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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)。 对于一个带权值的联通图,最小生成就是它的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。 由一个带权值的联通图到一个最小生成的过程,其实就是从图的所有边中挑出一部分边用来组成的过程,所以关键在于如何挑选边。...对于Prim算法,它的具体操作是这样的: 对于给定的一个起点节点(Prim算法必须给它一个起点),先找出这个节点连接的所有节点所组成的边中权值最小的边,作为最小生成的第一条被挑选出来的边,现在我们两个节点了对吧...然后以这两个节点为基础,继续找出这两个点连接的所有节点所组成的边中权值最小的边,同时这个查找过程,需要注意不能找已经连起来的节点,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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最小生成两种方法(Kruskal算法和Prim算法

生成:一个连通图的生成是指一个连通子图,它含有图中全部n个顶点,但只有足以构成一棵的n-1条边。一颗n个顶点的生成且仅有n-1条边,如果生成中再添加一条边,则必定成环。...下面介绍两种最小生成算法 1.Kruskal算法算法可以称为“加边法”,初始最小生成边数为0,每迭代一次就选择一条满足条件的最小代价边,加入到最小生成的边集合里。...把图中的所有边按代价从小到大排序; 把图中的n个顶点看成独立的n棵组成的森林; 按权值从小到大选择边,所选的边连接的两个顶点ui,viui,vi,应属于两颗不同,则成为最小生成的一条边,并将这两颗合并作为一颗...重复(3),直到所有顶点都在一颗内或者n-1条边为止。 ? 2. Prim算法算法可以称为“加点法”,每次迭代选择代价最小的边对应的点,加入到最小生成中。...重复上述步骤,直到最小生成n-1条边或者n个顶点为止。

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图的最小生成算法

首先,我们要知道,图的最小生成是针对于有权图而言的,笔者的上一篇文章只介绍了无权图,其实有权图和无权图唯一的区别就是有权图的边是有权值的,不同的边权值可以不同,对于无权图我们可以把它看成所有边的权值都相等的有权图...Ok,那么最小生成算法什么呢?...求最小生成算法主要有两种:克鲁斯卡尔(Kruskal)算法和普里姆(Prim)算法。...下面一一介绍这两种算法: Kruskal 算法的思想,简单来说,就是如果一个图 n 个顶点,选出总权值最小并且不会构成回路的 n-1 条边使得图中的任意两个顶点都能通过这 n-1 条边中的若干条边连通...我们我们将已经选择了的边的顶点看做一个集合(它们共同的祖先),对于没有加入生成的顶点将它们每个顶点单独看成一个集合。

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最小生成的Kruskal算法

定义: 一个 n 个结点的连通图的生成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。...[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 个顶点的连通网,则按照克鲁斯卡尔算法构造最小生成的过程为:先构造一个只含 n 个顶点,而边集为空的子图,若将该子图中各个顶点看成是各棵树上的根结点...之后,从网的边集 E 中选取一条权值最小的边,若该条边的两个顶点分属不同,则将其加入子图,也就是说,将这两个顶点分别所在的两棵合成一棵;反之,若该条边的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的边再试之...forest.unionset(parent1, parent2) pass def Kruskal(nodes, edges): ''' Kruskal 无向图生成最小生成

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漫画:什么最小生成

————— 第二天 ————— ———————————— 首先看看第一个例子,下面这样一个带权图: 它的最小生成什么样子呢?...: 去掉那些多余的边,该图的最小生成如下: 怎样铺设才能保证成本最低呢?...城市之间的交通网就像一个连通图,我们并不需要在每两个城市之间都直接进行连接,只需要一个最小生成,保证所有的城市都有铁路可以触达即可。 Prim算法是如何工作的呢?...接下来说一说最小生成的存储方式。我们最常见的的存储方式,是链式存储,每一个节点包含若干孩子节点的指针,每一个孩子节点又包含更多孩子节点的指针: 这样的存储结构很清晰,但是也相对麻烦。...为了便于操作,我们的最小生成用一维数组来表达,数组下标所对应的元素,代表该顶点在最小生成当中的父亲节点。

