Kruskal 算法 先将途中所有边的权值进行从小到大排序,按照顺序依次将边的两点加入最小生成树的子图中,若加入后产生圈,则舍弃这条边,直到所有点在图中为止
1).记Graph中有v个顶点,e个边2).新建图Graphnew,Graphnew中拥有原图中相同的e个顶点,但没有边3).将原图Graph中所有e个边按权值从小到大排序4).循环:从权值最小的边开始遍历每条边 直至图Graph中所有的节点都在同一个连通分量中 如果 这条边连接的两个节点于图Graphnew中不在同一个连通分量中就添加这条边到图Graphnew中#include<iostream>#include<vector>#include<algorithm>#include<cstdlib>#include<cmath>#include<stack>#include<queue>#include<cstdio>#include<string>#include<cstring>#include<map>#include<set>using namespace std;#define N 100#define INF 0x3f3f3f3f/*****************************************************/struct node{ int u, v, cost;};bool cmp(node a, node b){ return a.cost < b.cost;}node s[N];int par[N];int ranks[N];int V, E;void init_union_find(int v);int find(int x);void unite(int a, int b);bool same(int a, int b);int Kruskal();int main(){ cin >> V >> E; //输入点、边数 init_union_find(V); //初始化并查集 for (int i = 0; i < E; i++){ cin >> s[i].u >> s[i].v >> s[i].cost; } cout<<Kruskal();}int Kruskal(){ sort(s, s + E, cmp); //对边的权值进行排序 int res = 0; for (int i = 0; i < E; i++){ node e = s[i]; if (!same(e.u, e.v)){ //判断两点是否在一个通路 unite(e.u, e.v); //合并两个点 res += e.cost; } } return res;}void init_union_find(int v){ for (int i = 0; i <= V; i++) { par[i] = i; ranks[i] = 1; }}void unite(int a, int b){ a = find(a); b = find(b); if (a==b)return; if (ranks[a] < ranks[b]){ par[a] = b; } else{ if (ranks[a] == ranks[b]) { ranks[a]++; } par[b] = a; }}int find(int x){ if (par[x] == x)return x; return par[x] = find(par[x]);}bool same(int a, int b){ if (par[a] == par[b])return true; return false;}PRim算法 先建立一个最小生成树的子图。任取一点s最为子图的初始点,标记。然后再子图之外寻找与子图中所有点距离最小的点,将这个点加入子图的集合,并从这个点进行扩展求出相邻点到子图的最短距离
#define N 500+10#define INF 0x3f3f3f3f#define mem(arr,num) memset(arr,num,sizeof(arr))/**********************************************************/int minCost[N]; //某一点到子图的最短距离int cost[N][N]; int V, E;bool used[N];int Prim(){ mem(used, 0); mem(minCost, 0x3f); int res = 0; minCost[1] = 0; while (1){ int v = -1; for (int i = 1; i <= V; i++){ if (!used[i] && (v == -1 || minCost[i] < minCost[v])) v = i; //找到到子图权值最小的点 } if (v == -1)break; used[v] = true; res += minCost[v]; for (int i = 1; i <= V; i++){ minCost[i] = min(minCost[i], cost[v][i]); //求出该点周围的点距离子图权值的最小值 } } return res;}新闻热点
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