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不同的最小生成树

是指在一个无向连通图中,通过连接所有顶点的边构成的树中,权值之和最小的树可能有多个不同的解。最小生成树是图论中的一个重要概念,常用于解决网络设计、电力传输、通信网络等问题。

最小生成树的分类:

  1. Prim算法:Prim算法是一种贪心算法,从一个顶点开始,逐步扩展生成树,每次选择与当前生成树连接的最短边所连接的顶点加入生成树,直到所有顶点都被连接。 推荐的腾讯云相关产品:腾讯云弹性容器实例(Elastic Container Instance,ECI)是一种高性能、高可靠、高安全的容器实例服务,可快速部署应用程序,支持弹性伸缩,适用于微服务、批处理作业、机器学习推理等场景。 产品介绍链接地址:https://cloud.tencent.com/product/eci
  2. Kruskal算法:Kruskal算法是一种基于边的贪心算法,按照边的权值从小到大的顺序选择边,如果选择的边不会形成环路,则将其加入生成树中,直到生成树中包含了所有顶点。 推荐的腾讯云相关产品:腾讯云弹性MapReduce(EMR)是一种大数据处理平台,提供了分布式计算、存储和调度服务,适用于海量数据的处理和分析。 产品介绍链接地址:https://cloud.tencent.com/product/emr

最小生成树的优势:

  1. 最小生成树可以帮助优化网络设计,减少通信成本和能耗。
  2. 最小生成树可以用于构建高效的电力传输网络,确保电力的稳定供应。
  3. 最小生成树可以用于构建高效的通信网络,提供可靠的通信服务。

最小生成树的应用场景:

  1. 网络设计:通过构建最小生成树来确定网络中各节点之间的连接方式,以实现高效的数据传输。
  2. 电力传输:通过构建最小生成树来确定电力传输线路的布局,以实现电力的高效传输和分配。
  3. 通信网络:通过构建最小生成树来确定通信网络中各节点之间的连接方式,以实现可靠的通信服务。

以上是关于不同的最小生成树的概念、分类、优势、应用场景以及推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址的完善且全面的答案。

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最小生成

本篇我们会聊聊最小生成最小生成和之前无向图最大区别是这个每一条边都是带有权重。在聊最小生成之前 我们要先聊两个理念,因为最小生成是基于这两个理念基础上得到相关数据结构算法。...在一幅加权图中,给定任意切分,他横切边中权重最小者必然属于图最小生成。...第二 是我们常见一个贪心算法,这个大家都熟所以不细述了。 在这里应用就是找到最小生成一条边,不断重复直到找到最小生成所有边。...而最小生成也主要用到了这两种理念,我先找到最小一条边,生成一副图,然后找所有节点到这副图最小权重,然后加入这图中,直至所有节点全部加入为止,这个最小生成就算完成了,如下图。 ?...现在常用在最小生成算法代码是prim算法 package com.jimmysun.algorithms.chapter4_3; import com.jimmysun.algorithms.chapter1

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生成最小生成prim,kruskal

prim算法 普里姆算法(Prim算法),图论中一种算法,可在加权连通图里搜索最小生成。...Enew中; 4).输出:使用集合Vnew和Enew来描述所得到最小生成。...先构造一个只含 n 个顶点、而边集为空子图,把子图中各个顶点看成各棵树上根结点,之后,从网边集 E 中选取一条权值最小边,若该条边两个顶点分属不同,则将其加入子图,即把两棵合成一棵,...算法中总共选取了n-1条边,每条边在选取的当时,都是连接两个不同连通分量权值最小边 要证明这条边一定属于最小生成,可以用反证法:如果这条边不在最小生成中,它连接两个连通分量最终还是要连起来...也就是说,如果不选取这条边,最后构成生成总权值一定不会是最小

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最小生成学习

生成:给定无向图G=(V,E),连接G中所有点,且边集是En-1条边构成无向连通子图称为G生成(Spanning Tree),而边权值总和最小生成称为最小生成(Minimal Spanning...常见两种算法: Kruskal Prim算法 定理 任意一棵最小生成一定包含无向图中权值最小边。 证明 ​ 反证法:假设图G=(V,E)存在一棵最小生成且不包含权值最小边e=(x,y,z)。...若再从剩余m-k条边中选n-1-k条添加到生成森林中,使其成为G生成,并且选出权值之和最小,则该生成一定包含这m-k条边中连接生成森林两个不连通节点权值最小边。...如果u和v在不同连通分量,那么加入(u,v)一定是最优。...区别在于,Kruskal算法是通过对边寻找连接两个非连通节点最小权值边;而prim则是通过对点寻找去确定最小权值边。 最初,prim算法仅确定1号节点属于最小生成

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最小生成总结

由 V 中全部 n 个顶点和 E 中 n-1 条边构成无向连通子图被称为 G 一棵生成。边权和最小生成被称为无向图 G 最小生成(Minimum Spanning Tree,MST)。...二、定理&推论 1.任意一棵最小生成一定包含无向图中权值最小边。 证:反证法。假设无向图存在一棵不包含权值最小最小生成。...任意时刻,Kruskal从剩余边中选出一条权值最小边,并且这条边两个端点属于生成森林中两棵不同(不连通),把该边加入生成森林。图中节点属于那棵可以用并查集维护。...证明如下: (1)假设该算法得到不是生成(有环或不连通),由于算法要求每次加入边两端点属于两个不同集合及不会形成环,所以第一种情形不存在。...= n-1) puts("impossible"); else cout << ans << endl; } 四、Prim Prim算法做法有所不同,prim总是维护最小生成一部分,最初定义

