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5.4.1 最小生成(Minimum-Spanning-Tree,MST

最小生成具有如下性质: 1)最小生成不是唯一的,即最小生成的树形不唯一,R中可能有多个最小生成。...构造最小生成有多个算法,但大多数短发都利用了最小生成的下列性质: 假设G=(V,E)是一个带权连通无向图,U是顶点集V的一个非空子集。...基于该性质的最小生成算法主要有:Prim算法和Kruskal算法,它们都基于贪心算法的策略,对这两种算法的掌握不应拘泥于其代码实现,而应掌握算法的本质含义和基本思想,并能够模拟算法的实现步骤。...GENERIC_MST(G){ T=NULL; WHILE T未形成一棵生成; do 找到一条最小代价边(u,v)并且加入T后不会产生回路; T=T并上(u,v); } 1.普里姆(Prim...2.克鲁斯卡尔(Kruskal)算法 与prime算法从顶点开始扩展最小生成不同,kruskal算法是一种按权值的递增次序选择合适的边来够着最小生成的方法。

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Edges in MST(最小生成 桥)

题意 题目链接 给出一棵,确定每条边状态: 一定在MST上 / 可能在MST上 / 不可能在MST上 \(n \leqslant 10^5, m \leqslant 10^5\) Sol MST表示最小生成...表示只能想到\(nlog^2n\)的做法:先求出MST。...然后枚举剩下的边,如果权值出现在形成的环上,那么该边和MST上的边都是可能出现,如果权值大于环上最大值,那么该边不可能在MST上。没有被标记过的边一定在MST上。 剖+主席维护一下。。...(如果只有一个不同的话权值大的不会成为MST) 那么把\(x_1\)加入到第二个MST中,同时删去环上最大的边,会得到一个权值更小的MST。 哎,自己还想到这里了,不过立马就否决了。。...如果当前边所连的联通块已经被合并,那么该边一定不在MST上。这样就解决了第三种情况 考虑剩下的边,要么一定在MST上,要么可能在MST上。 如果一定在MST上,显然断开它之后会形成两个联通块。

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Xor-MST(Boruvka最小生成 Trie)

题意 题目链接 给出\(n\)点,每个点有一个点权\(a[i]\),相邻两点之间的边权为\(a[i] \oplus a[j]\),求最小生成的值 Sol 非常interesting的一道题,我做过两种这类题目...,一种是直接打表找规律,另一种就像这种用Boruvka算法加一些骚操作来搞。...首先,把所有元素扔到Trie里面,这样对于Trie树上的每一层(对应元素中的每一位)共有两种情况: 全为0或全为1 一部分为0另一部分为1 对于第一种情况,我们无需考虑,因为任意点相邻产生的贡献都是0...,对于第二种情况,需要找到一条最小的边来连接链各个集合,这可以在Trie树上贪心实现 另外还有一个小Trick,我们把元素从小到大排序,这样Trie树上每个节点对应的区间就都是连续的 实现的时候可以从底往上

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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:

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图的最小生成算法

Ok,那么最小生成算法是什么呢?...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。...以上面那个无向图为例,我们来模拟一下最小生成的构造过程: ? 这是笔者在纸上模拟的过程,到最后,生成最小生成的权值之和为 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一定要有 n 个顶点,那么我们直接向这个最小生成加入图的顶点就行了。...count++; /* * 更新最小生成的总权值:最小生成的总权值等于最小生成原来的权值 * 加上刚刚加入最小生成的顶点到最小生成的距离

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最小生成的Kruskal算法

[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的,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...(item) edges = sorted(edges, key=lambda element: element[2]) num_sides = len(nodes)-1 # 最小生成的边数等于顶点数减一...(nodes, edges): ''' Kruskal 无向图生成最小生成 ''' all_nodes = nodes # set(nodes) used_nodes = set

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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 什么是最小生成 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!...4 资源分享 以上完整代码文件(C++版),文件名为:最小生成(Kruskal算法和Prim算法).cpp,请关注我的个人公众号 (算法工程师之路),回复"左神算法基础CPP"即可获得,并实时更新!

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最小生成算法:Kruskal 与 Prim算法

最小生成 连通图中的每一棵生成,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。...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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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,就产生不同的最小代价生成算法。...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。一颗有n个顶点的生成有且仅有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。...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?...废话不多说让我们观赏下原视频 原创视频地址: 【Kruskal算法之通用版 | 最小生成MST | 无代码可视化纯享版-哔哩哔哩】 https://b23.tv/o35bzQ 我也自己参考做了几张图

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