Kruskal算法 图的最小生成树的算法之一,运用并查集思想来求出最小生成树. 基本思路就是把所有边从小到大排序,依次遍历这些边.如果这条边所连接的两个点在一个连通块里,遍历下一条边,如果不在,就把这条边加入连通块,这样就可以保证生成树的边权最小. 我们使用并查集来判断两个点是否在同一个连通块里,如果在,他们的find会相同,否则不在. #include<cstdio> #include<algorithm> #define N 42000 using namespace std;…

[转]最小生成树--Kruskal算法 标签(空格分隔): 算法 本文是转载,原文在最小生成树-Prim算法和Kruskal算法,因为复试的时候只用到Kruskal算法即可,故这里不再涉及Prim算法,如有需要可到原文查看. Kruskal算法 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.用来解决同样问题的还有Prim算法和Boruvka算法等.三种算法都是贪婪算法的应用.和Boruvka算法不同的地方是,Kruskal算法在图中存…

Kruskal算法就是把图中的所有边权值排序,然后从最小的边权值开始查找,连接图中的点,当该边的权值较小,但是连接在途中后会形成回路时就舍弃该边,寻找下一边,以此类推,假设有n个点,则只需要查找n-1条边即可. #include<stdio.h> #include<iostream> #include<algorithm> #include<string.h> using namespace std; ; int v,l;///v代表点的个数,l代表边的个数…

给定一个带权值的无向图,要求权值之和最小的生成树,常用的算法有Kruskal算法和Prim算法.这篇文章先介绍Kruskal算法. Kruskal算法的基本思想:先将所有边按权值从小到大排序,然后按顺序选取每条边,假如一条边的两个端点不在同一个集合中,就将这两个端点合并到同一个集合中:假如两个端点在同一个集合中,说明这两个端点已经连通了,就将当前这条边舍弃掉:当所有顶点都在同一个集合时,说明最小生成树已经形成.(写代码的时候会将所有边遍历一遍) 来看一个例子: 步骤: (1)先根据权值把边排序:…

(先更新到这,后面有时间再补,嘤嘤嘤) 今天给大家简单的讲一下最小生成树的问题吧!(ps:本人目前还比较菜,所以最小生成树最后的结果只能输出最小的权值,不能打印最小生成树的路径) 本Tianc在刚学的时候,经常把最小生成树问题和最锻炼吧问题弄混淆,最后事实证明这两个问题是存在着相似点的. 所以还是可以参照我上一篇的博客 https://www.cnblogs.com/laysfq/p/9808088.html(此处插个"广告") 最小生成树的实质问题还是求最短的路径(是吧?肯定是的!)…

什么是最小生成树(Minimum Spanning Tree) 每两个端点之间的边都有一个权重值,最小生成树是这些边的一个子集.这些边可以将所有端点连到一起,且总的权重最小 下图所示的例子,最小生成树是{cf, fa, ab} 3条边 Kruskal算法 用到上一篇中介绍的不相交集合(并查集) 首先,定义V是端点的集合,E是边的集合,A为要求的最小生成树集合 初始A为空集合,每个端点都作为单独的不相交集合 将所有边根据其权重进行排序 对每条边(v1, v2),如果其两个端点数据不同的不相交集,则…

并查集:找祖先并更新,注意路径压缩,不然会时间复杂度巨大导致出错/超时 合并:(我的祖先是的你的祖先的父亲) 找父亲:(初始化祖先是自己的,自己就是祖先) 查询:(我们是不是同一祖先) 路径压缩:(每个点只保存祖先,不保存父亲) 最小生成树kruskal:贪心算法+并查集数据结构,根据边的多少决定时间复杂度,适合于稀疏图 核心思想贪心,找到最小权值的边,判断此边连接的两个顶点是否已连接,若没连接则连接,总权值+=此边权值,已连接就舍弃继续向下寻找: 并查集数据结构程序: #include<ios…

1. 克鲁斯卡算法介绍 克鲁斯卡尔(Kruskal)算法,是用来求加权连通图的最小生成树的算法. 基本思想:按照权值从小到大的顺序选择n-1条边,并保证这n-1条边不构成回路. 具体做法:首先构造一个只含n个顶点的森林,然后依权值从小到大从连通网中选择边加入到森林中,并使森林中不产生回路,直至森林变成一棵树为止. 2. 克鲁斯卡算法图解 第1步:将边<E,F>加入R中. 边<E,F>的权值最小,因此将它加入到最小生成树结果R中. 第2步:将边<C,D>加入R中. 上一步…

Kruskal算法 Kruskal算法 求解最小生成树的还有一种常见算法是Kruskal算法.它比Prim算法更直观.从直观上看,Kruskal算法的做法是:每次都从剩余边中选取权值最小的,当然,这条边不能使已有的边产生回路. 手动求解会发现Kruskal算法异常简单,以下是一个样例 先对边的权值排个序:1(0,1) 2(2,6) 4(1,3) 6(1,2) 8(3,6) 10(5,6) 12(3,5) 15(4,5) 20(0,1) 首选边1(0,1).2(2,6).4(1,3).6(1,2)…

一.什么是并查集 在计算机科学中,并查集是一种树型的数据结构,用于处理一些不交集的合并及查询问题.有一个联合-查找算法(union-find algorithm)定义了两个用于次数据结构的操作: Find:确定元素属于哪一个子集.它可以被用来确定两个元素是否属于同一子集. Union:将两个子集合并成一个集合. 二.主要操作 初始化:把每个点所在的集合初始化为其自身. for(int i=1;i<=n;i++) f[i]=i; 查找:查找元素所在的集合,即根节点. int find(int x)…