最小生成树问题
最小生成树名词解释
最小生成树名词解释
最小生成树是一种用于解决图论中最小连接问题的算法,它在一个给定的连通图中寻找一个子图,该子图包含所有顶点,且边的权重之和最小。
在最小生成树中,只有图中的一部分边被选中,以连接图中的所有顶点,并且这些边的权重之和最小。
换句话说,最小生成树是图中的一棵树,它连接了图中的所有顶点,并且其边的权重之和最小。
最小生成树经常被应用于网络设计、城市规划、电网建设等领域。
通过找到最小生成树,可以有效地构建具有最小成本的网络或路线,并优化资源的分配。
常见的最小生成树算法有Prim算法和Kruskal算法,它们通过不同的策略来选择连接顶点的边,最终得到最小生成树。
最小生成树的概念和应用在实际生活中具有重要意义,可以帮助优化各种资源的利用和规划。
信息学奥赛一本通 第4章 第6节 最小生成树(C++版) ppt课件
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min[3]=w[2][3]=1; min[5]=w[2][5]=2;
第三次循环是找到min[3]最小的蓝点3。将3变为白点,接着枚举与3相连的所有 蓝点4、5,修改它们与白点相连的最小边权。
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2 4
22 16
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min[4]=w[3][4]=1; 由于min[5]=2 < w[3][5]=6;所 以不修改min[5]的值。
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1个集合{ {1,2,3,4,5} } 生成树中有4条边{ <1,2> ,<4,5>,<3,5>,<2,5>}
3
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Kruskal算法
算法结束,最小生成树权值为19。 通过上面的模拟能够看到,Kruskal算法每次都选择一条最小的,且能合并两 个不同集合的边,一张n个点的图总共选取n-1次边。因为每次我们选的都是最小的 边,所以最后的生成树一定是最小生成树。每次我们选的边都能够合并两个集合, 最后n个点一定会合并成一个集合。通过这样的贪心策略,Kruskal算法就能得到一 棵有n-1条边,连接着n个点的最小生成树。 Kruskal算法的时间复杂度为O(E*logE),E为边数。
第一行: 农场的个数,N(3<=N<=100)。
第二行..结 尾
后来的行包含了一个N*N的矩阵,表示每个农场之间的距离。理论 上,他们是N行,每行由N个用空格分隔的数组成,实际上,他们 限制在80个字符,因此,某些行会紧接着另一些行。当然,对角 线将会是0,因为不会有线路从第i个农场到它本身。
遗传算法 最小生成树
遗传算法最小生成树遗传算法什么是遗传算法?遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是一种基于生物进化思想的随机化搜索优化方法。
它通过模拟自然界中的进化过程,对问题进行求解。
遗传算法的原理1.个体编码:将问题转换为染色体编码的形式。
2.初始种群:随机生成初始种群。
3.适应度函数:根据问题定义适应度函数,用来评估每个个体的优劣程度。
4.选择操作:按照适应度大小选择部分个体作为下一代的父代。
5.交叉操作:对父代进行交叉操作,生成新的后代。
6.变异操作:对后代进行变异操作,增加种群多样性。
7.重复执行步骤4-6,直到满足终止条件。
遗传算法的优缺点优点:1.全局搜索能力强,可以在大规模搜索空间中找到最优解或次优解;2.适用范围广泛,可以处理多种类型和形式的问题;3.具有较好的并行性和可扩展性;4.易于实现和使用。
缺点:1.需要大量计算资源和时间;2.结果不一定是最优解或次优解;3.对问题的建模需要较高的技能和经验。
最小生成树什么是最小生成树?最小生成树(Minimum Spanning Tree,MST)是一种用来解决带权无向图连通性问题的算法。
它通过在图中选择一些边,使得这些边组成一个树,并且这个树包含所有节点,并且权值之和最小。
最小生成树的原理1.首先,将图中所有边按照权值从小到大排序。
