/* 生成最小生成树 */voidMiniSpanTree_Kruskal(MGraphG){int i,j,n,m;int k=0;int parent[MAXVEX];/* 定义一数组用来判断边与边是否形成环路 */Edge edges[MAXEDGE];/* 定义边集数组,edge的结构为begin,end,weight,均为整型 *//* 用来构建边集数组并排序*** */for(i=0;i<G.numVertexes-1;...
intf){while(parent[f]>0)f=parent[f];returnf;}/* 生成最小生成树 */voidMiniSpanTree_Kruskal(MGraph G){inti,j,n,m;intk=0;intparent[MAXVEX];/* 定义一数组用来判断边与边是否形成环路 */Edge edges[MAXEDGE];/* 定义边集数组,edge的结构为begin,end,weight,均为整型 *//* 此处省略...
//kruska最小生成树voidlistUDG::Kruskal() {//得到所有的边EData *pEdata =GetEdage();//根据边的权重进行排序SortEdges(pEdata,m_nEdgNum);intvends[MAX] = {0};//用于保存"已有最小生成树"中每个顶点在该最小树中的终点。EData rets[MAX];//结果数组,保存kruskal最小生成树的边intnStartIndex,nEnd...
Kruskal算法是一种贪心思想,将边权按权值由小到大排序,并从剩下的边集中选择权值最小且两个端点不在同一集合的边加入生成树中,重复该操作直到加入了n−1n−1条边。 2. 具体流程 将边权由小到大排序。 建立并查集,每个点都构成一个集合。 扫描每一条边(x,y,z),若发现x,y在同一集合,那么舍弃这条边;...
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。成环不会阻挠它前进的脚步,不紧不慢不卑不亢,最终带给我们人类一个满意的结果。虽然不是MST中最聪明的,但却是很可爱的 ...
2.在 Vexset 中分别查找v1和v2所在的连通分量vs1和vs2,进行判断: ❶如果vs1和vs2不等,表明所选的两个顶点分属不同的连通分量,输出此边,并合并vs1和vs2两个连通分量; ❷如果vs和vs相等,表明所选的两个顶点属于同一个连通分量,舍去此边而选择下一条权值最小的边。
Kruskal算法是解决加权图最小生成树问题的一种高效算法,特别适合处理边数远多于顶点数的稀疏图。 Kruskal算法原理 Kruskal算法的基本思想是:按照边的权重从小到大的顺序选择边,并检查这条边是否会与已选择的边构成环。如果不会构成环,则将其加入到最小生成树中;否则,跳过这条边,继续检查下一条边。重复这个过程,...
简介: Kruskal算法(克鲁斯卡尔)最小生成树 1、Kruskal算法设计思想 实现克鲁斯卡尔算法的关键是准确判断选取的边是否与生成树中已有边形成回路。这可以通过判断边的两个顶点所在的连通分量来解决。克鲁斯卡尔算法为此设置了一个辅助数组vset【0~n-1】,用于判断两个顶点之间是否连通。数组元素vset【i】代表编号顶点为i...
最小生成树之Kruskal算法 最小生成树是图论的一个重要部分,解决这个问题的算法主要有Kruskal算法和Prim算法。 最小生成树:顾名思义是一棵树,该树是图中权值和最小的。 我们先来介绍Kruskal算法,Prim算法请参阅最小生成树之Prim算法 该算法的基本思路:贪心,如何贪心呢?
Kruskal算法概述 基本思想:Kruskal算法从边的角度出发,按照边的权重从小到大选择边,同时保证选出的边不会形成环,直到选出的边数量等于顶点数减一为止,这时这些边就构成了一棵最小生成树。 核心步骤: 排序:将所有边按照权重从小到大排序。 并查集初始化:每个顶点各自构成一个集合。 遍历边:按顺序遍历排序后的边列表...