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:

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

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

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.

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

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

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

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

//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

算法代码 C#代码 using System; namespace Prim { class Program { static void Main(string[] args) { int numberOfVertexes = 9, infinity = int.MaxValue; int[][] graph = new int[][] { new int[]{0, 10, infinity, infinity, infinity, 11, infinity, infinity, infinit

风萧萧兮易水寒,壮士要去敲代码.本女子开学后再敲了.. poj1258 Agri-Net(最小生成树)水题. #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> using namespace std; const int inf=0x3f3f3f3f; ; int n,m; int g[N][N],low[N]; void prim(int u0){ ; ;i<n;++i){ low[i]=g[u0][i

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

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,

还是畅通工程 Time Limit : 4000/2000ms (Java/Other)   Memory Limit : 65536/32768K (Java/Other) Total Submission(s) : 5   Accepted Submission(s) : 3 Font: Times New Roman | Verdana | Georgia Font Size: ← → 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

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(即"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(

/* 普里姆算法的主要思想: 利用二维数组把权值放入,然后找在当前顶点的最小权值,然后走过的路用一个数组来记录 */ # include <stdio.h> typedef char VertexType;//定义顶点类型 typedef int EdgeType;//定义边上的权值类型 # define MAX_VERTEX //最大顶点个数 # define INFINITY //用65535代表无穷大 typedef struct {//邻接矩阵存储结构 VertexType vexs[

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

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

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,

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,

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