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算法|Prim算法最小生成

01 — 一个实际问题 要在n个城市之间铺设光缆,要求2个: 这 n 个城市的任意两个之间都可以通信; 铺设光缆的费用很高,且各个城市之间铺设光缆的费用不同,因此要使铺设光缆的总费用最低。...02 — 最小生成 看下最小生成的定义 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,而 w(u, v) 代表此边的权重,若存在 T 为 E 的子集且为无循环图...,使得 w(T) 最小,则此 T 为 G 的最小生成。...最小生成可以用kruskal(克鲁斯卡尔)算法或 prim(普里姆)算法求出。...将 v 加入集合 Vnew 中,将 边加入集合 Enew 中; 输出:使用集合 Vnew 和 Enew 来描述所得到的最小生成

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最小生成(Kruskal算法和Prim算法

而今天我们要说一个非常实用的算法——最小生成的建立!这是图论中一个经典问题,可以使用Kruskal和Prim两种算法来进行实现!...1 什么最小生成 在给定一张无向图,如果在它的子图中,任意两个顶点都是互相连通,并且是一个树结构,那么这棵叫做生成。当连接顶点之间的图有权重时,权重之和最小的树结构为最小生成!...最小生成 如上图所示,一幅两两相连的图中,找到一个子图,连接到所有的节点,并且连接边的权重最小(也就是说边的数量也是最小的,这也保证了其是树结构). 2 Kruskal算法(克鲁斯卡算法) Kruskal...算法是一种贪心算法,我们将图中的每个edge按照权重大小进行排序,每次从边集中取出权重最小且两个顶点都不在同一个集合的边加入生成中!...注意:对于单连通,从一个节点出发就可以直接找到完整的最小生成,因此最外的for循环也可以为一个顺序结构,但多连通,就需要从不同的节点出发了!!!

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最小生成算法:Kruskal 与 Prim算法

因此构造最小生成的准则有三条: 只能使用图中的边来构造最小生成 只能使用恰好 n-1 条边来连接图中的 n 个顶点 选用的 n-1 条边不能构成回路 构造最小生成的方法:Kruskal...贪心算法不是对所有的问题都能得到整体最优解(也就是说这两种算法不是万能的)。 并且 最小生成是不唯一的!...除了 Kruskal 算法以外,普里姆算法(Prim 算法)也是常用的最小生成算法。...* 2 * 1 * 7 8 * * * * * 1 * * 8 * * 2 * * * * * * Ⅳ、两种最小生成算法的区别...总的来说,Prim 算法是 以点为对象,挑选与点相连的最短边来构成最小生成。而 Kruskal 算法是以边为对象,不断地加入新的不构成环路的最短边来构成最小生成

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最小生成的本质是什么?Prim算法道破天机

今天是算法和数据结构专题20篇文章,我们继续最小生成算法,来把它说完。 在上一篇文章当中,我们主要学习了最小生成的Kruskal算法。...当然你也可以换个角度来看,如果我们的关注点在点上,那么最小生成构建的过程也同样可以看成是点集的拓张。只不过点和边不同,边可以选择,但是点不可以,点只能通过选择边来覆盖。比如我们看下下图: ?...其实本质上来说Prim和Kruskal是最小生成算法的一体两面,两者的本质都是一样的,就是增广。只不过不同的是,两者一个是点的增广一个是边的增广而已。...如果单纯从算法逻辑入手,没有能够理解它的本质,不仅很容易把这两个算法搞混淆,也容易在写代码的时候搞晕,不知道到底要维护什么,要拓展什么。...增广的思想在图论相关的算法当中经常用到(比如网络流),并不只是在最小生成当中出现,因此理解这一概念对于我们后续的学习非常重要。希望大家都能领会其中的精髓。

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贪心算法(四)——最小代价生成

这就是一个最小代价生成的问题,可以用Prim算法或kruskal算法解决。 PS1:无向连通图的生成是一个极小连通子图。 PS2:生成是图的一个子图,包括所有的顶点和最少的边(n-1条边)。...PS3:最小代价生成就是所有生成中权值之和最小的那个。 算法思路 算法的目标很明确,就是要在n个节点的图中,找出n-1个节点,并且节点之间连线的权值是最小的。...,其中选边方式(贪心准则)的不同,就产生不同最小代价生成算法。...Map> Prim算法 贪心准则:将整个图分成两部分,一部分已选入生成,另一部分在生成之外。...在lowcost数组中找到那个权值最小,且不在生成中的边的节点,将它加入生成中: 3.1. 遍历lowcost,找出最小值; 3.2.

