Kruskal算法和Prim算法一样,都是求最小生成树问题的流行算法. 算法思想: Kruskal算法按照边的权值的顺序从小到大查看一遍,如果不产生圈或者重边,就把当前这条边加入到生成树中. 算法的正确性: 由于每次加入的都是权值最小的可以加的边,所以生成的一定是最小生成树. (可能描述的不太准确,但是就是这个意思) 时间复杂度O(E*log(V))  (E是边数,V是顶点数). 模板代码: #include <iostream> #include <algorithm> #inc

在这一专辑(最小生成树)中的上一期讲到了prim算法,但是prim算法比较难懂,为了避免看不懂,就先用kruskal算法写题吧,下面将会将三道例题,加一道变形,以及一道大水题,水到不用高级数据结构,建树,画图,最短路径什么的,统统不需要.废话不多说,直接看题: 1.例题精讲 T1: 1348:[例4-9]城市公交网建设问题 时间限制: 1000 ms         内存限制: 65536 KB提交数: 2094     通过数: 650 [题目描述] 有一张城市地图,图中的顶点为城市,无向边代

上一期说完了什么是最小生成树,这一期咱们来介绍求最小生成树的算法:kruskal算法,适用于稀疏图,也就是同样个数的节点,边越少就越快,到了数据结构与算法这个阶段了,做题靠的就是速度快,时间复杂度小. 网上一搜就知道大家都会先介绍prim算法,而我为什么不介绍prim算法呢?因为小编认为这个算法理解快,也很容易明白,可以先做个铺垫(小编绝不会告诉你小编是因为不会才不说的),kruskal算法核心思想是将一棵棵树林(也可以理解成子树)合并成一棵大树,具体做法如下:将一个连通图中不停寻找最短的边,如

Kruskal算法,又称作为加边法,是配合并查集实现的. 图示: 如图,这是一个带权值无向图我们要求它的最小生成树. 首先,我们发现在1的所有边上,连到3的边的边权值最小,所以加上这条边. 然后在3上,连到4的边权值最小,加上这条边. 最后,4连到2的边是最小的,加上这条边. 现在,所有点都连通了,所以这个图的最小生成树就是2+2+1=5 从上述操作中可以看出,Kruskal算法是需要贪心的思想的. 那怎么来实现这个贪心呢? 简单,一个sort足矣! 所以这整个Kruskal算法的思路是: 初始

经典的最小生成树例子,Prime算法,具体的步骤及其注释本人均在代码中附加,请仔细阅读与品味,要求,可以熟练的打出. //Prime算法基础 #include<iostream> using namespace std; int main() { int n,m,i,j,k,min,t1,t2,t3; ][],dis[],book[] = {}; ; ,sum = ; cin >> n >> m; //初始化 用邻接矩阵存储 ;i <= n;i++) ;j <

一.什么是并查集 在计算机科学中,并查集是一种树型的数据结构,用于处理一些不交集的合并及查询问题.有一个联合-查找算法(union-find algorithm)定义了两个用于次数据结构的操作: Find:确定元素属于哪一个子集.它可以被用来确定两个元素是否属于同一子集. Union:将两个子集合并成一个集合. 二.主要操作 初始化:把每个点所在的集合初始化为其自身. for(int i=1;i<=n;i++) f[i]=i; 查找:查找元素所在的集合,即根节点. int find(int x)

济南集训第五天的东西,这篇可能有点讲不明白提前抱歉(我把笔记忘到别的地方了 最小生成树 概念:一个有 n 个结点的连通图的生成树是原图的极小连通子图,且包含原图中的所有 n 个结点,并且有保持图连通的最少的边. ​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 w(T) 最小,则此 T 为 G 的最小生成树. 最小生成树其实是最小权重生成树的简称. 最小生成树

