这是图算法的第四篇文章 图解:如何实现最小生成树 文章目录: 1.概念和性质 2.思路探索 3.Kruskal算法 4.Prim算法 5.代码实现 1.概念和性质 今天我们考虑的模型是加权无向图,问题是如何获取它的一幅最小生成树!首先,我们给出最小生成树的定义: 图的生成树是它的一棵含有其所有顶点的无环连通子图.一幅加权图的最小生成树(MST)是它的一棵权值(树中所有边的权值之和)最小的生成树. 如图所示: 首先,我们给出一些约定来简化问题(这并不会影响我们理解问题) 只考虑连通图(如果不连通的

题目: There are N (2<=N<=600) cities,each has a value of happiness,we consider two cities A and B whose value of happiness are VA and VB,if VA is a prime number,or VB is a prime number or (VA+VB) is a prime number,then they can be connected.What's mor

题目: In the planet w-503 of galaxy cgb, there is a kind of intelligent creature named QS. QScommunicate with each other via networks. If two QS want to get connected, they need to buy two network adapters (one for each QS) and a segment of network cab

题目: 老 Jack 有一片农田,以往几年都是靠天吃饭的.但是今年老天格外的不开眼,大旱.所以老 Jack 决定用管道将他的所有相邻的农田全部都串联起来,这样他就可以从远处引水过来进行灌溉了.当老 Jack 买完所有铺设在每块农田内部的管道的时候,老 Jack 遇到了新的难题,因为每一块农田的地势高度都不同,所以要想将两块农田的管道链接,老 Jack 就需要额外再购进跟这两块农田高度差相等长度的管道. 现在给出老 Jack农田的数据,你需要告诉老 Jack 在保证所有农田全部可连通灌溉的情况下,

题目: The Head Elder of the tropical island of Lagrishan has a problem. A burst of foreign aid money was spent on extra roads between villages some years ago. But the jungle overtakes roads relentlessly, so the large road network is too expensive to ma

Network Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 30000K Total Submissions: 14021   Accepted: 5484   Special Judge Description Andrew is working as system administrator and is planning to establish a new network in his company. There will be N hubs in the c

Kruskal算法 Kruskal算法 求解最小生成树的还有一种常见算法是Kruskal算法.它比Prim算法更直观.从直观上看,Kruskal算法的做法是:每次都从剩余边中选取权值最小的,当然,这条边不能使已有的边产生回路. 手动求解会发现Kruskal算法异常简单,以下是一个样例 先对边的权值排个序:1(0,1) 2(2,6) 4(1,3) 6(1,2) 8(3,6) 10(5,6) 12(3,5) 15(4,5) 20(0,1) 首选边1(0,1).2(2,6).4(1,3).6(1,2)

题目:聪明的猴子 链接:https://ac.nowcoder.com/acm/problem/19964 在一个热带雨林中生存着一群猴子,它们以树上的果子为生.昨天下了一场大雨,现在雨过天晴,但整个雨林的地 表还是被大水淹没着,部分植物的树冠露在水面上.猴子不会游泳,但跳跃能力比较强,它们仍然可以在露出水面 的不同树冠上来回穿梭,以找到喜欢吃的果实.现在,在这个地区露出水面的有N棵树,假设每棵树本身的直径都 很小,可以忽略不计.我们在这块区域上建立直角坐标系,则每一棵树的位置由其所对应的坐标表

实验名称 最小生成树算法-Kruskal算法 实验目的 1.掌握并查集的合并优化和查询优化: 2.掌握Kruskal算法. 3.能够针对实际问题,能够正确选择贪心策略. 4.能够针对选择的贪心策略,证明算法的正确性. 5.能够根据贪心策略,正确编码. 6.能够正确分析算法的时间复杂度和空间复杂度 实验内容 采用Kruskal算法生成最小生成树,并采用并查集的合并优化和查询优化. 实验环境 操作系统:win 10; 编程语言:Java,JDK1.8: 开发工具:IDEA: 实验过程 算法简介 Kr

Kruskal算法来构造最小生成树,我总结了分为以下步骤: (1)建图,构造Kruskal边集,边集元素应该包括该边的起始顶点.终止顶点.权值: (2)将边集按权值从小到大的顺序进行排序: (3)从小到大依次从Kruskal边集中取边加入最小生成树集合,判断条件:将该边加入最小生成树集合,与生成树集合中原有的边不构成环: (4)最小生成树集合中元素(构成生成树的边)的个数为原图顶点数-1时,代表最小生成树构造完毕. Kruskal核心伪代码如下: Kruskal(MGragh *Gra) { 对

graph to tree非常有趣! 距离的度量会极大地影响后续的分析,欧式距离会放大差异,相关性会缩小差异,导致某些细胞群分不开. 先直观看一下,第一个是Prim,第二个是Kruskal.但是肯定都是有局限性的!我也在尝试新的方法,提升表现. 先看看算法的差异: 参考: 话说最小生成树的prim算法和Kruskal算法的区别? 最小生成树之Prim算法和Kruskal算法 算法,代码的文章一大堆,但能从高处俯瞰的极少. 这两个算法都没有数据的偏向性,对数据没有假设. 我们的单细胞的数据特征明显

