图论-最小生成树<Kruskal>
2019-10-28 16:00:50来源:博客园 阅读 ()
图论-最小生成树<Kruskal>
昨天: 图论-最小生成树<Dijkstra,Floyd>
以上是昨天的Blog,有需要者请先阅读完以上再阅读今天的Blog。
可能今天的有点乱,好好理理,认真看完相信你会懂得
然而,文中提到的所有的算法在本人Blog中都会后期有讲解。推荐Blog
分割线
第三天
引子:昨天我们简单讲了讲最小生成树<Dijkstra,Floyd>算法,今天的课程就开始啦!
今天我们要讲的是:最小生成树
Top1:最小生成树的概念
最小生成树,听起来好像是树呀,为什么会是图论呢?其实,处理最小生成树问题前给出的东西,就是一个图,只不过进行操作后要求变成一个最小生成树罢了。
那什么是最小生成树呢?
我们把这个词语拆开来看。
树 ,我们都好理解,父亲儿砸祖先啥的如果不知道的话......先百度完树再来看吧 ,那么我们根据树的特性可以得出一个结论:
最小生成树是没有环的
生成树 ,就是一个点到另一个点的路径是 唯一的 ,(可以通过树的无环性质证明),也就是 一个用N-1条边连接的树,且所有点到其他点的路径唯一
最小 代表最终生成树的边权和最小(不知道什么是边权的到博主的Blog里面去看吧)。
这里就有一个问题了:为什么会是N-1条边呢,而不是N-2或者N+1条边?
既然要把N个点用最少数量的边(这里不是上面“最小”的定义)将所有点连接起来,(忽略边权)上过小学的都知道,将两个点连起来是要一条边,三个点要两条边,哪里见过三个点用一条边连起来的?用N条边或N+1条边(即上述例子的三条边或四条边),自然就会浪费边了。
### 主要还是靠自己动手画图思考。
Top2:算法-Kruskal
概念我们讲完了,进入正题。
其实最小生成树还有个算法叫做Prim,Prim算法和Kruskal算法在于,一个在稀疏图中更快,一个在稠密图中更快。然而,Kruskal在比赛中会更好用。
那讲了这么多,Kruskal到底怎么用呢?
我们都知道了数没有环,那么只需要每次取权值最小的边,只要加入这条边之后不行成环,就可以。
有点像贪心,但是要判断有没有环。
怎么判断有环没环呢?
——并查集
所以代码就很简答啦!
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int MAXN = 5000 + 10;
struct Line{
int x, y;
int dis;
bool operator < (const Line& next) const {
return dis > next.dis;
}
};
priority_queue<Line> line;
int n, m, now;
int fa[MAXN];
int ans;
inline int read(){
int f = 1, x = 0;
char c = getchar();
while (c < '0' || c > '9')
{
if (c == '-')
f = -1;
c = getchar();
}
while (c >= '0' && c <= '9')
{
x = x * 10 + c - '0';
c = getchar();
}
return f * x;
}
int find(int x){
if(fa[x] == x)return x;
return fa[x] = find(fa[x]);
}
int main(){
n = read(),m = read();
for(int i = 1;i <= m; i++){
int x,y,z;
x = read(),y = read(),z = read();
Line tot = {x,y,z};
line.push(tot);
}
for(int i = 1;i <= n; i++){
fa[i] = i;
}
while(!line.empty()){
Line tot = line.top();
line.pop();
int nx = tot.x, ny = tot.y;
if(find(nx) == find(ny)){
continue;
}
fa[find(nx)] = find(ny);
ans += tot.dis;
now++;
if(now == n - 1){
printf("%d",ans);
return 0;
}
}
puts("orz");
return 0;
}
原文链接:https://www.cnblogs.com/CJYBlog/p/MST.html
如有疑问请与原作者联系
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