2.从第一条边开始,依次遍历每条边:①如果这条边连接的两个节点不在同一个连通分量中,则将这条边加入最小生成树中;②如果这条边连接的两个节点已经在同一个连通分量中,则不加入最小生成树中。
3.重复执行步骤2,直到所有节点都被包含在最小生成树中。
最小生成树的优缺点优点:1.可以保证所得到的解是全局最优解;2.算法简单易行;3.适用范围广泛。
缺点:1.只适用于带权无向图;2.对于稠密图而言,时间复杂度比较高;3.对于动态变化的图而言,需要重新计算整个最小生成树。
物理优化探究参考答案
物理优化探究参考答案物理优化探究参考答案在物理学中,优化探究是一种重要的方法,用于解决各种实际问题。
通过优化探究,我们可以找到最佳的物理方案,以提高效率、减少成本或实现其他目标。
本文将探讨一些常见的物理优化问题,并给出相应的参考答案。
一、最短路径问题最短路径问题是优化探究中的一个经典问题。
它通常涉及到在一个图中找到两个节点之间的最短路径。
例如,我们可以考虑一个城市地图,其中各个路口和道路被表示为图中的节点,而道路之间的距离则表示为图中的边。
在这种情况下,最短路径问题可以用来确定两个地点之间的最短驾驶距离。
解决最短路径问题的一种常见方法是使用迪杰斯特拉算法。
该算法基于贪心策略,通过不断更新节点的最短路径估计值,最终找到最短路径。
在应用迪杰斯特拉算法时,我们需要为每个节点维护一个最短路径估计值,并在每一步选择一个未被访问过的节点,使得从起点到该节点的路径估计值最小。
通过迭代这个过程,我们可以找到最短路径。
二、最大流问题最大流问题是另一个常见的优化问题。
它通常涉及到在一个有向图中找到从源节点到汇节点的最大流量。
例如,我们可以考虑一个水管系统,其中各个水管被表示为图中的边,而水流量则表示为边的容量。
在这种情况下,最大流问题可以用来确定从水源到汇点的最大水流量。
解决最大流问题的一种常见方法是使用福特-福尔克森算法,也被称为Edmonds-Karp算法。
该算法基于广度优先搜索,在每一步中选择一条增广路径,通过增加路径上的流量来增加总流量。
通过迭代这个过程,我们可以找到最大流。
三、最小生成树问题最小生成树问题是另一个常见的优化问题。
它通常涉及到在一个连通图中找到一个包含所有节点的树,并且树的边的权重之和最小。
例如,我们可以考虑一个电力网络,其中各个发电站和消费站被表示为图中的节点,而电力线路的长度则表示为边的权重。
在这种情况下,最小生成树问题可以用来确定连接所有发电站和消费站的最短电力线路。
解决最小生成树问题的一种常见方法是使用克鲁斯卡尔算法。
最小生成树题目
最小生成树题目 最小生成树是图论中的一个重要概念,被广泛应用于路由算法、网络设计、电力传输等领域。
最小生成树问题可以简单描述为:给定一个连通图,选择一些边使得图中所有节点都能够连接,并且总边权之和最小。
最小生成树题目是在解决最小生成树问题时所遇到的具体情境。
以下通过分析两个不同的最小生成树题目,来理解最小生成树算法的应用。
题目1:某城市的道路规划 假设一个城市有多个地区,每个地区之间需要建立道路来连接。
已知每条道路的长度,在保证每个地区都能连通的情况下,设计一个道路规划方案,使得总道路长度最小。
解题思路: 1、首先,根据题目中给出的道路长度,建立一个无向带权图。
其中,每个地区对应图的节点,道路对应图的边,道路长度对应边的权值。
2、通过使用Kruskal或Prim算法,从这个带权图中构建最小生成树,即选取一些道路使得所有地区连通,并且这些道路的权值之和最小。
3、最小生成树即为最优的道路规划方案,输出最小生成树的边集合即可。
题目2:电力传输网络设计 某地区有多个居民点,需要建立电力传输网络来确保每个居民点都能接收到电力供应。
已知每个居民点之间建立电力线路的成本,在保证每个居民点都能接收到电力供应的情况下,设计一个电力传输网络,使得总成本最小。
解题思路: 1、根据题目给出的电力线路成本,建立一个带权完全图。
其中,每个居民点对应图的节点,电力线路对应图的边,电力线路成本对应边的权值。
2、通过使用Kruskal或Prim算法,从这个带权图中构建最小生成树,即选取一些电力线路使得所有居民点都能接收到电力供应,并且这些电力线路的成本之和最小。
3、最小生成树即为最优的电力传输网络设计方案,输出最小生成树的边集合即可。
最小生成树问题是一个经典的优化问题,通过构建最小生成树,我们可以找到图中连接所有节点的最优边集合。
在实际应用中,最小生成树算法可以帮助我们进行有效的资源分配、网络规划等决策。
