最小生成树prim算法图解,prim算法的设计流程图

最小生成树prim算法图解,prim算法的设计流程图

我们在实现edit的时候，使用了优先级队列来根据边的权重进行排序；使用了之前文章中实现的类来判断无向图的连通性来判断它们是否连通；我们使用了队列来保存最小生成树的所有边； Kruskal算法可以很容易实现，最小生成树算法有很多，其中最经典的是Kruskal算法和Primal算法，这也是我们在考试和面试中经常遇到的两种算法。 克鲁斯卡尔算法克鲁斯卡尔算法(Kruskal)isa

对于图来说，常用的遍历方法有两种：bfs（广度优先搜索算法）和dfs（深度优先搜索算法）：bfs：广度优先搜索算法，英文BreadthFirstSearch。 广度优先搜索会优先访问当前顶点的所有邻接关系。首先看一下原始算法。一开始，从所有结点中选择距离起点最小的一条加入。此时添加边，权重为1。然后我们添加之后，需要从v1和v3相连的边中选择最小的边，如绿色标记边缘所示

ˋ▽ˊ 根据上述步骤，最终可以得到权重最小的生成树。 4.算法图(1)数据结构(2)初始化Supposeu=1,setU={1},V-U={2,3,4,5,6,7},s[1]=true,Initializeclosest[]:Exceptfornode1.Whattheprimalgorithmdoesis ：给定一个无向图，选择图中的几条边来连接图中的所有节点。 要求边长之和最小。 在图论中，这称为寻找最小生成树。 原始算法采用贪婪策略。 连接件

＋﹏＋ Primm最小生成树算法流程图第一步：随机选择起始点，图中有9个顶点v1-v9，表示为：V={v1,...V9}，且每条边的边权在图中；在执行原算法时，我们首先随机选择顶点作为起始点（有点废话，直接进入算法：kruskal(Kruskal)算法和prime(素数)算法。这两种算法并不是计算最小生成树最常用的算法，因为它们简单且完美，

1->3之间的距离为150，比ist[3]小，dist[3]更新为150，pre[3]更新为1。 重复步骤3和4，直到所有节点的状态都设置为1。这里，距离最小的青色点是dist[2]，所以状态[2]设置为1。 第1节，程序中的第1到16行是初始化操作，其中adjvex[0]=0inlines7to8表示从顶点v0开始（其实从那一点开始没关系，假设从v0开始），lowcost[0]=0表示v0已被接受