克鲁斯卡尔算法基本思想 普利姆算法和克鲁斯卡尔算法比较： 伪代码 数据结构设计 连通分量 图解 注意：将边数组按照权值大小排好序是算法的前提 最小生成树算法 完整代码 #include...EdgeGraph(DataType v[],int n,int e); //对边集数组进行排序 //1.快速排序 void quick_sort(int begin,int end); //克鲁斯卡尔算法
克鲁斯卡尔算法其实也是生成最小生成树的一种算法，和普里姆算法一样，解决同一类问题的。 有7个公交站(A, B, C, D, E, F, G) ，现在需要修路把7个公交站连通，各个公交站之间的距离如下。...公交站问题 这个和上次说到的普里姆算法修路问题是一样的，下面来看看用克鲁斯卡尔算法怎么解决。 2....克鲁斯卡尔算法的难点在于，怎么判断选择了这条边是否会形成回路。 判断是否形成回路的方法：记录顶点在最小生成树中的终点，顶点的终点是“在最小生成树中与它连通的最大顶点”。...接下来还需要中MinTree类中新增两个方法，即实现克鲁斯卡尔算法的方法，如下： /** * 获取索引为i的顶点的终点 * @param endArray 存放终点的数组 * @param i 传入顶点的索引...= 0) { i = endArray[i]; } return i; } /** * 克鲁斯卡尔算法创建最小生成树 * @param graph 图 * @param
最小生成树——普里姆算法（prim) 克鲁斯卡尔(Kruskal)算法可以在O(|E|log|E|)的时间复杂度内，求出最小生成树 克鲁斯卡尔算法的核心就是对边进行升序排序，然后从权值最小的边开始，加入最小生成树中
克鲁斯卡尔算法的基本思想是以边为主导地位，始终选择当前可用的最小边权的边（可以直接快排或者algorithm的sort这个贼方便）。
在我的上一篇文章最小生成树算法（上）——Prim(普里姆)算法 主要讲解对于稠密图较为合适的Prim算法。那么在接下里这片文章中我主要讲解对于稀疏图较为合适...
最后，我们来总结一下克鲁斯卡尔算法的定义： 假设 N = （V, {E} ）是连通网，则令最小生成树的初始状态为只有n个顶点而无边的非连通图T { V, {} }，图中每个顶点自成一个连通分量。...此算法的Find函数由边数e决定，时间复杂度为O(loge)，而外面有一个for循环e次，所以克鲁斯卡尔算法的时间复杂度为O(eloge)。...对比普里姆和克鲁斯卡尔算法，克鲁斯卡尔算法主要针对边来展开，边数少时效率比较高，所以对于稀疏图有较大的优势；而普里姆算法对于稠密图，即边数非常多的情况下更好一些。
lowcost = gn.arcs[v][i].adj; closedge[i].adj = v; } } } } 1.克鲁斯卡尔算法...克鲁斯卡尔算法逐步增加生成树所包含的边–“加边法”。
使用克鲁斯卡尔算法可以构建文档之间的连接关系，进而得到最小生成树，即最小的连接所有文档的路径。通过使用克鲁斯卡尔算法，可以将文档之间的关系可视化，帮助用户更好地了解文档之间的关联关系。...克鲁斯卡尔算法在电子文档管理系统中的优势：找到最优解：克鲁斯卡尔算法能够找到连接所有节点的最小生成树，从而找到最优解。...克鲁斯卡尔算法在电子文档管理系统中的缺点：实现难度高：克鲁斯卡尔算法的实现比较复杂，需要对图的数据结构和算法原理有较深入的了解，因此需要具备一定的技术水平。...可以使用克鲁斯卡尔算法来构建文档之间的关系，进而找到最小生成树。管理员可以根据文档的关键词、类型等属性，对文档之间的关系进行建模，然后使用克鲁斯卡尔算法来找到最小生成树。...综上所述，克鲁斯卡尔算法在电子文档管理系统中的应用具有优势，但也存在一些缺点，需要根据实际情况进行选择和应用。
