本章介绍克鲁斯卡尔算法.和以往一样,本文会先对克鲁斯卡尔算法的理论论知识进行介绍,然后给出C语言的实现.后续再分别给出C++和Java版本的实现. 目录 1. 最小生成树 2. 克鲁斯卡尔算法介绍 3. 克鲁斯卡尔算法图解 4. 克鲁斯卡尔算法分析 5. 克鲁斯卡尔算法的代码说明 6. 克鲁斯卡尔算法的源码 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/ 更多内容:数据结构与算法系列 目录 最小生成树 在含有n个顶点的连通图中选择n-1条边,构成一棵极小

Description The Head Elder of the tropical island of Lagrishan has a problem. A burst of foreign aid money was spent on extra roads between villages some years ago. But the jungle overtakes roads relentlessly, so the large road network is too expensi

2015-12-17晚,复习,甚是无聊,阅<复杂网络算法与应用>一书,得知最小生成树问题(Minimum spanning tree)问题.记之. 何为树:连通且不含圈的图称为树. 图T=(V,E),|V|=n,|E|=m,下列关于树的说法等价: T是一个树. T无圈,且m=n-1. T连通,且m=n-1. T无圈,但每加一新边记得到唯一一个圈. T连通,但任舍去一边就不连通. T中任意两点,有唯一道路相连. 何为生成树:若图G=(V,E)的生成子图是一棵树,则称该树为图G的生成树,也称支撑树

最小生成树 在含有n个顶点的连通图中选择n-1条边,构成一棵极小连通子图,并使该连通子图中n-1条边上权值之和达到最小,则称其为连通网的最小生成树.  例如,对于如上图G4所示的连通网可以有多棵权值总和不相同的生成树. 克鲁斯卡尔算法介绍 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

最近在复习数据结构,所以想起了之前做的一个最小生成树算法.用Kruskal算法实现的,结合堆排序可以复习回顾数据结构.现在写出来与大家分享. 最小生成树算法思想:书上说的是在一给定的无向图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,使得的 w(T) 最小,则此 T 为 G 的最小生成树.说白了其实就是在含有 n 个顶点的连通网中选择 n-1 条边,构成一棵极小连通子图,并使该连

一.一些函数包大汇总 转载于:http://www.dataguru.cn/thread-116761-1-1.html 时间上有点过期,下面的资料供大家参考基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的包主要分为以下几个部分: 1) 多元数据可视化(Visualising multivariate data): 绘图方法: 基本画图函数(如:pairs().coplot())和 lattice包里的画图函数(xyplot().spl

R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就是是注释. R是动态类型.强类型的语

第1章  绪论       文档中源码及测试数据存放目录:数据结构\▲课本算法实现\▲01 绪论  概述        第一章作为绪论,主要介绍了数据结构与算法中的一些基本概念和术语.对于这些概念术语,我个人不推崇死记硬背,记住了当然好,记不住也没关系,但是一定要做到完全理解.就算嘴上说不出来,心里也一定要明白这个过程的含义. 数据结构        数据(data)是对客观事物的符号表示.在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称.        数据元素(data

   Prim算法和Kruskal算法都能从连通图找出最小生成树.区别在于Prim算法是以某个顶点出发挨个找,而Kruskal是先排序边,每次选出最短距离的边再找. 一.Prim(普里姆算法)算法: Prim算法实现的是找出一个有权重连通图中的最小生成树,即:具有最小权重且连接到所有结点的树.(强调的是树,树是没有回路的). Prim算法是这样来做的: 首先以一个结点作为最小生成树的初始结点,然后以迭代的方式找出与最小生成树中各结点权重最小边,并加入到最小生成树中.加入之后如果产生回路则跳过这条

链接:https://ac.nowcoder.com/acm/contest/548/C来源:牛客网 Tachibana Kanade Loves Review 时间限制:C/C++ 2秒,其他语言4秒 空间限制:C/C++ 524288K,其他语言1048576K 64bit IO Format: %lld 题目描述 立华奏是一个刚刚开始学习 OI 的萌新. 最近,实力强大的 QingyuQingyu 当选了 IODS 9102 的出题人.众所周知, IODS 是一场极其毒瘤的比赛.为了在这次

