闲来无聊,前两天看到一篇关于算法实现的文章.里面又关于图的各种算法介绍,正好上学期还学过图论,现在还记得一点点,先来实现个prim算法: 表示图的文件的内容大体上是这样的: 2.0 1.0 1.0 3.0 1.0 1.0 4.0 1.0 1.0 5.0 1.0 1.0 6.0 1.0 1.0 7.0 1.0 1.0 8.0 1.0 1.0 9.0 1.0 1.0 11.0 1.0 1.0 12.0 1.0 1.0 13.0 1.0 1.0 14.0 1.0 1.0 18.0 1.0 1.0 20

最小生成树,普利姆算法． 简述算法: 先初始化一棵只有一个顶点的树,以这一顶点开始,找到它的最小权值,将这条边上的令一个顶点添加到树中 再从这棵树中的所有顶点中找到一个最小权值(而且权值的另一顶点不属于这棵树) 重复上一步．直到所有顶点并入树中． 图示: 注:以a点开始,最小权值为1,另一顶点是c,将c加入到最小生成树中．树中 a-c 在最小生成树中的顶点找到一个权值最小且另一顶点不在树中的,最小权值是4,另一个顶点是f,将f并入树中, a-c-f 重复上一步骤,a-c-f-d, a-c-f-d

网上有很多prim算法  用邻接矩阵 加什么lowcost数组 我觉得不靠谱 毕竟邻接矩阵本身就不是存图的好方法 所以自己写了一个邻接表(边信息表)版本的  注意我还是用了优先队列  每次新加入一个点  立即从这个点出发去查那些没有被选择的边与对面的点 优先队列来帮助排序 保证最顶上的一定是最小边 #include<cstdio> #include<iostream> #include<cstdlib> #include<cstring> #include&

主要参考资料:数据结构(C语言版)严蔚敏   ,http://blog.chinaunix.net/uid-25324849-id-2182922.html   代码测试通过. package 图的建立与实现; import java.util.*; public class MGraph { final int MAXVEX = 100; final int INFINITY = 65535; int[] vexs = new int[MAXVEX]; //顶点表 int[][] arc =

前面分别通过C和C++实现了普里姆,本文介绍普里姆的Java实现. 目录 1. 普里姆算法介绍 2. 普里姆算法图解 3. 普里姆算法的代码说明 4. 普里姆算法的源码 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/ 更多内容:数据结构与算法系列 目录 普里姆算法介绍 普里姆(Prim)算法,是用来求加权连通图的最小生成树的算法. 基本思想 对于图G而言,V是所有顶点的集合:现在,设置两个新的集合U和T,其中U用于存放G的最小生成树中的顶点,T存放G的最

本章是普里姆算法的C++实现. 目录 1. 普里姆算法介绍 2. 普里姆算法图解 3. 普里姆算法的代码说明 4. 普里姆算法的源码 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/ 更多内容:数据结构与算法系列 目录 普里姆算法介绍 普里姆(Prim)算法,是用来求加权连通图的最小生成树的算法. 基本思想 对于图G而言,V是所有顶点的集合:现在,设置两个新的集合U和T,其中U用于存放G的最小生成树中的顶点,T存放G的最小生成树中的边. 从所有uЄU,vЄ

本章介绍普里姆算法.和以往一样,本文会先对普里姆算法的理论论知识进行介绍,然后给出C语言的实现.后续再分别给出C++和Java版本的实现. 目录 1. 普里姆算法介绍 2. 普里姆算法图解 3. 普里姆算法的代码说明 4. 普里姆算法的源码 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/ 更多内容:数据结构与算法系列 目录 普里姆算法介绍 普里姆(Prim)算法,和克鲁斯卡尔算法一样,是用来求加权连通图的最小生成树的算法. 基本思想 对于图G而言,V是所

1.prim算法:一种计算生成最小生成树的方法,它的每一步都会为一棵生长中的树添加一条边. 2.时间复杂度:

2015-12-17晚,复习,甚是无聊,阅<复杂网络算法与应用>一书,得知最小生成树问题(Minimum spanning tree)问题.记之. 何为树:连通且不含圈的图称为树. 图T=(V,E),|V|=n,|E|=m,下列关于树的说法等价: T是一个树. T无圈,且m=n-1. T连通,且m=n-1. T无圈,但每加一新边记得到唯一一个圈. T连通,但任舍去一边就不连通. T中任意两点,有唯一道路相连. 何为生成树:若图G=(V,E)的生成子图是一棵树,则称该树为图G的生成树,也称支撑树

普里姆算法(Prim算法),图论中的一种算法,可在加权连通图里搜索最小生成树.意即由此算法搜索到的边子集所构成的树中,不但包括了连通图里的所有顶点,且其所有边的权值之和亦为最小.该算法于1930年由捷克数学家沃伊捷赫·亚尔尼克发现:并在1957年由美国计算机科学家罗伯特·普里姆独立发现:1959年,艾兹格·迪科斯彻再次发现了该算法.因此,在某些场合,普里姆算法又被称为DJP算法.亚尔尼克算法或普里姆-亚尔尼克算法 算法过程图解:遍历点,用贪心法选择与集合内的点相连的点的最小值: 模板: #inc

Prim算法 1 .概览 普里姆算法(Prim算法),图论中的一种算法,可在加权连通图里搜索最小生成树.意即由此算法搜索到的边子集所构成的树中,不但包括了连通图里的所有顶点(英语:Vertex (graph theory)),且其所有边的权值之和亦为最小.该算法于1930年由捷克数学家沃伊捷赫·亚尔尼克(英语:Vojtěch Jarník)发现:并在1957年由美国计算机科学家罗伯特·普里姆(英语:Robert C. Prim)独立发现:1959年,艾兹格·迪科斯彻再次发现了该算法.因此,在某些