Kruskal算法 图的最小生成树的算法之一,运用并查集思想来求出最小生成树. 基本思路就是把所有边从小到大排序,依次遍历这些边.如果这条边所连接的两个点在一个连通块里,遍历下一条边,如果不在,就把这条边加入连通块,这样就可以保证生成树的边权最小. 我们使用并查集来判断两个点是否在同一个连通块里,如果在,他们的find会相同,否则不在. #include<cstdio> #include<algorithm> #define N 42000 using namespace std;

无向加权图 1.生成树(minimum spanning trees) 图的生成树是它一棵含有所有顶点的无环联通子图 最小生成树:生成树中权值和最小的(所有边的权值之和) Prim算法.Kruskal算法就是实现最小生成树的算法 应用前提:权值各不相同的连通子图(权值相同,最小生成树不唯一) 2.Prim算法 算法描述: Prim算法是一种"加点法": 算法步骤: 1.定义图中所有顶点集合\(V\),从顶点\(s\)开始:初始化生成树顶点集合\(u={s}\),\(v=V-u\) 2.

目录 1 问题描述 2 解决方案 2.1 构造最小生成树示例 2.2 伪码及时间效率分析 2.3 具体编码(最佳时间效率)   1 问题描述 何为Kruskal算法? 该算法功能:求取加权连通图的最小生成树.假设加权连通图有n个顶点,那么其最小生成树有且仅有n - 1条边. 该算法核心思想:从给定加权连通图中,选择当前未被选择的,不能形成回路且权值最小的边,加入到当前正在构造的最小生成树中. 2 解决方案 2.1 构造最小生成树示例 下面请看一个具体示例: 给定一个条边,按照从小到大排序依次为:

首先我们获取这个图 根据这个图我们可以得到对应的二维矩阵图数据 根据kruskal算法的思想,首先提取所有的边,然后把所有的边进行排序 思路就是把这些边按照从小到大的顺序组装,至于如何组装 这里用到并查算法的思路 * 1.makeset(x),也就是生成单元素集合,也就是每一个节点 * 2.find(x) 返回一个包含x的子集,这个集合可以看成一个有根树 * 3.union(x,y) 构造分别包含x和y的不相交的子集子集Sx和Sy的并集,这里尤为关键:!!!! 了解到这些思路之后,开始我们的算法

1 问题描述 何为Kruskal算法? 该算法功能:求取加权连通图的最小生成树.假设加权连通图有n个顶点,那么其最小生成树有且仅有n - 1条边. 该算法核心思想:从给定加权连通图中,选择当前未被选择的,不能形成回路且权值最小的边,加入到当前正在构造的最小生成树中. 2 解决方案 2.1 构造最小生成树示例 下面请看一个具体示例: 给定一个加权连通图,其包含5个顶点,分别为:1,2,3,4,5.包含7条边,按照从小到大排序依次为: 1-2,5 2-3,5 3-5,6 2-4,12 4-5,12

主题链接:http://poj.org/problem?id=1789 思维:一个一个点,每两行之间不懂得字符个数就看做是权值.然后用kruskal算法计算出最小生成树 我写了两个代码一个是用优先队列写的.可是超时啦,不知道为什么.希望有人能够解答.后面用的数组sort排序然后才AC. code: 数组sort排序AC代码: #include<cstdio> #include<queue> #include<algorithm> #include<iostream

题目链接:https://vjudge.net/problem/UVA-10462 Nasa, being the most talented programmer of his time, can’t think things to be so simple. Recently all his neighbors have decided to connect themselves over a network (actually all of them want to share a bro

最小生成树 首先,生成树是建立在无向图中的,对于有向图,则没有生成树的概念,所以接下来讨论的图均默认为无向图.对于一个有n个点的图,最少需要n-1条边使得这n个点联通,由这n-1条边组成的子图则称为原图的生成树.一般来说,一个图的生成树并不是唯一的(除非原图本身就是一棵树). 现在考虑带权图G,即图的边带权,则最小生成树就是在G中权值和最小的一颗生成树,显然最小生成树也不是唯一的,但是其权值唯一.有很多应用需要用到最小生成树的概念,比较直观的一个应用就是:有n个村庄,现在要在这些村庄之间修一些路

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

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