在连通网中查找最小生成树的常用方法有两个，分别称为普里姆算法和克鲁斯卡尔算法。本节，我们给您讲解克鲁斯卡尔算法。 ...克鲁斯卡尔算法查找最小生成树的方法是：将连通网中所有的边按照权值大小做升序排序，从权值最小的边开始选择，只要此边不和已选择的边一起构成环路，就可以选择它组成最小生成树。...举个例子，图 1 是一个连通网，克鲁斯卡尔算法查找图 1 对应的最小生成树，需要经历以下几个步骤： 图 1 连通网 1) 将连通网中的所有边按照权值大小做升序排序： 2) 从 B-D 边开始挑选...图 8 最小生成树 克鲁斯卡尔算法的具体实现实现克鲁斯卡尔算法的难点在于“如何判断一个新边是否会和已选择的边构成环路”，这里教大家一种判断的方法：初始状态下，为连通网中的各个顶点配置不同的标记。...1 所示的连通网中查找最小生成树的 Java 程序：import java.util.Arrays; import java.util.Scanner; public class prim {
Sample Output 1 9 解析：问题需要考虑的是需要不需要建立码头，可以分成下面两种情况： 如果必须建立码头的情况，则只需要把码头每个码头看做和一个特殊点0点相连，这样就是一个普通的MST问题，跑一遍克鲁斯卡尔算法得到的...如果不建立码头情况能够连通所有的点，那么会有两种情况：一种是1的情况，得到答案 ans1，二种是我们不考虑码头，这样子又变成了普通 MST 问题，跑一遍克鲁斯卡尔算法得到答案 ans2 ，最佳答案就是
克鲁斯卡尔算法是一种用于解决最小生成树问题的贪心算法。在电脑监控软件中，可以将网络节点之间的连接关系抽象为一张图，然后使用克鲁斯卡尔算法来寻找最小生成树，即最小的连接所有节点的路径。...在电脑监控软件中，使用克鲁斯卡尔算法可以帮助管理员更好地了解整个网络的拓扑结构，找出网络中潜在的问题和风险点。例如，如果某些节点之间的连接带宽较低，可能会导致网络拥堵，影响网络性能。...通过使用克鲁斯卡尔算法，管理员可以快速找到这些问题，并采取相应的措施加以解决。克鲁斯卡尔算法在监控软件中有以下优势：找到最优解：克鲁斯卡尔算法能够找到连接所有节点的最小生成树，从而找到最优解。...算法复杂度低：克鲁斯卡尔算法的时间复杂度为O(ElogE)，其中E为边的数量，比其他图算法如Prim算法和Dijkstra算法的复杂度更低，因此在大规模网络中使用效果更佳。...适用范围广：克鲁斯卡尔算法适用于无向图、有向图和带权图，可以处理边权重为任意实数的情况，因此在监控软件中可以适用于各种网络拓扑结构的情况。
Singleton getInstance() { /* * 一开始多线程进来，遇到锁，一个线程进去，是为空，new对象； 后续线程进入，不为空， 不操作；最后直接返回 * 对象不为 /** * 笛卡尔积工具类...* * 格式：{ * { 1, 2, 3 }, * { a, b, c, d }, * { A, B, C }, * … * } * * * @return 笛卡尔积组合结果 */ public...static List> cross(List> crossArgs) { // 计算出笛卡尔积行数 int rows = crossArgs.size() > 0 ?...(); // 生成笛卡尔积的每组数据 for (int index = 0; index < record.length; index++) { row.add(crossArgs.get(index.... * * @param sourceArgs 要产生笛卡尔积的源数据 * @param record 每行笛卡尔积的索引组合 * @param level 索引组合的当前计算层级 */ private
= v; edges[i].w = w; } sort(edges, edges + m, cmp); Kruskal(); return 0; } 克鲁斯卡尔算法采用快排则时间复杂度为...O(N log N) 对比普里姆和克鲁斯卡尔算法，普里姆算法对于稠密图，即边数非常多的情况下更好一些；而克鲁斯卡尔算法主要针对边来展开，边数少时效率比较高，所以对于稀疏图有较大的优势。
分析：MST，用最好理解的克鲁斯卡尔算法，其中 fin 是寻找这个点的父节点并进行路径压缩，merge 是把这两个点合并在一起，表示现在已经是相连接的了，克鲁斯卡尔算法要求需要先对边权来排序，所以首先用个结构体来存