目录 一.最小生成树的相关知识 1. 树的性质 2. 生成树 3. 最小生成树 4. 最小生成树的性质 二.Kruskal算法求最小生成树 1. 核心思想 2. 具体流程 3. 图示 4. 代码实施 三.例题 例1:P2212 [USACO14MAR]浇地Watering the Fields 例2:P1550 [USACO08OCT]打井Watering Hole 例3:P1547 Out of Hay 例4:P1340 兽径管理 一.最小生成树的相关知识 1. 树的性质 树实际上是图的特殊形

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

前面分别通过C和C++实现了克鲁斯卡尔,本文介绍克鲁斯卡尔的Java实现. 目录 1. 最小生成树 2. 克鲁斯卡尔算法介绍 3. 克鲁斯卡尔算法图解 4. 克鲁斯卡尔算法分析 5. 克鲁斯卡尔算法的代码说明 6. 克鲁斯卡尔算法的源码 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/ 更多内容:数据结构与算法系列 目录 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

本章是克鲁斯卡尔算法的C++实现. 目录 1. 最小生成树 2. 克鲁斯卡尔算法介绍 3. 克鲁斯卡尔算法图解 4. 克鲁斯卡尔算法分析 5. 克鲁斯卡尔算法的代码说明 6. 克鲁斯卡尔算法的源码 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/ 更多内容:数据结构与算法系列 目录 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

本章介绍克鲁斯卡尔算法.和以往一样,本文会先对克鲁斯卡尔算法的理论论知识进行介绍,然后给出C语言的实现.后续再分别给出C++和Java版本的实现. 目录 1. 最小生成树 2. 克鲁斯卡尔算法介绍 3. 克鲁斯卡尔算法图解 4. 克鲁斯卡尔算法分析 5. 克鲁斯卡尔算法的代码说明 6. 克鲁斯卡尔算法的源码 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/ 更多内容:数据结构与算法系列 目录 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

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

~. 最近数据结构课讲到了prim算法,然而一直使用kruskal算法的我还不知prim的思想,实在是寝食难安,于此灯火通明之时写此随笔,以祭奠我睡过去的数 据结构课. 一,最小生成树之prim prim的思路就是先任取一点(记为st)加入集合(数组s[]) ,然后在顶点集(数组v[]) 中 未被取的点集中(v - s) 选取一点记为en, 要求是:边 a[st][en] 是 a[i][j] (i 属于 s, j 属于 v-s) 中最小的,然后不断重复此过程(从v-s中选点加入s),直到 v-s

最小生成树在一个图中可以有多个,但是如果一个图中边的权值互不相同的话,那么最小生成树只可能存在一个,用反证法很容易就证明出来了. 当然最小生成树也是一个图中包含所有节点的权值和最低的子图. 在一个图中权值最小的那个边一定在最小生成树中,如果一个图包含环,环中权值最大的边一定不在最小生成树中,还有就是连接图的任意两个划分的边中权值最短的那一条一定在最小生成树中. 下面介绍两个算法. Prim算法 Prim算法就是以任意一个点为源点,将所有点分为两组,一组是已经在最小生成树上的点,另一组是还未在最小

/** * sample Kruskal.java Description: * kruskal算法的思想是找最小边,且每次找到的边不会和以找出来的边形成环路,利用一个一维数组group存放当前顶点所在连通图标示(每条最小边,属于一个连通图),直到顶点都找完 * 1.0 YESUN Jul 18, * 2013 8:48:28 AM Create. ChangeLog: */ public class Kruskal { /** * Description: * * @param args *

matrix.c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <stdbool.h> #include <limits.h> #include "aqueue.h" #define MAX_VALUE INT_MAX #define MAX_NUM 100 typedef char node_type; typedef struct matrix { node_type vertex[M

1.dijkstra算法 算最短路径的,算法解决的是有向图中单个源点到其他顶点的最短路径问题. 初始化n*n的数组. 2.kruskal算法 算最小生成树的,按权值加入 3.Prim算法 类似dijkstra算法,任一点的最短路径相似 4.floyd算法 多源最短路径,动态规划 a) 初始化:D[u,v]=A[u,v]b) For k:=1 to n For i:=1 to n For j:=1 to n If D[i,j]>D[i,k]+D[k,j] Then D[i,j]:=D[i,k]+D