最小生成树 对于一个图，我们可以把它转换成一颗树（联通图）或者是多棵树（非联通树）。 对于一个带权值的联通图，最小生成树就是它的所有生成树中边权值和最小的生成树。...Prim算法 Prim算法就是一种用来生成最小生成树的算法。 由一个带权值的联通图到一个最小生成树的过程，其实就是从图的所有边中挑出一部分边用来组成树的过程，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，作为最小生成树的第一条被挑选出来的边，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：
给定一张 N 个点 M 条边的无向图，求无向图的严格次小生成树。 设最小生成树的边权之和为 sum，严格次小生成树就是指边权之和大于 sum 的生成树中最小的一个。...接下来 M 行，每行包含三个整数 x，y，z，表示点 x 和点 y 之前存在一条边，边的权值为 z。 输出格式 包含一行，仅一个数，表示严格次小生成树的边权和。...(数据保证必定存在严格次小生成树) 数据范围 N≤105,M≤3×105 输入样例： 5 6 1 2 1 1 3 2 2 4 3 3 5 4 3 4 3 4 5 6 输出样例： 11 #include
这是百度百科上的一张有权图的图片，和无权图相比多了边的权值。Ok，那么最小生成树算法是什么呢？...求最小生成树的算法主要有两种：克鲁斯卡尔（Kruskal）算法和普里姆（Prim）算法。...以上面那个无向图为例，我们来模拟一下最小生成树的构造过程： ? 这是笔者在纸上模拟的过程，到最后，生成的最小生成树的权值之和为 15 。...下面我们来看一下 Prim 算法的核心思想： 我们换个角度思考一下：既然最后我们需要的最小生成树一定要有 n 个顶点，那么我们直接向这个最小生成树加入图的顶点就行了。...count++; /* * 更新最小生成树的总权值：最小生成树的总权值等于最小生成树原来的权值 * 加上刚刚加入最小生成树的顶点到最小生成树的距离
定义： 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。...[1] 最小生成树可以用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树的过程为：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的树，则将其加入子图，也就是说，将这两个顶点分别所在的两棵树合成一棵树；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.add(item) edges = sorted(edges, key=lambda element: element[2]) num_sides = len(nodes)-1 # 最小生成树的边数等于顶点数减一
基本思想： 1 置S={1} 2 只要S是V的真子集就做如下的贪心选择： 选取满足条件的i ，i属于S，j输入V-S，且c[i][j]最小的边，并将定点j加入S中 这个过程直到S==V为止。...3 这个过程所选的边，恰好就是最小生成树 算法描述： void Prim(int n,Type * * c) { T = 空集; S = {1}; while(S !...= V) { (i,j)=i 属于 S 且 j属于V-S的最小权边; T = T∪{(i,j)}; S = S ∪ {j}; } } 模版代码
算法思想： 1 将G的n个顶点看成n个孤立的连通分支，所有的边按权从小到大排序 2 当查看到第k条边时， 如果断点v和w分别是当前的两个不同的连通分支t1和t2中的顶点时，就用边（v,m）j将t1,...t2连接成一个连通分支，然后继续查看第k+1条边； 如果端点v和w当前的同一个连通分支中，就直接查看第k+1条边 实现代码： template class EdgeNode
const int maxm=10000;//最大边数 3 int n,m;//n表示点数，m表示边数 4 struct edge{int u,v,w;} e[maxm];//u,v,w分别表示该边的两个顶点和权值
02 — 最小生成树 看下最小生成树的定义 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 的最小生成树。...最小生成树可以用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树。...得到的最小生成树如下： D / \ A F \ B / E / \ G C 总费用最小为39 05
而今天我们要说一个非常实用的算法——最小生成树的建立！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 什么是最小生成树 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，那么这棵树叫做生成树。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树！...在实际中，这种算法的应用非常广泛，比如我们需要在n个城市铺设电缆，则需要n-1条通信线路，那么我们如何铺设可以使得电缆最短呢？最小生成树就是为了解决这个问题而诞生的！ ?...最小生成树 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树中！
最小生成树 连通图中的每一棵生成树，都是原图的一个极大无环子图，即：从其中删去任何一条边，生成树就不再连通；反之，在其中引入任何一条新边，都会形成一条回路。...因此构造最小生成树的准则有三条： 只能使用图中的边来构造最小生成树 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 构造最小生成树的方法：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 最小生成树是不唯一的！...除了 Kruskal 算法以外，普里姆算法（Prim 算法）也是常用的最小生成树算法。...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树。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树。
