最小生成树: 生成树的定义:给定一个无向图,如果它的某个子图中任意两个顶点都互相连通并且是一棵树,那么这棵树就叫做生成树.(Spanning Tree) 最小生成树的定义:在生成树的基础上,如果边上有权值,那么使得边权和最小的生成树叫做最小生成树.(Minimum Spanning Tree ) 解决生成树有两种常用的算法:Kruskal算法和prim算法. 这里我们讲的是prim算法求生成树的解法. 算法思想: ans = 0;(表示权值和) 1.在无向图的基础上,想象我们有一个点的集合X(初

图.prim算法.dijkstra算法 1. 图的定义 图(Graph)可以简单表示为G=<V, E>,其中V称为顶点(vertex)集合,E称为边(edge)集合.图论中的图(graph)表示的是顶点之间的邻接关系. (1) 无向图(undirect graph)      E中的每条边不带方向,称为无向图.(2) 有向图(direct graph)      E中的每条边具有方向,称为有向图.(3) 混合图       E中的一些边不带方向, 另一些边带有方向.(4) 图的阶      指

数据结构与算法--最短路径之Dijkstra算法 加权图中,我们很可能关心这样一个问题:从一个顶点到另一个顶点成本最小的路径.比如从成都到北京,途中还有好多城市,如何规划路线,能使总路程最小:或者我们看重的是路费,那么如何选择经过的城市可以使得总路费降到最低? 首先路径是有向的,最短路径需要考虑到各条边的方向. 权值不一定就是指距离,还可以是费用等等... 最短路径的定义:在一幅有向加权图中,从顶点s到顶点t的最短路径是所有从s到t的路径中权值最小者. 为此,我们先要定义有向边以及有向图. 加权

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

数据结构与算法--最短路径之Bellman算法.SPFA算法 除了Floyd算法,另外一个使用广泛且可以处理负权边的是Bellman-Ford算法. Bellman-Ford算法 假设某个图有V个顶点E条边. 该算法主要流程是: 初始化.到起点s的距离distTo[s]设置为0,其余顶点的dist[]设置为正无穷: 以任意次序放松图中的所有E条边,重复V轮: V轮放松结束后,判断是否存在负权回路.如果存在,最短路径没有意义. 根据流程可以给出代码,如下 package Chap7; import

数据结构与算法--最短路径之Floyd算法 我们知道Dijkstra算法只能解决单源最短路径问题,且要求边上的权重都是非负的.有没有办法解决任意起点到任意顶点的最短路径问题呢?如果用Dijkstra算法,可以这样做: Dijkstra[] all = new Dijkstra[graph.vertexNum()]; for (int i = 0; i < all.length; i++) { all[i] = new Dijkstra(graph, i); } for (int s = 0; s

数据结构与算法--最小生成树之Prim算法 加权图是一种为每条边关联一个权值或称为成本的图模型.所谓生成树,是某图的一棵含有全部n个顶点的无环连通子图,它有n - 1条边.最小生成树(MST)是加权图的一棵权值和(所有边的权值相加之和)最小的生成树. 要注意以下几点: 最小生成树首先是一个生成树,所以我们研究的是无环连通分量: 边的权值可能是0也可能是负数 边的权值不一定表示距离,还可以是费用等 加权无向图的实现 之前图的实现都没有考虑权值,而权值存在于边上,所以最好是将"边"这个概念

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

 一: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.不但包含了连通图里的全部顶点(英语:Vertex (graph theory)).且其全部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

本文实例讲述了Python数据结构与算法之图的最短路径(Dijkstra算法).分享给大家供大家参考,具体如下: # coding:utf-8 # Dijkstra算法--通过边实现松弛 # 指定一个点到其他各顶点的路径--单源最短路径 # 初始化图参数 G = {1:{1:0, 2:1, 3:12}, 2:{2:0, 3:9, 4:3}, 3:{3:0, 5:5}, 4:{3:4, 4:0, 5:13, 6:15}, 5:{5:0, 6:4}, 6:{6:0}} # 每次找到离源点最近的一个顶

