,为啥我之前就没发现呢= =,还有鸣谢wnjxyk神犇提供的C

图论算法-最小费用最大流模板[EK;Dinic] EK模板 const int inf=1000000000; int n,m,s,t; struct node{int v,w,c;}; vector<node> map[10010]; int flow[10010][10010]; bool inq[10010]; int d[10010]; int pre[10010],pref[10010]; int minc,maxf; int main() { cin>>n>>

 算法提高 最小方差生成树   时间限制:1.0s   内存限制:256.0MB        问题描述 给定带权无向图,求出一颗方差最小的生成树. 输入格式 输入多组测试数据.第一行为N,M,依次是点数和边数.接下来M行,每行三个整数U,V,W,代表连接U,V的边,和权值W.保证图连通.n=m=0标志着测试文件的结束. 输出格式 对于每组数据,输出最小方差,四舍五入到0.01.输出格式按照样例. 样例输入 4 51 2 12 3 23 4 24 1 12 4 34 61 2 12 3 23 4

最大流: 给定指定的一个有向图,其中有两个特殊的点源S(Sources)和汇T(Sinks),每条边有指定的容量(Capacity),求满足条件的从S到T的最大流(MaxFlow). 最小割: 割是网络中定点的一个划分,它把网络中的所有顶点划分成两个顶点集合S和T,其中源点s∈S,汇点t∈T,从S出发指向T的边的集合,称为割(S,T),这些边的容量之和称为割的容量.容量最小的割称为最小割. 根据最大流最小割定理,最大流等于最小割. 其他: 求最小割边的个数的方法: ①建边的时候每条边权 w =