克鲁斯卡尔（Kruskal）算法
概览 相比于普里姆算法（Prim算法），克鲁斯卡尔算法直接以边为目标去构建最小生成树。从按权值由小到大排好序的边集合{E}中逐个寻找权值最小的边来构建最小生成树，只要构建时，不会形成环路即可保证当边集合{E}中的边都被尝试了过后所形成的树为最小生成树。 定义 假设G=(V ...
原文：数据结构与算法——克鲁斯卡尔（Kruskal）算法
目录 应用场景 公交站问题 克鲁斯卡尔算法介绍 克鲁斯卡尔算法图解 克鲁斯卡尔算法分析 如何判断回路 代码实现 无向图构建 克鲁斯卡尔算法实现 获取一个点的终点解释 应用场景 公交站问题 某城市新增 个站点 A, B, C, D, E, F, G ，现在 需要修路把 个站点连通，各个站点的距离用边线表示 权 ，比如 A B 距离 公里 问：如何修路保证 各个站点都能连通，并且 总的修建公路总里程 ...
2021-10-05 17:10 0 670 推荐指数：
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概览 相比于普里姆算法（Prim算法），克鲁斯卡尔算法直接以边为目标去构建最小生成树。从按权值由小到大排好序的边集合{E}中逐个寻找权值最小的边来构建最小生成树，只要构建时，不会形成环路即可保证当边集合{E}中的边都被尝试了过后所形成的树为最小生成树。 定义 假设G=(V, {E})是连通网 ...
克鲁斯卡尔（Kruskal）算法详解
将网构造为图中右边的边集数组结构，并且对它们按权值从小到大排序。如： 注意在无向图中，创建此结构时，每条边的 begin 值应该比 end 小，这样在后面查找是否形成环路的时候会更方便。 查找过程如下图所示 概述：通过遍历上面的边集数据结构，从最短的边开始查找，找到边和顶点并记录 ...
数据结构（五）图---最小生成树（克鲁斯卡尔算法）
一：回顾普里姆算法 数据结构（五）图---最小生成树（普里姆算法） 二：克鲁斯卡尔算法（稀疏图） 推文：https://www.cnblogs.com/qianbixin/p/5005161.html（转载自） 注意： （一）基本思想 ...
克鲁斯卡尔算法
基本介绍 克鲁斯卡尔算法是求连通网的最小生成树的另一种方法。与普里姆算法不同，它的时间复杂度为O（eloge）（e为网中的边数），所以，适合于求边稀疏的网的最小生成树。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 案例 1)有北京有新增7个站点(A,B,C ...
克鲁斯卡尔算法
环境： Codeblocks 13.12 + GCC 4.7.1 基本思想：（1）构造一个只含n个顶点，边集为空的子图。若将图中各个顶点看成一棵树的根节点，则它是一个含有n棵树的森林。（2 ...
数据结构图之二（最小生成树--克鲁斯卡尔算法）
【1】克鲁斯卡尔算法 普里姆算法是以某顶点为起点，逐步找各顶点上最小权值的边来构建最小生成树。 克鲁斯卡尔算法是直接以边为目标去构建。 因为权值是在边上，直接去找最小权值的边来构建生成树也是很自然的想法，只不过构建时要考虑是否会形成环路而已。 此时我们用到了图的存储结构中的边集数组结构 ...
算法与数据结构(五) 普利姆与克鲁斯卡尔的最小生成树(Swift版)
上篇博客我们聊了图的物理存储结构邻接矩阵和邻接链表，然后在此基础上给出了图的深度优先搜索和广度优先搜索。本篇博客就在上一篇博客的基础上进行延伸，也是关于图的。今天博客中主要介绍两种算法，都是关于最小生成树的，一种是Prim算法，另一个是Kruskal算法。这两种算法是很经典的，也是图中 ...