并查集 并查集处理的是集合之间的关系,即‘union' , 'find' .在这种数据类型中,N个不同元素被分成若干个组,每组是一个集合,这种集合叫做分离集合.并查集支持查找一个元素所属的集合和两个元素分别所属的集合的合并. 并查集支持以下操作: MAKE(X):建立一个仅有成员X的新集合. UNION(X,Y):将包含X和Y的动态集合合并为一个新集合S,此后该二元素处于同一集合. FIND(X):返回一个包含X的集合. 注意:并查集只能进行合并操作,不能进行分割操作. 并查集的实现原理 并查集

    库鲁斯卡尔(Kruskal)算法是一种按照连通网中边的权值递增的顺序构造最小生成树的方法.Kruskal算法的基本思想是:假设连通网G=(V,E),令最小生成树的初始状态为只有n个顶点而无边的非连通图T=(V,{}),图中每个顶点自成一个连通分量.在E中选择权值最小的边,若该边依附的顶点落在T中不同的连通分量中,则将此边加入到T中;否则,舍去此边而选下一条权值最小的边;依次类推,直到T中所有顶点都在同一个连通分量上(此时含有n-1边)为止,这时的T就是一棵最小的生成树.     注意,初

关于图的几个概念定义: 连通图:在无向图中,若任意两个顶点vivi与vjvj都有路径相通,则称该无向图为连通图. 强连通图:在有向图中,若任意两个顶点vivi与vjvj都有路径相通,则称该有向图为强连通图. 连通网:在连通图中,若图的边具有一定的意义,每一条边都对应着一个数,称为权:权代表着连接连个顶点的代价,称这种连通图叫做连通网. 生成树:一个连通图的生成树是指一个连通子图,它含有图中全部n个顶点,但只有足以构成一棵树的n-1条边.一颗有n个顶点的生成树有且仅有n-1条边,如果生成树中再添加

图的连通性问题:无向图的连通分量和生成树,所有顶点均由边连接在一起,但不存在回路的图. 设图 G=(V, E) 是个连通图,当从图任一顶点出发遍历图G 时,将边集 E(G) 分成两个集合 T(G) 和 B(G).其中 T(G)是遍历图时所经过的边的集合,B(G) 是遍历图时未经过的边的集合.显然,G1(V, T) 是图 G 的极小连通子图,即子图G1 是连通图 G 的生成树. 深度优先生成森林   右边的是深度优先生成森林: 连通图的生成树不一定是唯一的,不同的遍历图的方法得到不同的生成树;从不

最小支撑树树--Prim算法,基于优先队列的Prim算法,Kruskal算法,Boruvka算法,“等价类”UnionFind 最小支撑树树 前几节中介绍的算法都是针对无权图的,本节将介绍带权图的最小支撑树(minimum spanning tree)算法.给定一个无向图G,并且它的每条边均权值,则MST是一个包括G的所有顶点及边的子集的图,这个子集保证图是连通的,并且子集中所有边的权值之和为所有子集中最小的. 本节中介绍三种算法求解图的最小生成树:Prim算法.Kruskal算法和Boruvk

Kruskal算法用于计算一个图的最小生成树.这个算法的过程例如以下: 依照边的权重从小到达进行排序 依次将每条边添加到最小生成树中,除非这条边会造成回路 实现思路 第一个步骤须要对边进行排序,排序方法在之前的章节中已经介绍了非常多,能够使用优先级队列进行实现,也能够使用归并排序进行实现,这里採用归并排序. 第二个步骤须要推断是否会造成回路.假设添加一条边会形成回路,那么这条边在添加之前,它两端的顶点必然是可以连通的.因此,在算法中使用并查集实现高效的推断. 代码 import java.uti

原文:经典算法题每日演练--第十六题 Kruskal算法 这篇我们看看第二种生成树的Kruskal算法,这个算法的魅力在于我们可以打一下算法和数据结构的组合拳,很有意思的. 一:思想 若存在M={0,1,2,3,4,5}这样6个节点,我们知道Prim算法构建生成树是从”顶点”这个角度来思考的,然后采用“贪心思想” 来一步步扩大化,最后形成整体最优解,而Kruskal算法有点意思,它是站在”边“这个角度在思考的,首先我有两个集合. 1. 顶点集合(vertexs): 比如M集合中的每个元素都可以认

在边赋权图中,权值总和最小的生成树称为最小生成树.构造最小生成树有两种算法,分别是prim算法和kruskal算法.在边赋权图中,如下图所示: 在上述赋权图中,可以看到图的顶点编号和顶点之间邻接边的权值,若要以上图来构建最小生成树.结果应该如下所示: 这样构建的最小生成树的权值总和最小,为17 在构建最小生成树中,一般有两种算法,prim算法和kruskal算法 在prim算法中,通过加入最小邻接边的方法来建立最小生成树算法.首先构造一个零图,在选一个初始顶点加入到新集合中,然后分别在原先的顶点

数据结构与算法--最小生成树之Kruskal算法 上一节介绍了Prim算法,接着来看Kruskal算法. 我们知道Prim算法是从某个顶点开始,从现有树周围的所有邻边中选出权值最小的那条加入到MST中.不妨换个思路,为何不一开始就将所有边中权值最小的边取出来搭建二叉树?这里说的最小权值是全局的最小权值,而Prim说的最小权值,是已经访问过的顶点的周围的边中的最小权值,这个范围当然比全部边要小. 于是需要对边按照权值升序排列,由于每次取出的最小权值分布在图的各个地方,一开始各条边可能并不是相连的,

