最小生成树,克鲁斯卡尔算法． 算法简述: 将每个顶点看成一个图． 在所有图中找权值最小的边．将这条边的两个图连成一个图, 重复上一步．直到只剩一个图． 注:将abcdef每个顶点看成一个图．将最小权值的边的两个图连接． 连接最小权值为1的两个图,这时a-c,b,d,e,f． 连接最小权值为2的两个图,这时a-c,b,d-f,e． 连接最小权值为3的两个图,这时a-c,b-e,d-f． 连接最小权值为4的两个图,这时a-c-f-d,b-e．(c-f) 连接最小权值为5的两个图,这时a-c-b-e-

Description 大家都知道最小生成树一般求的是构成最小生成树的边的权值之和. 现在请求构成最小生成树的边的权值之积 S,最终结果请输出 (S % 100003). P.S. 点之间的边为无向边,矩阵保证符合无向图的对称性. Input 多组数据. 第一行,整数N,表示N个点.(0 < N <= 100) 接下来为一个N*N 保证合法的邻接矩阵,矩阵内均为自然数. Output 每组数据输出一行整数结果. Sample Input 3 0 1 2 1 0 3 2 3 0 2 0 5 5

[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

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

最小生成树——Kruskal与Prim算法 序: 首先: 啥是最小生成树??? 咳咳... 如图: 在一个有n个点的无向连通图中,选取n-1条边使得这个图变成一棵树.这就叫“生成树”.(如下图) 每个无向连通图都会拥有至少一个生成树. 而在无向连通图中,我们让每一个边都拥有一个边权(就是每个边代表一个值). 而我们在有边权的无向连通图中构造一个生成树,使得这个生成树所用的边的边权之和最小.这个生成树就叫这个无向连通图的最小生成树! 上图这个最小生成树的边权之和为9,是所有生成树中边权之和最小的.

1.Kruskal算法 图的存贮采用边集数组或邻接矩阵,权值相等的边在数组中排列次序可任意,边较多的不很实用,浪费时间,适合稀疏图.      方法:将图中边按其权值由小到大的次序顺序选取,若选边后不形成回路,则保留作为一条边,若形成回路则除去.依次选够(n-1)条边,即得最小生成树.(n为顶点数). Kruskal算法在图G=(V,E)上的运行时间取决于分离集合这一数据结构如何实现.采用在分离集合中描述的按行结合和通路压缩的启发式方法来实现分离集合森林的结构,这是从渐近意义上说,目前最快实现法

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:

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.这两个算法其实都是贪心思想的使用,但又能求出最优解.(代码借鉴http://blog.csdn.net/u014488381) 一.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

克鲁斯卡尔(kruskal) //kruskal算法生成最小生成树. //对边集数组Edge结构的定义 typedef struct { int begin; int end; int weight; }Edge; void Minispantree_kruskal(Mgraph G) { int i,n,m; Edge edges[MAXEDGE]; //最大边数 . int parent[MAXVEX]; //最大顶点数. //此处省虐将邻接矩阵G转化为边集数组edges并按权值由小到大排序

模版题为[poj 1287]Networking. 题意我就不说了,我就想简单讲一下Kruskal和Prim算法.卡Kruskal的题似乎几乎为0.(●-`o´-)ノ 假设有一个N个点的连通图,有M条边(不定向),求MST(Minimal Spanning Tree)最小生成树的值. 1.Kruskal 克鲁斯卡算法 概述:将边从小到大排序,依次将边两端的不在同一个联通分量/联盟的点分别加入一个个联盟内,将边也纳入,计入答案.最终N个点合并为一个联盟,也就是纳入联盟内的边达到N-1条就结束算法.

