克魯斯卡爾（Kruskal）算法
概覽 相比於普里姆算法（Prim算法），克魯斯卡爾算法直接以邊為目標去構建最小生成樹。從按權值由小到大排好序的邊集合{E}中逐個尋找權值最小的邊來構建最小生成樹，只要構建時，不會形成環路即可保證當邊集合{E}中的邊都被嘗試了過后所形成的樹為最小生成樹。 定義 假設G=(V ...
原文：數據結構與算法——克魯斯卡爾（Kruskal）算法
目錄 應用場景 公交站問題 克魯斯卡爾算法介紹 克魯斯卡爾算法圖解 克魯斯卡爾算法分析 如何判斷回路 代碼實現 無向圖構建 克魯斯卡爾算法實現 獲取一個點的終點解釋 應用場景 公交站問題 某城市新增 個站點 A, B, C, D, E, F, G ，現在 需要修路把 個站點連通，各個站點的距離用邊線表示 權 ，比如 A B 距離 公里 問：如何修路保證 各個站點都能連通，並且 總的修建公路總里程 ...
2021-10-05 17:10 0 670 推薦指數：
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克魯斯卡爾（Kruskal）算法
概覽 相比於普里姆算法（Prim算法），克魯斯卡爾算法直接以邊為目標去構建最小生成樹。從按權值由小到大排好序的邊集合{E}中逐個尋找權值最小的邊來構建最小生成樹，只要構建時，不會形成環路即可保證當邊集合{E}中的邊都被嘗試了過后所形成的樹為最小生成樹。 定義 假設G=(V, {E})是連通網 ...
克魯斯卡爾（Kruskal）算法詳解
將網構造為圖中右邊的邊集數組結構，並且對它們按權值從小到大排序。如： 注意在無向圖中，創建此結構時，每條邊的 begin 值應該比 end 小，這樣在后面查找是否形成環路的時候會更方便。 查找過程如下圖所示 概述：通過遍歷上面的邊集數據結構，從最短的邊開始查找，找到邊和頂點並記錄 ...
數據結構（五）圖---最小生成樹（克魯斯卡爾算法）
一：回顧普里姆算法 數據結構（五）圖---最小生成樹（普里姆算法） 二：克魯斯卡爾算法（稀疏圖） 推文：https://www.cnblogs.com/qianbixin/p/5005161.html（轉載自） 注意： （一）基本思想 ...
克魯斯卡爾算法
基本介紹 克魯斯卡爾算法是求連通網的最小生成樹的另一種方法。與普里姆算法不同，它的時間復雜度為O（eloge）（e為網中的邊數），所以，適合於求邊稀疏的網的最小生成樹。基本思想:按照權值從小到大的順序選擇n-1條邊，並保證這n-1條邊不構成回路 案例 1)有北京有新增7個站點(A,B,C ...
克魯斯卡爾算法
環境： Codeblocks 13.12 + GCC 4.7.1 基本思想：（1）構造一個只含n個頂點，邊集為空的子圖。若將圖中各個頂點看成一棵樹的根節點，則它是一個含有n棵樹的森林。（2 ...
數據結構圖之二（最小生成樹--克魯斯卡爾算法）
【1】克魯斯卡爾算法 普里姆算法是以某頂點為起點，逐步找各頂點上最小權值的邊來構建最小生成樹。 克魯斯卡爾算法是直接以邊為目標去構建。 因為權值是在邊上，直接去找最小權值的邊來構建生成樹也是很自然的想法，只不過構建時要考慮是否會形成環路而已。 此時我們用到了圖的存儲結構中的邊集數組結構 ...
算法與數據結構(五) 普利姆與克魯斯卡爾的最小生成樹(Swift版)
上篇博客我們聊了圖的物理存儲結構鄰接矩陣和鄰接鏈表，然后在此基礎上給出了圖的深度優先搜索和廣度優先搜索。本篇博客就在上一篇博客的基礎上進行延伸，也是關於圖的。今天博客中主要介紹兩種算法，都是關於最小生成樹的，一種是Prim算法，另一個是Kruskal算法。這兩種算法是很經典的，也是圖中 ...