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5 8
0 1 1
0 2 2
0 3 5
0 4 7
1 2 0
2 3 15
2 4 25
1 4 100
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13
提示

對於30%的數據,m≤10;
對於50%的數據,m≤1000;
對於100%的數據,m≤100000,c≤2000。
Kruskal(克魯斯卡爾)算法開始時,認為每一個點都是孤立的,分屬於n個獨立的集合。
5個集合{ {1},{2},{3},{4},{5} }
生成樹中沒有邊
Kruskal每次都選擇一條最小的邊,而且這條邊的兩個頂點分屬於兩個不同的集合。將選取的這條邊加入最小生成樹,並且合並集合。
第一次選擇的是<1,2>這條邊,將這條邊加入到生成樹中,並且將它的兩個頂點1、2合並成一個集合。
4個集合{ {1,2},{3},{4},{5} }
生成樹中有一條邊{ <1,2> }
第二次選擇的是<4,5>這條邊,將這條邊加入到生成樹中,並且將它的兩個頂點4、5合並成一個集合。
3個集合{ {1,2},{3},{4,5} }
生成樹中有2條邊{ <1,2> ,<4,5>}
第三次選擇的是<3,5>這條邊,將這條邊加入到生成樹中,並且將它的兩個頂點3、5所在的兩個集合合並成一個集合
2個集合{ {1,2},{3,4,5} }
生成樹中有3條邊{ <1,2> ,<4,5>,<3,5>}
第四次選擇的是<2,5>這條邊,將這條邊加入到生成樹中,並且將它的兩個頂點2、5所在的兩個集合合並成一個集合。
1個集合{ {1,2,3,4,5} }
生成樹中有4條邊{ <1,2> ,<4,5>,<3,5>,<2,5>}
算法結束,最小生成樹權值為19。
通過上面的模擬能夠看到,Kruskal算法每次都選擇一條最小的,且能合並兩個不同集合的邊,一張n個點的圖總共選取n-1次邊。因為每次我們選的都是最小的邊,所以最后的生成樹一定是最小生成樹。每次我們選的邊都能夠合並兩個集合,最后n個點一定會合並成一個集合。通過這樣的貪心策略,Kruskal算法就能得到一棵有n-1條邊,連接着n個點的最小生成樹。
Kruskal算法的時間復雜度為O(E*logE),E為邊數。
int Find(int x) 並差集 壓縮路徑 {if(fa[x]==x) return x;fa[x]=Find(fa[x]);} FORa(i,1,n) fa[i]=i; 初始化,將父親指向自己 sort(edge+1,edge+1+n,cmp);排序 FORa(i,1,m) { t1=Find(edge[i].from);t2=Find(edge[i].to); if(t1!=t2) 並差集合並 cnt++,fa[t1]=t2,ans+=edge[i].dis; if(cnt==n-1) cout<<ans;return;
本題代碼:
#include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; inline int read() { int x=0;char ch=getchar(); while(ch<'0'||ch>'9')ch=getchar(); while(ch>='0'&&ch<='9'){x=x*10+ch-'0';ch=getchar();} return x; } const int maxn=1e6+100; int pre[maxn],n,m; struct node{ ll u,v,w; }a[maxn]; bool cmp(node x,node y){ return x.w<y.w; } void inint(){ for(int i=0;i<=n;i++){ pre[i]=i; } } int find(int h)//找根? { return pre[h]==h?h:pre[h]=find(pre[h]); } int merge(node n){ int x=find(n.u); int y=find(n.v); if(x!=y){ pre[x]=y; return 1; } return 0; } int main(){ cin>>n>>m; inint(); for(int i=1;i<=m;i++){ a[i].u=read(); a[i].v=read(); a[i].w=read(); } sort(a+1,a+m+1,cmp); ll num=0,ans=0; for(int i=1;i<=m&&num<=n-1;i++) { if(merge(a[i])==1) { num++; ans+=a[i].w; } } printf("%lld\n",ans); }
克魯斯卡爾
- 並查集加排序
- 預處理,現將所有的節點的父親指向自己
- 輸入m條邊,切記,只需要m條邊
- 按每一條邊的權值排序
- 最后並查集來查詢,看是否加入到生成樹中,注意並查集模板是這樣寫的
int Find(int x){if(fa[x]==x) return fa[x]; return fa[x]=Find(fa[x]);
- 最后查看是否是構造了一顆n個點,n-1條邊的最小生成樹
普里姆
- 對於構造邊,就使用鏈式前向星,但是對於邊的話就需要開兩倍
- 初始化,將dis[](這個點到最小生成樹的最近的距離)賦值為一個極大的值,但是不能超過INF的二分之一,即為memset(dis,63,sizeof (dis))為一個較大的值,memset賦值的時候需要賦值為2的x次方-1
- 再用一個pair來儲存隊列節點的信息,宏定義 #define pair<int,int> pp
- 放入優先隊列priority_queue<pp,vector<pp>,greater<pp> > q; 小根堆,默認為大根堆
- 兩個連着的尖括號之間需要打空格
- Pair的比較,先比較first,在比較second,所以將dis存入first,u存入second
- 最外層循環為隊列不為空且最小生成樹還沒有構建好while(!q.empty()&&cnt<n)
- 接着,退出隊列中的對頭,查看是否出現過,沒有出現過就將此點打標記,cnt++,答案加上這條邊的權值,擴散連接它的邊,放入隊列
普里姆的算法就是最短路的貪心思想
#include<cstdio> #include<queue> #include<cstring> #include<utility> #include<algorithm> #define FORa(i,s,e) for(i=s;i<=e;i++) #define R register int using namespace std; int n,m,cnt,ans,head[5005],dis[5005],bz[5005]; struct Edge { int next,to,dis; }edge[400005]; int num_edge; void Add_edge(int from,int to,int dis) { edge[++num_edge]=(Edge){head[from],to,dis}; head[from]=num_edge; } typedef pair <int,int> pp; priority_queue <pp,vector<pp>,greater<pp>> q;//first dis second u void Prim() { pp ft; dis[1]=0; q.push(make_pair(0,1)); while(!q.empty()&&cnt<n) { ft=q.top(),q.pop(); if(bz[ft.second]) continue; cnt++,ans+=ft.first,bz[ft.second]=1; for(R i=head[ft.second];i;i=edge[i].next) if(dis[edge[i].to]>edge[i].dis) dis[edge[i].to]=edge[i].dis,q.push(make_pair(dis[edge[i].to],edge[i].to)); } } int main() { memset(dis,127,sizeof(dis)); R from,to,fdis; scanf("%d%d",&n,&m); for(R i=1;i<=m;i++) { scanf("%d%d%d",&from,&to,&fdis); Add_edge(to,from,fdis),Add_edge(from,to,fdis); } Prim(); if (cnt==n)printf("%d",ans); else printf("orz"); }