最小生成树prim算法的优缺点,最小生成树的优点

最小生成树prim算法的优缺点,最小生成树的优点

原始算法的作用是找到最小生成树。 优点是当边很多且有重复边时，kruskal算法会超时。 但使用原算法可以去除重复的边，当点多时使用kruskal算法，边多时使用原算法。与prim相反，kruskal算法不擅长解决稀疏图而不是稠密图。此外，kruskal还有重建树，即构建kruskal生成树，在此过程中，两者通过建立新的节点来连接端点。不难发现，原来的图

据我所知，寻找最小生成树的方法有两种，原始算法和克鲁斯卡尔算法。 每种算法都有优点和缺点，下面让我详细介绍这两种算法。 1.原始算法：基本过程：将1放在开头，我们仍然可以发现它有一个更强大的性质：贪婪选择的性质。 因此，可以通过协商一致的算法来完成。 贪心算法特点：局部最优解也是全局最优解。 最小生成树的贪心选择性质：letTbegraphG

∩﹏∩ Prim的算法通常使用邻接矩阵作为存储结构。 算法思想：以顶点为主导位置，从起始顶点开始，通过选择当前可用的最小权重的边来将文本添加到生成树中：1.来自所连接的网络N={V2.PrimalgorithmPrimalgorithm也是一种基于贪婪策略的算法。 它从任意节点开始，不断添加与已连接节点相邻的最短边，直到所有节点都连接起来。 这个过程类似于逐渐扩展一个连接块

原算法的arrayd[]表示顶点Vi与集合S之间的最短距离； 两者的区别仅在于顶点Vi之间的最短距离是"起点"还是"集合S"。 另外，对于最小生成树问题，最小生成树在实际中有重要的用途：1.设计通信网络2.设计图的顶点代表城市，边代表两个城市之间的通信线路，边的权重代表建设通信线路的成本3.城市之间最多可以构建n(n-1)/2条线路，如何计算

?﹏? 优点：适用于负权图；比Kruscal稠密图更快，因为稠密图边缘较少，而核心是原点松弛，较少的点使其速度更快算法演示：稀疏图和稠密图：n,m=map(int,input().split())inf=10**18dist=(n+5)*[infusesanadjacencymatrixto代表图之间的关系，矩阵中的值代表权重 ，并且我们需要找到权重最小且可以连接图上所有点的组。首先，Prim算法的核心是使用一个数组来存储当前找到的最小边，然后