笛卡尔积算法的Java实现： (1)循环内，每次只有一列向下移一个单元格，就是CounterIndex指向的那列。...35,4″，则返回的是一个list，如[1,4,3,43,35][1,4,3,43,4][1,4,3,45,35]……，该list包含是4*4*2*4*2=256个元素，现在的思路是这样的： import java.util.ArrayList...; import java.util.Arrays; import java.util.List; public class DescartesTest { /** * 获取N个集合的笛卡尔积 *...) * 对a中的每个元素循环次数=总记录数/(元素个数*后续集合的笛卡尔积个数)=12/(3*4)=1次，每个元素每次循环打印次数：后续集合的笛卡尔积个数=2*2个 * 对b中的每个元素循环次数...=总记录数/(元素个数*后续集合的笛卡尔积个数)=12/(2*2)=3次，每个元素每次循环打印次数：后续集合的笛卡尔积个数=2个 * 对c中的每个元素循环次数=总记录数/(元素个数*后续集合的笛卡尔积个数
克鲁斯卡尔算法是一种用于解决最小生成树问题的贪心算法。在文档管理软件中，可以将网络节点之间的连接关系抽象为一张图，然后使用克鲁斯卡尔算法来寻找最小生成树，即最小的连接所有节点的路径。...在文档管理软件中，使用克鲁斯卡尔算法可以帮助管理员更好地了解整个网络的拓扑结构，找出网络中潜在的问题和风险点。例如，如果某些节点之间的连接带宽较低，可能会导致网络拥堵，影响网络性能。...通过使用克鲁斯卡尔算法，管理员可以快速找到这些问题，并采取相应的措施加以解决。克鲁斯卡尔算法在管理软件中有以下优势：找到最优解：克鲁斯卡尔算法能够找到连接所有节点的最小生成树，从而找到最优解。...算法复杂度低：克鲁斯卡尔算法的时间复杂度为O(ElogE)，其中E为边的数量，比其他图算法如Prim算法和Dijkstra算法的复杂度更低，因此在大规模网络中使用效果更佳。...适用范围广：克鲁斯卡尔算法适用于无向图、有向图和带权图，可以处理边权重为任意实数的情况，因此在管理软件中可以适用于各种网络拓扑结构的情况。
以前做项目的时候计算笛卡尔积的时候，总是使用各种for循环来嵌套，最后往往在Sonar代码检查的时候总是会报警说for循环嵌套过深。...今天才知道Guava原来已经为我们提供了优雅的计算笛卡尔积的方法。...比如我们要计算3个List的笛卡尔积，每个list的内容都是[‘a’, ‘b’, ‘c’]， 请看下面的代码： public class CartesianProductUtil { public
二、克鲁斯卡尔算法 上一部分我们详细的讲解了Prim算法的整个过程，接下来就来聊一下最小生成树的另一个经典的算法Kruskal算法。.../** 2 创建最小生成树: Kruskal 3 */ 4 func createMiniSpanTreeKruskal(){ 5 print("克鲁斯卡尔算法
普里姆算法和克鲁斯卡尔算法的原理和实现步骤 普里姆算法（Prim's Algorithm）：普里姆算法通过逐步添加边来构建最小生成树。...克鲁斯卡尔算法（Kruskal's Algorithm）：克鲁斯卡尔算法通过逐步添加边来构建最小生成树。...示例 用Python编写最小生成树算法示例 下面是用Python编写的普里姆算法和克鲁斯卡尔算法的示例： from collections import defaultdict from heapq import...然后，我们分别实现了普里姆算法prim和克鲁斯卡尔算法kruskal来找到最小生成树。 下集预告 这就是第十六天的教学内容，关于最小生成树算法的原理、实现步骤和应用场景。...我们还用Python编写了普里姆算法和克鲁斯卡尔算法的示例。如果你有任何问题，请随时留言。
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