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Prim算法生成最小生成

最小生成 对于一个图,我们可以把它转换成一颗(联通图)或者是多棵(非联通)。 对于一个带权值联通图,最小生成就是它所有生成中边权值和最小生成。...Prim算法  Prim算法就是一种用来生成最小生成算法。 由一个带权值联通图到一个最小生成过程,其实就是从图所有边中挑出一部分边用来组成过程,所以关键在于如何挑选边。...对于Prim算法,它具体操作是这样: 对于给定一个起点节点(Prim算法必须给它一个起点),先找出这个节点连接所有节点所组成边中权值最小边,作为最小生成第一条被挑选出来边,现在我们有两个节点了对吧...然后以这两个节点为基础,继续找出这两个点连接所有节点所组成边中权值最小边,同时这个查找过程,需要注意不能找已经连起来节点,具体体现在代码实现上就是每找到节点就标记一下。 看过程图:

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应用——最小生成

最小生成 生成(极小连通子图):含有图中全部n个顶点,但只有n-1条边。并且n-1条边不能构成回路。 [在这里插入图片描述] 生成森林:非连通图每个连通分量生成一起组成非连通图生成森林。...[在这里插入图片描述] 求最小生成 使用不同遍历图方法,可以得到不同生成不同顶点出发,也可能得到不同生成。...按照生成定义,n 个顶点连通网络生成有 n 个顶点、n-1 条边。...在网多个生成中,寻找一个各边权值之和最小生成 构造最小生成准则 必须只使用该网中边来构造最小生成; 必须使用且仅使用n-1条边来联结网络中n个顶点 不能使用产生回路边 --- 贪心算法...将该边作为最小生成边保存起来,并将该边顶点全部加入U集合中,并从W中删去这些顶点。 重新调整U中顶点到W中顶点距离, 使之保持最小,再重复此过程,直到W为空集止。

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应用:最小生成

这样形成一颗简单其实就是能够串联所有结点一条路径,而最小生成概念,其实就是对于有权图来说,权数最少那条能够串连起所有结点路径,或者也可以说是最小连通最小连通子图、最小代价。...从上图中就可以看出,对于一个有权图来,可以有许多生成方式,不过不同路线方式结果会不同,只有最后一个路径形成生成具有路径最小那颗,就是我们需要最小生成。 为什么要强调是有权图呢?...最典型应用就是地图上哪条线路成本最少呀,办公楼布线怎么走线最经济之类相关题目,基本都会牵涉到最小生成概念。...相信通过具体算法你对最小生成概念就更清晰了,不知道你会不会有个这样想法:直接遍历所有的边,给他们按权值排序,这样我们再依次遍历这个排序后边结构数组,然后将边结点加入到最终要生成中,这样不也能形成一个最小生成嘛...最小生成是不是很好玩东西,图结构其实是很复杂,不过越是复杂东西能够玩出花活也越多。

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最小生成算法

首先,我们要知道,图最小生成是针对于有权图而言,笔者上一篇文章只介绍了无权图,其实有权图和无权图唯一区别就是有权图边是有权值不同边权值可以不同,对于无权图我们可以把它看成所有边权值都相等有权图...以上面那个无向图为例,我们来模拟一下最小生成构造过程: ? 这是笔者在纸上模拟过程,到最后,生成最小生成权值之和为 15 。...下面我们来看一下 Prim 算法核心思想: 我们换个角度思考一下:既然最后我们需要最小生成一定要有 n 个顶点,那么我们直接向这个最小生成加入图顶点就行了。...每次向生成中加入距生成距离最小并且还未被加入生成顶点,同时通过这个加入点对其他还未加入生成点进行松弛,缩小其他顶点到生成距离,重复这个过程,直到 n 个顶点都加入了生成中。...count++; /* * 更新最小生成总权值:最小生成总权值等于最小生成原来权值 * 加上刚刚加入最小生成顶点到最小生成距离

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最小生成Kruskal算法

定义: 一个有 n 个结点连通图生成是原图极小连通子图,且包含原图中所有 n 个结点,并且有保持图连通最少边。...[1] 最小生成可以用kruskal(克鲁斯卡尔)算法或prim(普里姆)算法求出。...Kruskal算法简述: 假设 WN=(V,{E}) 是一个含有 n 个顶点连通网,则按照克鲁斯卡尔算法构造最小生成过程为:先构造一个只含 n 个顶点,而边集为空子图,若将该子图中各个顶点看成是各棵树上根结点...之后,从网边集 E 中选取一条权值最小边,若该条边两个顶点分属不同,则将其加入子图,也就是说,将这两个顶点分别所在两棵合成一棵;反之,若该条边两个顶点已落在同一棵树上,则不可取,而应该取下一条权值最小边再试之...forest.add(item) edges = sorted(edges, key=lambda element: element[2]) num_sides = len(nodes)-1 # 最小生成边数等于顶点数减一

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曼哈顿距离最小生成

一、参考博客 博客:曼哈顿距离最小生成与莫队算法 博客:学习总结:最小曼哈顿距离生成 二、前置知识 1.曼哈顿距离:给定二维平面上N个点,在两点之间连边代价。...(即distance(P1,P2) = |x1-x2|+|y1-y2|) 2.曼哈顿距离最小生成问题求什么?求使所有点连通最小代价。...3.最小生成 三、具体实现方式 朴素算法可以用O(N2)Prim,或者处理出所有边做Kruskal,但在这里总边数有O(N2)条,所以Kruskal复杂度变成了O(N2logN)。...在A区域内距离A最近点也即满足条件点中x+y最小点。因此我们可以将所有点按x坐标排序,再按y-x离散,用线段或者树状数组维护大于当前点y-x最小x+y对应点。...+ y最小) 如果点(x,y)在R3,它要满足:y ≤ yi ,y + x ≥ yi + xi(最近点y – x最小) 如果点(x,y)在R4,它要满足:x ≥ xi ,y + x ≤ yi –

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