最小生成树——Minimum Spanning Tree,是图论中比较重要的模型,通常用于解决实际生活中的路径代价最小一类的问题.我们首先用通俗的语言解释它的定义: 对于有n个节点的有权无向连通图,寻找n-1条边,恰好将这n个节点相连,并且这n-1条边的权值之和最小. 对于MST问题,通常常见的解法有两种:Prim算法   或者  Kruskal算法+并查集 对于最小生成树,一定要注意其定义是在无向连通图的基础上,如果在有向图中,那么就需要另外的分析,单纯用无向图中的方法是不能得出正确解的,这一

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1162 [题目大意] 给你n个点的坐标,让你找到联通n个点的一种方法.保证联通的线路最短,典型的最小生成树问题. 方法一 . 通过不断找到最小的边来找到终于结果. Kruskal 算法 #include <iostream> #include <algorithm> #include <cstdio> #include <cmath> using namespac

最小生成树 首先,生成树是建立在无向图中的,对于有向图,则没有生成树的概念,所以接下来讨论的图均默认为无向图.对于一个有n个点的图,最少需要n-1条边使得这n个点联通,由这n-1条边组成的子图则称为原图的生成树.一般来说,一个图的生成树并不是唯一的(除非原图本身就是一棵树). 现在考虑带权图G,即图的边带权,则最小生成树就是在G中权值和最小的一颗生成树,显然最小生成树也不是唯一的,但是其权值唯一.有很多应用需要用到最小生成树的概念,比较直观的一个应用就是:有n个村庄,现在要在这些村庄之间修一些路

假设以下情景,有一块木板,板上钉上了一些钉子,这些钉子可以由一些细绳连接起来.假设每个钉子可以通过一根或者多根细绳连接起来,那么一定存在这样的情况,即用最少的细绳把所有钉子连接起来. 更为实际的情景是这样的情况,在某地分布着N个村庄,现在需要在N个村庄之间修路,每个村庄之前的距离不同,问怎么修最短的路,将各个村庄连接起来. 以上这些问题都可以归纳为最小生成树问题,用正式的表述方法描述为:给定一个无方向的带权图G=(V, E),最小生成树为集合T, T是以最小代价连接V中所有顶点所用边E的最小集合

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,在某些场

最近在复习数据结构,所以想起了之前做的一个最小生成树算法.用Kruskal算法实现的,结合堆排序可以复习回顾数据结构.现在写出来与大家分享. 最小生成树算法思想:书上说的是在一给定的无向图G = (V, E) 中,(u, v) 代表连接顶点 u 与顶点 v 的边(即),而 w(u, v) 代表此边的权重,若存在 T 为 E 的子集(即)且为无循环图,使得的 w(T) 最小,则此 T 为 G 的最小生成树.说白了其实就是在含有 n 个顶点的连通网中选择 n-1 条边,构成一棵极小连通子图,并使该连

~. 最近数据结构课讲到了prim算法,然而一直使用kruskal算法的我还不知prim的思想,实在是寝食难安,于此灯火通明之时写此随笔,以祭奠我睡过去的数 据结构课. 一,最小生成树之prim prim的思路就是先任取一点(记为st)加入集合(数组s[]) ,然后在顶点集(数组v[]) 中 未被取的点集中(v - s) 选取一点记为en, 要求是:边 a[st][en] 是 a[i][j] (i 属于 s, j 属于 v-s) 中最小的,然后不断重复此过程(从v-s中选点加入s),直到 v-s

马上就快要考试了,然而突然发现自己图论已经废了,于是再都打一遍练练手...... const maxn=; maxe=maxn*maxn; type edge=record //edge记录每一条边,a,b为它所连接的两个点,len为边长 a,b:longint; len:longint; end; var edges:..maxe]of edge; p,r:..maxn]of longint; n,e:longint; procedure swap(a,b:integer); begin ed

Kruskal最小生成树算法的概略描述:1 T=Φ:2 while(T的边少于n-1条) {3 从E中选取一条最小成本的边(v,w):4 从E中删去(v,w):5 if((v,w)在T中不生成环) {6 将(v,w)加到T中:7 else{舍弃(v,w):}8 }://if9 }//for 为了有效地执行第5和第6步,G中的结点的组合方式应该是易于确定结点v和w是否已由早先选择的边所连通的那种.在已连通的情况下,则将边(v,w)舍弃:若不连通,则把(v,w) 加人到T.一种可能的组合方法是把T的

最小生成树的性质 MST性质:设G = (V,E)是连通带权图,U是V的真子集.如果(u,v)∈E,且u∈U,v∈V-U,且在所有这样的边中, (u,v)的权c[u][v]最小,那么一定存在G的一棵最小生成树,(u,v)为其中一条边. 构造最小生成树,要解决以下两个问题: (1).尽可能选取权值小的边,但不能构成回路(也就是环). (2).选取n-1条恰当的边以连接网的n个顶点. Prim算法的思想: 设G = (V,E)是连通带权图,V = {1,2,…,n}.先任选一点(一般选第一个点),首

原文:算法起步之Kruskal算法 说完并查集我们接着再来看这个算法,趁热打铁嘛.什么是最小生成树呢,很形象的一个形容就是铺自来水管道,一个村庄有很多的农舍,其实这个村庄我们可以看成一个图,而农舍就是图上的每个节点,节点之间有很多的路径,而铺自来水管道目的就是为了让每家都能用上自来水,而至于自来水怎么铺就不关心了,而铺管子的人就会想如何才能最生材料,那么最省材料的一条路径就是我们这个图的最小生成树.而如何去构建一个最小生成树呢?这个就用到了我们之前说的贪心策略.这里的觉得点就是一直寻找安全边,所