R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就

R语言可视化学习笔记之添加p-value和显著性标记 http://www.jianshu.com/p/b7274afff14f?from=timeline   上篇文章中提了一下如何通过ggpubr包为ggplot图添加p-value以及显著性标记,本文将详细介绍.利用数据集ToothGrowth进行演示 #先加载包 library(ggpubr) #加载数据集ToothGrowth data("ToothGrowth") head(ToothGrowth) ## len supp

[R笔记]R语言函数总结   R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(

转载于:https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/50651464?locationNum=2&fps=1 一.一些函数包大汇总 转载于:http://www.dataguru.cn/thread-116761-1-1.html 时间上有点过期,下面的资料供大家参考 基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的包主要分为以下几个部分: 1) 多元数据可视化(Visual

我们数据结构的课用了这本英文教材,作者是Mark Allen Weiss.总体来说比<算法导论>简单很多,但内容上交集非常大.其实是因为去掉了大多数证明和数学,对于没有耐心看符号和公式的人,显得更友好,更通俗.其中的代码实现很靠谱,照着敲出来基本正确可运行,这点尤其适合入门者. 不过现在读<算法导论>以后,感到还是应该沉下心来和公式.定理神马的打打交道.Mark Allen Weiss这本书确实适合大一和大二的同学看,大三就不适合了. 深深地明白了为什么大神说“算法导论其实很浅显”

最小生成树——Minimum Spanning Tree,是图论中比较重要的模型,通常用于解决实际生活中的路径代价最小一类的问题.我们首先用通俗的语言解释它的定义: 对于有n个节点的有权无向连通图,寻找n-1条边,恰好将这n个节点相连,并且这n-1条边的权值之和最小. 对于MST问题,通常常见的解法有两种:Prim算法   或者  Kruskal算法+并查集 对于最小生成树,一定要注意其定义是在无向连通图的基础上,如果在有向图中,那么就需要另外的分析,单纯用无向图中的方法是不能得出正确解的,这一

3.1 单组样本符号秩检验(Wilcoxon signed-rank test) 3.1.1 方法简介 此处使用的统计分析方法为美国统计学家Frank Wilcoxon所提出的非参数方法,称为Wilcoxon符号秩 (signed-rank)检验,当数据中仅有单一组样本时,可用这种方法检验数据的中位数是否大于.小于或等于某一特定数值.当你的样本数较大时(通常样本个数≧30的样本可视为样本数较大),建议改以单组样本均值t检验(one-sample t-test)检验总体均值.注:总体中位数经常和均

之前的Prim算法是基于顶点查找的算法,而Kruskal则是从边入手. 通俗的讲:就是希望通过 边的权值大小 来寻找最小生成树.(所有的边称为边集合,最小生成树形成的过程中的顶点集合称为W) 选取边集合中权值最小的边,查看边的两个顶点是否能和集合W构成环路,若能构成环路,则舍去:否则选取下一条最小权值边重复上一步. 这里需要注意一个问题,我们从最小权值的边开始寻找最小生成树, 判断当即将选入的边的两个顶点是否会和已经在集合中的顶点构成环路,这个是我们需要解决的问题. 先说下Kruskal算法的数

一.最小生成树的定义 一个连通图的生成树是一个极小的连通子图,它含有图中全部的顶点,但只有足以构成一棵树的n-1条边. 在一个网的所有生成树中,权值总和最小的生成树称为最小代价生成树(Minimum Cost Spanning Tree),简称为最小生成树. 构造最小生成树的准则有以下3条: 只能使用该图中的边构造最小生成树 当且仅当使用n-1条边来连接图中的n个顶点 不能使用产生回路的边 对比两个算法,Kruskal算法主要是针对边来展开,边数少时效率会非常高,所以对于稀疏图有很大的优势:而P

R语言-组间差异的非参数检验 7.5 组间差异的非参数检验 如果数据无法满足t检验或ANOVA的参数假设,可以转而使用非参数方法.举例来说,若结果变量在本质上就严重偏倚或呈现有序关系,那么你可能会希望使用本节中的方法. 7.5.1 两组的比较 若两组数据独立,可以使用Wilcoxon秩和检验(更广为人知的名字是Mann–Whitney U检验)来评估观测是否是从相同的概率分布中抽得的(即,在一个总体中获得更高得分的概率是否比另一个总体要大).调用格式为: 其中的y是数值型变量,而x是一个二分变量