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
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
在之前的数据结构中，我们并没接触太多的应用场景，但是图的这两类应用确是面试或考试中经常出现的问题，而且出现的频率还非常高，不得不来好好说一说。 什么是最小生成树？...从上图中就可以看出，对于一个有权图来，可以有许多生成树的方式，不过不同的路线方式的结果会不同，只有最后一个路径形成的生成树具有路径最小的那颗树，就是我们需要的最小生成树。 为什么要强调是有权图呢？...最典型的应用就是地图上哪条线路成本最少呀，办公楼布线怎么走线最经济之类相关的题目，基本都会牵涉到最小生成树的概念。...关于最小生成树的最经典的算法，Prim 和 Kruskal 这两个大神级别的算法是绕不过去的槛，下面我们就来粗浅地学习一下。 第一种算法 Prim Prim 算法，中文名 普里姆 算法。...相信通过具体的算法你对最小生成树的概念就更清晰了，不知道你会不会有个这样的想法：直接遍历所有的边，给他们按权值排序，这样我们再依次遍历这个排序后的边结构数组，然后将边的结点加入到最终要生成的树中，这样不也能形成一个最小生成树嘛
最小生成树 生成树（极小连通子图）：含有图中全部n个顶点，但只有n-1条边。并且n-1条边不能构成回路。 [在这里插入图片描述] 生成森林：非连通图每个连通分量的生成树一起组成非连通图的生成森林。...[在这里插入图片描述] 求最小生成树 使用不同的遍历图的方法，可以得到不同的生成树 从不同的顶点出发，也可能得到不同的生成树。...按照生成树的定义，n 个顶点的连通网络的生成树有 n 个顶点、n-1 条边。...在网的多个生成树中，寻找一个各边权值之和最小的生成树 构造最小生成树的准则 必须只使用该网中的边来构造最小生成树； 必须使用且仅使用n-1条边来联结网络中的n个顶点 不能使用产生回路的边 --- 贪心算法.../ 用普利姆算法从顶点u出发构造网G的最小生成树 k = LocateVex_MG(G, u); for(j = 0; j < G.vexnum; ++j) // 辅助数组初始化 if(j !
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
最小生成树问题在许多实际应用中都有重要作用，例如通信网络设计、电路板布线、城市规划等。...在本篇博客中，我们将深入探讨最小生成树算法的优化和应用，主要关注两个著名的算法： Prim 算法和 Kruskal 算法。 ❤️ ❤️ ❤️ 1....Kruskal 算法 Kruskal 算法是另一种常用于解决最小生成树问题的算法。它从边的角度考虑问题，首先对所有边按照权重进行排序，然后从最小权重的边开始，逐渐构建最小生成树。...案例应用：通信网络设计 假设我们是一家电信公司的工程师，需要为一座城市设计一个通信网络，以便将所有的建筑物都连接到网络中，并使得网络建设成本最低。这是一个最小生成树问题的实际应用。...最小生成树问题在通信网络设计、电路板布线、城市规划等领域都有广泛的应用。
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
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。
最小生成树： 构造连通图的最小代价生成树称为最小生成树，也就是说，所有的边加权后和最小的树。 Prim算法 Prim算法计算最小生成树的方法从一个结点开始使树一点点的成长。...这个过程主要体现在“加点”，在算法进行的过程中，有一个已经添加到树上的顶点集，这个顶点集实际就是最小生成树的结点集合，其余顶点都作为选择，等待是否被加入集合。...下面通过图示来描述Prim算法的思想：首先选择一个顶点作为起始，比如A，第一轮发现AC代价最小，那么就把AC边加入最小生成树，把A加入顶点集合； 后面依次寻找最小代价边，直到全部顶点都加入到顶点集合。...*/ } } } } Kruskal算法 Prim算法是以某个顶点开始，逐步寻找各个顶点上最小权值的边，这样一步步来构建最小生成树。...在形式上Kruskal算法是在处理一个森林，开始的时候，存在n棵单结点的树，每次添加一条边把两棵树合并成一棵树，当算法终止时剩下的一棵树就是最小生成树。
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
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)})。
介绍 应用图解决现实问题是我们使用图这种数据结构的原因所在。 最小生成树是图的应用中很常见的一个概念，一个图的最小生成树不是唯一的，但最小生成树的边的权值之和纵使唯一的。...最小生成树的算法主要有Prim算法和Kruskal算法。这两种算法都是基于贪心算法策略（只考虑眼前的最佳利益，而不考虑整体的效率）。...最小生成树 Prim算法 Prim算法非常类似与寻找图的最短路径的Dijkstra算法。 算法思路： 首先将图的任一节点加如树中 之后选择一个与当前顶点最近的节点接入树中。...循环 2直到所有节点均被接入树中。 Prim算法的时间复杂度是O(V*V),不依赖于E，因此他适合边稠密的图的最小生成树。...Kruskal算法 克鲁斯卡尔算法是一种按权值的递增次序选择合适的边来构造最小生成树的方法。
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。
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 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
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。...虽然不是MST中最聪明的，但却是很可爱的 B站UP主Compsyc计算之心 常见的数据结构中树的应用较多一些，在树的节点关系中称之为父子关系，而在一些特定场景下图能更清晰表达。...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。...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？
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