单源最短路径 问题描述 分别求出从起点到其他所有点的最短路径,这次主要介绍两种算法,Dijkstra和SPFA.若无负权优先Dijkstra算法,存在负权选择SPFA算法. Dijkstra算法 非负权 稳定 Dijkstra算法的解决方案 Dijkstra提出按各顶点与源点v间的路径长度的递增次序,生成到各顶点的最短路径的算法.既先求出长度最短的一条最短路径,再参照它求出长度次短的一条最短路径,依次类推,直到从源点v 到其它各顶点的最短路径全部求出为止. Dijkstra算法的解题思想 将图G

最短路径问题 概念 可以通过"traceroute"命令来跟踪信息传送的路径: traceroute www.lib.pku.edu.cn 可以将互联网路由器体系表示为一个带权边的图 路由器作为顶点,路由器之间网络连接作为边权重可以包括网络连接的速度.网络负载程度.分时段优先级等影响因素 作为一个抽象,我们把所有影响因素合成为单一的权重 解决信息在路由器网络中选择传播速度最快路径的问题, 就转变为在带权图上最短路径的问题. 这个问题与广度优先搜索BFS算法解决的词梯问题相似, 只是在边

//归并排序递归方法实现 #include <iostream> #include <cstdio> using namespace std; #define maxn 1000005 int a[maxn], temp[maxn]; long long ans; void MergeSort(int a[], int l, int mid, int r) { ; int i = l, n = mid, j = mid, m = r; while ( i<n &&am

在这里说下最小连通网的Prim算法: 而Kruskal算法,http://blog.csdn.net/nethanhan/article/details/10050735有介绍,大家可以去看下! Prim算法代码: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> /* run this program using the console pauser or add your own getch, system("pause") or

通信网络的最小生成树配置,它是使右侧的生成树值并最小化.经常使用Prim和Kruskal算法.看Prim算法:以防万一N={V,{E}}它是在通信网络,TE它是N设置边的最小生成树.从算法U={u0}(uo属于V).TE={}开始,复运行下述操作:在全部u属于U.v属于V-U的边(u,v)属于E中找到代价最小的一条边(u0,v0)并入集合TE,同一时候v0并入U,直至U=V为止.此时TE中必有n-1条边,T={V,{TE}}为N的最小生成树. 为实现此算法,需另设一个辅助数组closedge,以

[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

最小生成树 在含有n个顶点的连通图中选择n-1条边,构成一棵极小连通子图,并使该连通子图中n-1条边上权值之和达到最小,则称其为连通网的最小生成树.  例如,对于如上图G4所示的连通网可以有多棵权值总和不相同的生成树. 普里姆算法介绍 普里姆(Prim)算法,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

普里姆算法介绍 普里姆(Prim)算法,是用来求加权连通图的最小生成树算法 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. 代码实现 1. 思想逻辑 (1)以无向图的

Prim 算法属于贪心算法. #include <stdio.h> #define VERTEXNUM 7 #define INF 10000 typedef struct Graph { int vertex[VERTEXNUM]; int edge[VERTEXNUM][VERTEXNUM]; } Graph; void initGraph(Graph* G) { int i, j; int init[][3] = {{1, 2, 10}, {1, 3, 8}, {1, 6, 20}, {

进阶版神犇可以看看本题解的姊妹篇 Kruskal算法的学习和使用 下面的内容是prim算法 但是最小生成树是什么呢? 标准定义如下:在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. 听起来非常的带劲,我们就一起来探讨这一求最小生成树的算法! prim 的四大特征: ●最小生成树算法中prim算法是耗时最长的 ●最小生成树算法中prim算法是适用于求稠密图的 ●最小生成树算法中prime算法最简单易懂 ●请不要多打一个e否则就是prime质数了(手动滑稽) 例子:

前文 数据结构与算法--常用数据结构及其Java实现 总结了基本的数据结构,类似的,本文准备总结一下一些常见的高级的数据结构及其常见算法和对应的Java实现以及应用场景,务求理论与实践一步到位. 跳跃表 跳跃列表是对有序的链表增加上附加的前进链接,增加是以随机化的方式进行的,所以在列表中的查找可以快速的跳过部分列表.是一种随机化数据结构,基于并联的链表,其效率可比拟于红黑树和AVL树(对于大多数操作需要O(logn)平均时间),但是实现起来更容易且对并发算法友好.redis 的 sorted S