Prime算法的思路:从任何一个顶点开始,将这个顶点作为最小生成树的子树,通过逐步为该子树添加边直到所有的顶点都在树中为止.其中添加边的策略是每次选择外界到该子树的最短的边添加到树中(前提是无回路). Prime算法的正确性证明: 引理1:对于连通图中的顶点vi,与它相连的所有边中的最短边一定是属于最小生成树的. 引理2: 证明: 假设最小生成树已经建成:(vi, vj)是连接到顶点vi的最短边,在最小生成树中取出vi,断开连接到vi的边,则生成树被拆分成 1.顶点vi 2.顶点vj所在的连通分

今天学习了Prim算法和Kruskal算法,因为书中只给出了算法的实现,而没有给出关于算法正确性的证明,所以尝试着给出了自己的证明.刚才看了一下<算法>一书中的相关章节,使用了切分定理来证明这两个算法的正确性,更加简洁.优雅并且根本.相比之下,我的证明带着许多草莽气息,于此写成博客,只当是记录自己的思考   -------------------------------------------   说明: 本文仅提供关于两个算法的正确性的证明,不涉及对算法的过程描述和实现细节 本人算法菜鸟一枚

最短路和最小生成树应该是很早学的,大家一般都打得烂熟,总结一下几个问题 一  dijkstra  O((V+E)lgV) //V节点数 E边数 dijkstra不能用来求最长路,因为此时局部最优解已经不是全局最优解了(已知单源最短路的A点集在扩张的过程中依然满足最短路,而换成最长路则不满足). 1.算法实现 dijkstra就是建立一个已知单源最短路的点集A,然后不断扩张这个点集.扩张的方法就是在未知最短路径的点集B中维护一个以目前的dis[x]排名(这个dis[x]是当前更新的最短路,不一定是

最小生成树——Minimum Spanning Tree,是图论中比较重要的模型,通常用于解决实际生活中的路径代价最小一类的问题.我们首先用通俗的语言解释它的定义: 对于有n个节点的有权无向连通图,寻找n-1条边,恰好将这n个节点相连,并且这n-1条边的权值之和最小. 对于MST问题,通常常见的解法有两种:Prim算法   或者  Kruskal算法+并查集 对于最小生成树,一定要注意其定义是在无向连通图的基础上,如果在有向图中,那么就需要另外的分析,单纯用无向图中的方法是不能得出正确解的,这一

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

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

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

最近都是图,为了防止几次记不住,先把自己理解的写下来,有问题继续改.先把算法过程记下来: prime算法:                  原始的加权连通图——————D被选作起点,选与之相连的权值最小的边              选与D.A相连权值最小的边——————可选的有B(7).E(8).G(11)                   ————————————————————————重复上述步骤,最小生成树 代码: 用maze[M][M]存两点间的长度,vis[M]判断是否使用此边,

对于一个给定的连通的无向图 G = (V, E),希望找到一个无回路的子集 T,T 是 E 的子集,它连接了所有的顶点,且其权值之和为最小. 因为 T 无回路且连接所有的顶点,所以它必然是一棵树,称为生成树(Spanning Tree),因为它生成了图 G.显然,由于树 T 连接了所有的顶点,所以树 T 有 V - 1 条边.一张图 G 可以有很多棵生成树,而把确定权值最小的树 T 的问题称为最小生成树问题(Minimum Spanning Tree).术语 "最小生成树" 实际上是

晚上做携程的笔试题,附加题考到了权重最小生成树.OMG,就在开考之前,我还又看过一遍这内容,可因为时间太紧,也从来没有写过代码,就GG了.又吃了眼高手低的亏.这不,就好好总结一下,亡羊补牢. 权重最小生成树问题是指在一棵无向全连接图中找到一个无环子集T,既能将所有的结点连接起来,又具有最小的权重和.     解决问题的核心是每次找到一条安全边加入到边集合A中,使得A仍然是某棵最小生成树的子集.     Kruskal找到安全边的方法是:在所有连接森林中两棵不同树的边里面,找到权重最小的边(u,v

1638 修复公路  时间限制: 1 s  空间限制: 256000 KB  题目等级 : 钻石 Diamond 题解       题目描述 Description A地区在地震过后,连接所有村庄的公路都造成了损坏而无法通车.政府派人修复这些公路. 给出A地区的村庄数N,和公路数M,公路是双向的.并告诉你每条公路的连着哪两个村庄,并告诉你什么时候能修完这条公路.问最早什么时候任意两个村庄能够通车,即最早什么时候任意两条村庄都存在至少一条修复完成的道路(可以由多条公路连成一条道路) 输入描述 In