最小生成树:Prim算法 最小生成树 给定一无向带权图.顶点数是n,要使图连通仅仅需n-1条边.若这n-1条边的权值和最小,则称有这n个顶点和n-1条边构成了图的最小生成树(minimum-cost spanning tree). Prim算法 Prim算法是解决最小生成树的经常使用算法. 它採取贪心策略,从指定的顶点開始寻找最小权值的邻接点.图G=<V,E>.初始时S={V0}.把与V0相邻接.且边的权值最小的顶点增加到S. 不断地把S中的顶点与V-S中顶点的最小权值边增加,直到全部顶点都已

描述: 一个连通图的生成树是指一个极小连通子图,它含有图中的全部顶点,但只有足以构成一棵树的 n-1 条边.我们把构造连通网的最小代价生成树成为最小生成树.而Prim算法就是构造最小生成树的一种算法. 定义: 假设N = (P,{E})是连通网,TE是N上最小生成树中边的集合.算法从U = {U0}(U0属于V).开始重复执行下述操作:在所有u属于U,v属于V-U的边(u,v)属于E中找到一条代价最小的边(u0,v0)并入集合TE,同事v0并入U,知道U = V为止.此时TE中必有n-1条边,则

原文:经典算法题每日演练--第十四题 Prim算法 图论在数据结构中是非常有趣而复杂的,作为web码农的我,在实际开发中一直没有找到它的使用场景,不像树那样的频繁使用,不过还是准备 仔细的把图论全部过一遍. 一:最小生成树 图中有一个好玩的东西叫做生成树,就是用边来把所有的顶点联通起来,前提条件是最后形成的联通图中不能存在回路,所以就形成这样一个 推理:假设图中的顶点有n个,则生成树的边有n-1条,多一条会存在回路,少一路则不能把所有顶点联通起来,如果非要在图中加上权重,则生成树 中权重最小的叫

通信网络的最小生成树配置,它是使右侧的生成树值并最小化.经常使用Prim和Kruskal算法.看Prim算法:以防万一N={V,{E}}它是在通信网络,TE它是N设置边的最小生成树.从算法U={u0}(uo属于V).TE={}开始,复运行下述操作:在全部u属于U.v属于V-U的边(u,v)属于E中找到代价最小的一条边(u0,v0)并入集合TE,同一时候v0并入U,直至U=V为止.此时TE中必有n-1条边,T={V,{TE}}为N的最小生成树. 为实现此算法,需另设一个辅助数组closedge,以

最小生成树是数据结构中图的一种重要应用,它的要求是从一个带权无向完全图中选择n-1条边并使这个图仍然连通(也即得到了一棵生成树),同时还要考虑使树的权最小. prim算法就是一种最小生成树算法. 普里姆算法的基本思想: 从连通网N={V,E}中的某一顶点U0出发,选择与它关联的具有最小权值的边(U0,v),将其顶点加入到生成树的顶点集合U中.以后每一步从一个顶点在U中,而另一个顶点不在U中的各条边中选择权值最小的边(u,v),把它的顶点加入到集合U中.如此继续下去,直到网中的所有顶点都加入到生成

1.Prim 算法 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. 2.Kruskal 算法 直接寻找最小权值的边来构建最小生成树. 比较: Kruskal 算法主要是针对边来展开,边数少时效率会非常高,所以对于稀疏图有很大的优势. Prim 算法针对顶点展开,对于稠密图,即边数非常多的情况下会更好. 具体代码如下: /* Graph.h头文件 */ /*包含图的建立:图的深度优先遍历.图的广度优先遍历*/ /*包含图的最小生成树:Prim 算法.Kruskal 算法*/ #inc

图.prim算法.dijkstra算法 1. 图的定义 图(Graph)可以简单表示为G=<V, E>,其中V称为顶点(vertex)集合,E称为边(edge)集合.图论中的图(graph)表示的是顶点之间的邻接关系. (1) 无向图(undirect graph)      E中的每条边不带方向,称为无向图.(2) 有向图(direct graph)      E中的每条边具有方向,称为有向图.(3) 混合图       E中的一些边不带方向, 另一些边带有方向.(4) 图的阶      指

[本文是自己学习所做笔记.欢迎转载.但请注明出处:http://blog.csdn.net/jesson20121020] 算法描写叙述 假设连通图是一个网,则称该网中全部生成树中权值总和最小的生成树为最小生成树,也称最小代价生成树.利用Prim算法构造的最小生成树方法思想: 如果G=(V,E)是一个具有n个顶点的连通网,顶点集V={v1,v2,...,vn}.设所求的最小生成树T=(U,TE),当中U是T的顶点集.TE是T的边集.U和TE初值均为空集. Prim算法的基本思想例如以下:首先从V

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描述 最近,小Hi很喜欢玩的一款游戏模拟城市开放出了新Mod,在这个Mod中,玩家可以拥有不止一个城市了! 但是,问题也接踵而来——小Hi现在手上拥有N座城市,且已知这N座城市中任意两座城市之间建造道路所需要的费用,小Hi希望知道,最少花费多少就可以使得任意两座城市都可以通过所建造的道路互相到达(假设有A.B.C三座城市,只需要在AB之间和BC之间建造道路,那么AC之间也是可以通过这两条道路连通的). 输入 每个测试点(输入文件)有且仅有一组测试数据. 在一组测试数据中: 第1行为1个整数N,表