最小生成树算法

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最小生成树概述

概述


P r i m Prim Prim 算法 - 稠密图 - O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)

思路概述

D i j k s t r a Dijkstra Dijkstra 算法很相近,都是每个点轮一遍然后贪心找最小值,同样, P r i m Prim Prim 也可以用堆优化,但是不如 K r u s k a l Kruskal Kruskal 算法,所以不用。

  • 用到三个数组:g[][]邻接矩阵存边,st[]用于标记那些节点在生成树中,dist[]存储每个节点到生成树的最小距离。
  • 首先,初始化每个点到生成树的距离,在一开始,除了根节点是 0 0 0,其他都是 I N F INF INF;
  • 然后每个点轮一遍(因为生成树要每个点都在)
    • 再次遍历,寻找到生成树最小的边连接的点,如果遍历完了发现最小值是 I N F INF INF,说明这个图不联通,没有最小生成树。
    • 将这个点更新到生成树里去,累计生成树的边长,然后用这个点的值再更新一遍dist[]数组。

时间复杂度分析

外层循环 n n n 次,内层是 2 n 2n 2n 次,所以是 O ( n ⋅ 2 n ) O(n·2n) O(n2n),也就是 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)


AcWing 858. Prim算法求最小生成树

题目链接:https://www.acwing.com/activity/content/problem/content/924/。

最小生成树

CODE
#include <iostream>  // 引入输入输出流库
#include <cstring>   // 引入字符串处理库
#include <algorithm> // 引入算法库using namespace std; // 使用标准命名空间const int N = 520, INF = 0x3f3f3f3f; // 定义常量N和INF
int g[N][N]; // 定义邻接矩阵g
int dist[N]; // 定义距离数组dist
bool st[N];  // 定义状态数组st
int n, m;    // 定义顶点数n和边数mint prim(){  	// 定义prim算法函数memset(dist, 0x3f, sizeof dist); 	// 初始化dist数组dist[1] = 0; 	// 将起点的距离设为0int res = 0; 	// 初始化结果resfor(int i = 0; i < n; ++i){ 	// 遍历所有顶点int t = -1; 	// 初始化tfor(int j = 1; j <= n; ++j) 	// 遍历所有顶点if(!st[j] && (t == -1 || dist[t] > dist[j])) // 找到未被访问且距离最小的顶点t = j;if(dist[t] == INF) return INF; 	// 如果找不到顶点,返回INFres += dist[t]; 	// 更新结果st[t] = true; 		// 标记顶点t已被访问for(int j = 1; j <= n; ++j) dist[j] = min(dist[j], g[j][t]); 	// 更新距离}return res; 	// 返回结果
}int main() 		// 主函数
{memset(g, 0x3f, sizeof g); 	// 初始化邻接矩阵gcin >> n >> m; 		// 输入顶点数和边数while (m -- ){ 		// 遍历所有边int a, b, c;scanf("%d%d%d", &a, &b, &c); 	// 输入边的两个顶点和权值g[a][b] = g[b][a] = min(g[a][b], c); // 更新邻接矩阵}int t = prim(); 	// 调用prim算法if(t == INF) puts("impossible"); 	// 如果返回INF,输出"impossible"else printf("%d\n", t); 			// 否则输出结果
}


K r u s k a l Kruskal Kruskal 算法 - 稀疏图 - O ( m l o g m ) O(mlogm) O(mlogm)

思路解析

  • 首先,将所有边按权值排序,这一步是 K r u s k a l Kruskal Kruskal 的瓶颈,复杂度是 O ( m ⋅ l o g m ) O(m·logm) O(mlogm)
  • 接着初始化并查集,再把排序好的边轮一遍。
    • 如果边的两个点的根节点不是同一个(两个节点没有全在树中),那就将两个点连起来,然后节点数和权重累积。
  • 最后判断,如果生成树的边不是 n − 1 n - 1 n1 条的话,说明图不联通,没有最小生成树。

时间复杂度分析

由上知排序瓶颈复杂度,然后是后面遍历每一条边的复杂度 O ( m ) O(m) O(m),最后累计就是 O ( m l o g m ) O(mlogm) O(mlogm)
但是由于排序的常数很小,所以实际运行时间比公式算出来要少的多。


AcWing 859. Kruskal算法求最小生成树

题目链接:https://www.acwing.com/activity/content/problem/content/925/

kruskal

CODE
#include <iostream>  // 引入输入输出流库
#include <cstring>   // 引入字符串处理库
#include <algorithm> // 引入算法库using namespace std; // 使用标准命名空间const int N = 1e5 + 10, M = 2e5 + 10, INF = 0x3f3f3f3f; 	// 定义常量N、M和INF
int n, m; 	// 定义顶点数n和边数m
int p[N]; 	// 定义并查集数组pstruct edge{ 	// 定义边的结构体int a, b, w;
}edges[M];int find(int x){ 	// 定义并查集的查找函数if(x != p[x]) p[x] = find(p[x]);return p[x];
}bool cmp(edge a, edge b){ 	// 定义比较函数,用于排序return a.w < b.w;
}int kruskal(){ // 定义kruskal算法函数sort(edges, edges + m, cmp); 	// 对所有边按权值进行排序for(int i = 1; i <= n; ++i) p[i] = i; 	// 初始化并查集int res = 0, cnt = 0; 	// 初始化结果res和计数器cntfor(int i = 0; i < m; ++i){ 	// 遍历所有边int a = find(edges[i].a), b = find(edges[i].b), w = edges[i].w; // 找到边的两个顶点的根节点和权值if(a != b){ 	// 如果两个顶点不在同一个集合中p[a] = b; 	// 合并两个集合cnt++; 		// 计数器加1res += w; 	// 更新结果}}if(cnt < n - 1) return INF; 	// 如果生成树的边数小于n-1,返回INFelse return res; 	// 否则返回结果
}int main() // 主函数
{cin >> n >> m; 	// 输入顶点数和边数for(int i = 0; i < m; ++i){ 	// 遍历所有边int a, b, w;scanf("%d%d%d", &a, &b, &w); 	// 输入边的两个顶点和权值edges[i] = {a, b, w}; 	// 存储边}int t = kruskal(); 	// 调用kruskal算法if(t == INF) puts("impossible"); 	// 如果返回INF,输出"impossible"else printf("%d\n", t); 	// 否则输出结果
}

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