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最小生成(MTS)之Kruskal算法

Kruskal 算法最小生成(minimum spanning tree )的经典算法之一。这是个很努力的算法,不放弃任何一个可能的机会,尝试了每一条边。...最小生成 一个连通图的生成是指一个连通子图,它含有图中全部n个顶点,但只有足以构成一棵的n-1条边。一颗n个顶点的生成且仅有n-1条边,如果生成中再添加一条边,则必定成环。...最小生成:minimum spanning tree 在连通网的所有生成中,所有边的代价和最小生成,称为最小生成。...又适用于哪种算法呢? 全排列的算法固然能考虑到每种方案,但是效率就过低了。 为什么不先介绍Bellman-Ford和Dijkstra算法?...Kruskal算法 ‍求加权连通图的最小生成。‍ 1.所有权重从小到大排列 2.不能形成回环 示例 来自B站UP主Compsyc计算之心 先列举权重排列 如何防止回环?

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深度优先算法最小生成

以下为深度优先算法的规则 规则1、:访问一个邻接的未访问的节点,标记它,并把它放入栈中 规则2、当不能执行规则1是,从栈弹出一个顶点 规则3、如果不能完成规则1 规则2则完成搜索 对于最小生成,和深度优先算法相似...*/ package com.xzg.heap; /** * @author hasee * @TIME 2017年5月2日 * 1、图的表示,使用临接表或邻接矩阵 * 2、深度优先搜索算法...}//重置标志位 for(int j=0;j<nVert;j++){ vertxList[j].wasVisited = false; } } /** * 深度优先算法实现最小生成...theaStack.pop(); }else{ vertxList[v].wasVisited = true; theaStack.push(v); //这里是最小生成保存...;i++) vertxList[i].wasVisited = true; } } /** * @param v * @return * 深度优先算法关键是找到邻接且没有被访问过的点

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图论-最小生成prim算法(Java)

最小生成需要一个加权连通图,连通图就是所有顶点都是连在一起的,从任意一个顶点,都能到达除本身外任意一个顶点 prim算法:将顶点分成两个集合 U和 V,U用来存放每次遍历得到的与U中顶点最小路径的邻接顶点...U初始化存放任意一个顶点,每次从V中遍历得到与U集合中的顶点最小路径的顶点后,放入U,将V中的对应顶点删除,当U存放到所有顶点后,最小生成就得到了。...利用之前的类实现prim算法: public void prim() { //权最小的边 int[] minWeigth = new int...//获取下最小的边 for (int j = 0; j < verticeSize; j++) { if (minWeigth[j...,只要将mid顶点的最小边集合和当前集合合并 if (minWeigth[j] !

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最小生成之Prim算法和Kruskal算法

一个连通图可能有多棵生成,而最小生成是一副连通加权无向图中一颗权值最小生成,它可以根据Prim算法和Kruskal算法得出,这两个算法分别从点和边的角度来解决。...Prim算法 输入:一个加权连通图,其中顶点集合为V,边集合为E; 初始化:Vn = {x},其中x为集合V中的任一节点(起始点),Enew = {}; 重复下列操作,直到Vn = V:(在集合...E中选取权值最小的边(u, v),其中u为集合Vn中的元素,而v则是V中没有加入Vn的顶点(如果存在有多条满足前述条件即具有相同权值的边,则可任意选取其中之一); 将v加入集合Vn中,将(u, v)加入集合...En中;) 输出:使用集合Vn和En来描述所得到的最小生成

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