普里姆算法图表,普里姆算法例题

普里姆算法图表,普里姆算法例题

Prim算法介绍Prim算法寻找最小生成树，即在包含n个顶点的连通图中，找到只有(n-1)条边包含所有n个顶点的连通子图，也就是所谓的最小连通子图。 Prim算法如最小生成树（Prime算法）最小生成树（Prime算法）：所谓生成树是由n个点连接成n-1条边的图。 最小生成树是权重之和的最小值（两点之间的直线的值）。 首先，使用二维

⊙▽⊙ 使用简单的二元堆数据结构，Prim的算法当前运行时间为O(|E|log|V|)，其中|E|是边数，V|是顶点数。 使用更复杂的斐波那契堆，时间复杂度可以降低到O(|E|+|V|log|V|)，该方法有两种常见的最小生成树方法：克鲁斯卡(Kruskal)算法和Prim算法Prim算法Prim算法的实现是为了方便选择两个顶点集U和之间权重最小的边V-U，建议

MinimumSpanningTree(Prim'sAlgorithm)MinimumSpanningTreeprimalgorithm的实现：转自：http://cnblogs/Veegin/archive/2011/04/29/2032388.html，所谓的spanningtree就是将n个点连接成1个边的图。 最小生成代码的第4行和第5行创建了两个数组，一个是adjvex，一个是lowcost，其中adjvex用于保存顶点的下标，而lowcost是整个原始算法的核心，用于保存相关边的权重。 请参阅下文了解这两个数组的存储方式。 代码号

MasterPrim算法和Kruskal算法（找到最小生成树）；MasterDijkstra算法（找到从一个文本到其他顶点的最短路径）和Floyd算法（找到每对顶点之间的最短路径）。 实验10AOV网络拓扑及拓扑排序图6求最小生成树_过程57)此时A={S,A,C,D,B,T},B={}，类A已包含在图中的所有顶点，搜索结束，图6即为Prim算法搜索到的最小生成树。 为Prim算法寻找最小生成树的伪代码如下：V//inputgraph

Prim算法1.设图G=(V,E)中的这些顶点为V，最小生成树中的顶点集合为T。 2.循环执行以下处理，直到T=V。在连接T的内顶点和V-T的内顶点的边中选择权重最小的边，并将其作为最小生成树。 采用每个顶点权重最小的边来构造最小生成树。对于边数较多的密集图，计算效率较高。可以看出，嵌套了两个for循环，时间复杂度为O(n2)O(n^2)O(n2)。