3.由于翻译核心算法 kruskal的时间复杂度与边的数目的函数有线性关系,同时IsCycle函数含有while和for循环,在顶点数目不多的时候,算法时间很快,适用于稀疏矩阵。 4.体会: 通过该实验,本人对求最小生成树的kruskal有了更深刻的理解,对用数组存放边的权值和基于数组的指针操作有了更深的认识,在刚开始调试的时候总输出...
算法从一个起始节点开始,然后在每一步中选择与当前生成树连接且权重最小的边,直到所有节点都包含在生成树中。 克鲁斯卡尔算法(Kruskal's Algorithm):克鲁斯卡尔算法通过逐步添加边来构建最小生成树。算法首先将所有边按权重进行排序,然后从权重最小的边开始逐个添加到生成树中,直到所有节点都包含在生成树中且不形成环...
TreeNode类通常用于表示树结构中的节点,而最小生成树算法通常使用其他数据结构来实现,例如Prim算法和Kruskal算法。 下面是一个简单的示例代码,用于实现Prim算法来生成最小生成树: import heapq class TreeNode: def __init__(self, val): self.val = val self.children = [] def prim(graph): n = len(grap...
而如何删除不必要的边,使得最终剩下的边在连接所有节点的情况下,维护成本最小,我们可以假设在所有节点都不连接的情况下,如何将所有边加上,这里是可以采用kruskal算法,其基本思路是每次选择一条成本最低且不形成环的边,这里的环也就是指从一个节点出发能够返回原节点的路径。 python实现kruskal算法的代码如下: class...
下面记录最小生成树的两种算法,Prim和Kruskal Prim算法思路# 从任意一个顶点开始,每次选择与当前顶点最近的一个顶点,并将两点之间的边加入到树中 被选中的点构成一个集合,剩下的点是候选集 每次从已选择的点的集合中,查找花费最小的点,加入进来 同时在候选集中删去, ...
【数据结构算法】图(六):基于邻接矩阵的最小生成树(prim算法)Python实现,#coding:UTF-8defprim(graph,vertex_num):INF=1<<10visit=[False]*vertex_numdist=[INF]*vertex_num#preIndex=[0]*vertex_num#对所有的顶点进行循环,首先是确定头结点#找到当前无向...
从边赋权图上选择一部分边得到一个子图,子图与原图具有共同的顶点,子图的边是原图的边的子集,且子图具有最小的开销(边的权值之和最小),符合这样要求的子图称作最小生成树,这类问题称作最小生成树问题。 求解最小生成树问题的主流算法有克鲁斯卡尔(Kruskal)算法和普利姆(Prim)算法。
Prim算法 寻找最小生成树的算法有很多,这里介绍最基础的Prim算法。该算法是通过反复地增加边来建立一棵树直到得到一个最小生成树。核心思想是建立两个集合mst和left,分别用于保存最小生成树节点和剩余节点,每次迭代从两个集合中各取一个节点,遍历所有可能组合的边的长度,将最短边对应的节点添加到集合mst中,直到集合...
1.prim算法实现较kruskal简单关键为点的结合与连线顺序 2.转载附原作者Id及作品链接 原代码如下: import sys MAX=sys.maxsize graph=[[MAX, 10, MAX, MAX, MAX, 11, MAX, MAX, MAX], [10, MAX, 18, MAX, MAX, MAX, 16, MAX, 12],
0.本代码由本人根据kruskal算法概念自行完成,效率和稳定性未得到验证 1.代码循环嵌套过多,代码运行速度显著降低,原代码需重新编写 2.原代码与新代码思路相同,后者细节处理更加优化 3.转载附作者Id及原作品链接 原代码如下: graph = { 'vertices':['A', 'B', 'C', 'D'], ...