题目描述 国防部计划用无线网络连接若干个边防哨所.2 种不同的通讯技术用来搭建无线网络: 每个边防哨所都要配备无线电收发器:有一些哨所还可以增配卫星电话. 任意两个配备了一条卫星电话线路的哨所(两边都ᤕ有卫星电话)均可以通话,无论 他们相距多远.而只通过无线电收发器通话的哨所之间的距离不能超过 D,这是受收发器 的功率限制.收发器的功率越高,通话距离 D 会更远,但同时价格也会更贵. 收发器需要统一购买和安装,所以全部哨所只能选择安装一种型号的收发器.换句话 说,每一对哨所之间的通话距离都是同一

题目描述 A 国有 n 座城市,编号从 1 到 n,城市之间有 m 条双向道路.每一条道路对车辆都有重量限制,简称限重.现在有 q 辆货车在运输货物, 司机们想知道每辆车在不超过车辆限重的情况下,最多能运多重的货物. 输入输出格式 输入格式: 输入文件名为 truck.in. 输入文件第一行有两个用一个空格隔开的整数 n,m,表示 A 国有 n 座城市和 m 条道 路. 接下来 m 行每行 3 个整数 x. y. z,每两个整数之间用一个空格隔开,表示从 x 号城市到 y 号城市有一条限重为 z

最近在复习数据结构,所以想起了之前做的一个最小生成树算法.用Kruskal算法实现的,结合堆排序可以复习回顾数据结构.现在写出来与大家分享. 最小生成树算法思想:书上说的是在一给定的无向图G = (V, E) 中,(u, v) 代表连接顶点 u 与顶点 v 的边(即),而 w(u, v) 代表此边的权重,若存在 T 为 E 的子集(即)且为无循环图,使得的 w(T) 最小,则此 T 为 G 的最小生成树.说白了其实就是在含有 n 个顶点的连通网中选择 n-1 条边,构成一棵极小连通子图,并使该连

Kruskal: #include<iostream> #include<cstdio> #include<algorithm> using namespace std; //#define debug #if defined debug #define CDBG(format,...) printf("File: "__FILE__", Line: %05d: "format"\n", __LINE__, #

kruskal重构树 Description 给你N个点的无向图 (1 <= N <= 15,000),记为:1-N. 图中有M条边 (1 <= M <= 30,000) ,第j条边的长度为: d_j ( 1 < = d_j < = 1,000,000,000). 现在有 K个询问 (1 < = K < = 15,000). 每个询问的格式是:A B,表示询问从A点走到B点的所有路径中,最长的边最小值是多少? Input 第一行: N, M, K. 第2..

kruskal和prim都是解决最小生成树问题,都是选取最小边,但kruskal是通过对所有边按从小到大的顺序排过一次序之后,配合并查集实现的.我们取出一条边,判断如果它的始点和终点属于同一棵树,那么跳过,否则合并他们分别所在的树. #include<iostream>#include<algorithm>using namespace std; struct eg{ int s,t,c;};int v,e;int ans=0;eg E[1000];int p[1000];bool

/* 最大路与最小路的问题: 这道题看似简单,但是若不知道思路将无法写出. 思路:最小生成树很容易求出,但是最大值与最小值只差很难保证是最小的, 比如:1 5 5 6 100 101 很明显101 - 5 < 100 - 1 所以:只需要枚举到m条边的情况就行. */ #include<iostream> #include<algorithm> #include<cstdio> using namespace std; class kruskal { public

Kruskal算法: 不断地选择未被选中的边中权重最轻且不会形成环的一条. 简单的理解: 不停地循环,每一次都寻找两个顶点,这两个顶点不在同一个真子集里,且边上的权值最小. 把找到的这两个顶点联合起来. 初始时,每个顶点各自属于自己的子集合,共n个子集合. 每一步操作,都会将两个子集合融合成一个,进而减少一个子集合. 结束时,所有的顶点都在同一个子集合里,这个子集合就是最小生成树. 例子: 伪代码: Prim算法: G=(V,E),S是V的真子集,如果u在S中,v在V-S中,且(u,v)是图的一

/* 最小生成树 + 几何判断 Kruskal 球心之间的距离 - 两个球的半径 < 0 则说明是覆盖的!此时的距离按照0计算 */ #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<cmath> #include<algorithm> using namespace std; ]; struct ball{ double x, y, z, r; }; struct