1638 修复公路  时间限制: 1 s  空间限制: 256000 KB  题目等级 : 钻石 Diamond 题解       题目描述 Description A地区在地震过后,连接所有村庄的公路都造成了损坏而无法通车.政府派人修复这些公路. 给出A地区的村庄数N,和公路数M,公路是双向的.并告诉你每条公路的连着哪两个村庄,并告诉你什么时候能修完这条公路.问最早什么时候任意两个村庄能够通车,即最早什么时候任意两条村庄都存在至少一条修复完成的道路(可以由多条公路连成一条道路) 输入描述 In

kruskal和prim都是解决最小生成树问题,都是选取最小边,但kruskal是通过对所有边按从小到大的顺序排过一次序之后,配合并查集实现的.我们取出一条边,判断如果它的始点和终点属于同一棵树,那么跳过,否则合并他们分别所在的树. #include<iostream>#include<algorithm>using namespace std; struct eg{ int s,t,c;};int v,e;int ans=0;eg E[1000];int p[1000];bool

Kruskal算法: 不断地选择未被选中的边中权重最轻且不会形成环的一条. 简单的理解: 不停地循环,每一次都寻找两个顶点,这两个顶点不在同一个真子集里,且边上的权值最小. 把找到的这两个顶点联合起来. 初始时,每个顶点各自属于自己的子集合,共n个子集合. 每一步操作,都会将两个子集合融合成一个,进而减少一个子集合. 结束时,所有的顶点都在同一个子集合里,这个子集合就是最小生成树. 例子: 伪代码: Prim算法: G=(V,E),S是V的真子集,如果u在S中,v在V-S中,且(u,v)是图的一

2177: 曼哈顿最小生成树 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 259 MBSubmit: 190  Solved: 77[Submit][Status][Discuss] Description 平面坐标系xOy内,给定n个顶点V = (x , y).对于顶点u.v,u与v之间的距离d定义为|xu – xv| + |yu – yv| 你的任务就是求出这n个顶点的最小生成树. Input 第一行一个正整数n,表示定点个数. 接下来n行每行两个正整数x.y,描述一

题目链接:hdu 5723 Abandoned country 题目大意:N个点,M条边:先构成一棵最小生成树,然后这个最小生成树上求任意两点之间的路径长度和,并求期望 /************************************************************** Problem:hdu 5723 User: youmi Language: C++ Result: Accepted Time:2932MS Memory:22396K solution:首先注意到任

点击打开链接 Agri-Net Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 10000K Total Submissions: 33733   Accepted: 13539 Description Farmer John has been elected mayor of his town! One of his campaign promises was to bring internet connectivity to all farms in the area.

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

Kruskal最小生成树算法的概略描述:1 T=Φ:2 while(T的边少于n-1条) {3 从E中选取一条最小成本的边(v,w):4 从E中删去(v,w):5 if((v,w)在T中不生成环) {6 将(v,w)加到T中:7 else{舍弃(v,w):}8 }://if9 }//for 为了有效地执行第5和第6步,G中的结点的组合方式应该是易于确定结点v和w是否已由早先选择的边所连通的那种.在已连通的情况下,则将边(v,w)舍弃:若不连通,则把(v,w) 加人到T.一种可能的组合方法是把T的

人活着系列之Streetlights Time Limit: 1000ms   Memory limit: 65536K  有疑问?点这里^_^ 题目描写叙述 人活着假设是为了家庭,亲情----能够说是在这个世界上最温暖人心的,也是最让人放不下的,也是我在思索这个问题最说服自己接受的答案.对.或许活着是一种责任.为了生殖下一代.为了孝敬父母.男人要养家糊口,女人要生儿育女,就这样循环的过下去.但终于呢?还是劳累愁烦.转眼成空呀!   为了响应政府节约能源的政策,某市要对路灯进行改革,已知该市有n

最小生成树 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.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. 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(即),而 w(u, v) 代表此边的权重,若存在 T 为 E 的子集(即)且为无循环图,使得w(T) 最小,则此 T 为 G 的最小生成树.           最小生成树其实是最小权重生成树的简称.