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。...下面对算法的图例描述 image.png 3.简单证明prim算法 反证法：假设prim生成的不是最小生成树 1).设prim生成的树为G0 2).假设存在Gmin使得cost(Gmin)<cost(G0...1.概览 Kruskal算法是一种用来寻找最小生成树的算法，由Joseph Kruskal在1956年发表。...阶图G'(u,v的合并是k+1少一条边)，G'最小生成树T'可以用Kruskal算法得到。...我们证明T'+{}是G的最小生成树。 用反证法，如果T'+{}不是最小生成树，最小生成树是T，即W(T)})。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 给定一张 N 个点 M 条边的无向图，求无向图的严格次小生成树。...设最小生成树的边权之和为 sum，严格次小生成树就是指边权之和大于 sum 的生成树中最小的一个。 输入格式 第一行包含两个整数 N 和 M。...接下来 M 行，每行包含三个整数 x，y，z，表示点 x 和点 y 之前存在一条边，边的权值为 z。 输出格式 包含一行，仅一个数，表示严格次小生成树的边权和。...(数据保证必定存在严格次小生成树) 数据范围 N≤105,M≤3×105 输入样例： 5 6 1 2 1 1 3 2 2 4 3 3 5 4 3 4 3 4 5 6 输出样例： 11 #include
这就是一个最小代价生成树的问题，可以用Prim算法或kruskal算法解决。 PS1：无向连通图的生成树是一个极小连通子图。 PS2：生成树是图的一个子图，包括所有的顶点和最少的边（n-1条边）。...PS3：最小代价生成树就是所有生成树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，就产生不同的最小代价生成树算法。...在lowcost数组中找到那个权值最小，且不在生成树中的边的节点，将它加入生成树中： 3.1. 遍历lowcost，找出最小值； 3.2....Kruskal算法 贪心准则：将所有的边按照权值递增的顺序排序，每次选一条权值最小的边纳入生成树中，若没有环路则选边成功，若有环路，则选下一条次小的边，直到选满n-1条边为止。
Kruskal 算法是最小生成树（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。...顶点之间的距离称之为权重。 最小生成树 一个连通图的生成树是指一个连通子图，它含有图中全部n个顶点，但只有足以构成一棵树的n-1条边。...一颗有n个顶点的生成树有且仅有n-1条边，如果生成树中再添加一条边，则必定成环。...最小生成树：minimum spanning tree 在连通网的所有生成树中，所有边的代价和最小的生成树，称为最小生成树。...Kruskal算法 求加权连通图的最小生成树。 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？
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 对于最小生成树，和深度优先算法相似...，使用临接表或邻接矩阵 * 2、深度优先搜索算法，核心：栈。...}//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树...theaStack.pop(); }else{ vertxList[v].wasVisited = true; theaStack.push(v); //这里是最小生成树保存...;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
最小生成树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，最小生成树就得到了。...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...(int j = 0; j < verticeSize; j++) { //minWeigth中本身存放着最小边，只要将mid顶点的最小边集合和当前集合合并
和prim算法以顶点为出发点不同，kruskal算法以边为中心，将所有边以小到大排序，遍历边，如果当前边的两个顶点有一个没有访问过，则记录该边，直到记录的边到达顶点数-1时，即所有顶点都可以相连，为最小生成树...，值为边的另一端顶点 int[] edgeIndex = new int[verticeSize]; //存放最小边 Edge[]...= end) { if (start < end) {//我们用的是最远顶点，该判断保证有小到大指向的 edgeIndex...index; i++) { lengh += edges[i].weight; } System.out.println("最小生成树的权值...4] = v4; graph.matrix[5] = v5; graph.matrix[6] = v6; graph.kruskal(); 结果： 最小生成树的权值
一个连通图可能有多棵生成树，而最小生成树是一副连通加权无向图中一颗权值最小的生成树，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树。...中选择3 5 根据顶点5能够到达的权值(8)和根据顶点1能够到达的权值(7, 4)和顶点0能够到达的权值(7, 8)中选择4 6 根据顶点6能够到达的权值(6, 7)和顶点0能够到达的权值(7)中选择6
前言 在数据结构与算法的图论中，(生成)最小生成树算法是一种常用并且和生活贴切比较近的一种算法。但是可能很多人对概念不是很清楚。...最小生成树可以用kruskal（克鲁斯卡尔）算法或prim（普里姆）算法求出。 通俗易懂的讲就是最小生成树包含原图的所有节点而只用最少的边和最小的权值距离。...通过这个图我们使用某种算法形成最小生成树的算法就可以叫做最小生成树算法。具体实现上有两种实现方法、策略分别为kruskal算法和prim算法。...此时被选择的边构成最小生成树。 ? 在这里插入图片描述 ? 在这里插入图片描述 Prim算法 除了Kruskal算法以外，普里姆算法（Prim算法）也是常用的最小生成树算法。虽然在效率上差不多。...当然，要注意的是最小生成树并不唯一，甚至同一种算法生成的最小生成树都可能有所不同，但是相同的是无论生成怎样的最小生成树： 能够保证所有节点连通(能够满足要求和条件) 能够保证所有路径之和最小(结果和目的相同
生成树的概念 最小生成树的定义 生成树的代价和最小生成树 MST性质 普利姆(prim)算法 图解： 使用哪一种结构进行存储？...int i = 0; i < verNum; i++) { DFS(i); } } //输出最小生成树的路径 void outputMST(shortEdge* se,int k) { cout....lowcost= 0; //lowcost=0表示放入集合U //注意循环结束条件是verNum-1,因为最小生成树只有N-1条边 for (int i = 0; i < verNum-1; i+...+) { //寻找从当前顶点出发到达所有与之有边的顶点，找到耗费最小代价就可以到达的邻接点k int k = minEdge(start); outputMST(se,k);//输出最小生成树的路径...< endl;; p.DFSTravers(); cout << endl; cout << "输出邻接矩阵信息： " << endl; p.output(); cout << "从起点开始最小生成树
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