总体来说,最小生成树题目涉及到图的建模和优化算法的运用。
力扣中关于最小生成树的题目
力扣中关于最小生成树的题目
1. 无向图的最小生成树问题,力扣上有一些经典的最小生成树
问题,如「最小生成树」(题号,1584)和「连通网络的操作次数」(题号,1319)。
这些问题通常给出一个无向图,要求找到一个最
小生成树,使得图中所有节点都连通,并且边的权重之和最小。
2. Kruskal 算法和 Prim 算法,力扣上也有一些题目要求实现Kruskal 算法或 Prim 算法来求解最小生成树。
例如「冗余连接 II」(题号,685)要求使用并查集和 Kruskal 算法来找到一条冗余的边,删除后可以得到一棵最小生成树。
3. 最小生成树的变种问题,力扣上还有一些变种问题,如「最
小生成树的最后操作时间」(题号,1610)和「最小生成树的最后
剩余值」(题号,1932)。
这些问题在求解最小生成树的基础上,
还需要进行一些特定的操作或计算。
4. 最小生成树的应用问题,除了基本的最小生成树问题,力扣
上还有一些与最小生成树相关的应用问题。
例如「修建牛栏」(题号,1192)要求在一块土地上修建牛栏,使得所有牛栏之间的距离
之和最小,可以通过最小生成树来解决。
总的来说,力扣上关于最小生成树的题目涵盖了基本问题、算
法实现、变种问题和应用问题等多个方面。
通过解决这些题目,可
以加深对最小生成树的理解和应用能力。
希望以上信息对你有帮助!。
最小生成树问题例题
最小生成树问题例题最小生成树(Minimum Spanning Tree)是图论中的一个经典问题,它是指在一个带权无向图中找到一棵生成树,使得树上所有边的权值之和最小。
最小生成树问题在实际生活中有着广泛的应用,比如电力输送、通信网络等领域。
下面我们以一个具体的例子来说明最小生成树问题的求解过程。
假设有一个无向图,图中包含了6个节点(A、B、C、D、E、F)和9条边。
每条边都有一个权值,表示连接两个节点的成本。
我们的目标是找到一棵最小生成树。
首先,我们可以使用 Prim 算法来求解最小生成树。
Prim 算法的基本思想是从一个起始节点开始,逐步扩展生成树,直到包含所有节点为止。
具体步骤如下:1. 选择一个起始节点,将其标记为已访问。
2. 从已访问的节点中,选择一条连接到未访问节点的最短边。
3. 将这条边加入到最小生成树中,并将连接的节点标记为已访问。
4. 重复步骤2和步骤3,直到所有节点都被访问过。
根据上述算法,我们可以依次选取边 AB、CD、BC、EF、DE 来构建最小生成树。
最终的最小生成树是:A-B、C-D、B-C、E-F 和 D-E 这五条边,它们的权值之和为12。
另外一个常用的求解最小生成树问题的算法是 Kruskal 算法。
Kruskal 算法的基本思想是将图中的边按照权值从小到大进行排序,然后依次选取边,如果这条边连接的两个节点不在同一个连通分量中,就将这条边加入到最小生成树中。
具体步骤如下:1. 对图中的边按照权值进行排序。
2. 从权值最小的边开始,依次选取边。
3. 如果选取的边连接的两个节点不在同一个连通分量中,就将这条边加入到最小生成树中,并将连接的节点合并为一个连通分量。
4. 重复步骤2和步骤3,直到最小生成树中包含了所有的节点。
使用 Kruskal 算法求解上述例子,我们可以依次选取边 AB、BC、CD、DE、EF 来构建最小生成树。
最终的最小生成树是:A-B、B-C、C-D、D-E 和 E-F 这五条边,它们的权值之和也是12。
最小生成树问题课程设计
最小生成树问题课程设计一、课程目标知识目标:1. 理解最小生成树的概念,掌握其定义及性质;2. 学会运用普里姆(Prim)算法和克鲁斯卡尔(Kruskal)算法求解最小生成树问题;3. 了解最小生成树在实际问题中的应用,如网络设计、电路设计等。
技能目标:1. 能够运用普里姆和克鲁斯卡尔算法解决最小生成树问题,并进行算法分析;2. 能够运用所学知识解决实际问题,具备一定的算法设计能力;3. 能够通过合作与交流,提高问题分析和解决问题的能力。
情感态度价值观目标:1. 培养学生对数据结构与算法的兴趣,激发学习热情;2. 培养学生的团队合作意识,学会倾听、尊重他人意见;3. 培养学生面对问题勇于挑战、积极进取的精神。
课程性质:本课程为计算机科学与技术专业的高年级课程,旨在帮助学生掌握图论中的最小生成树问题及其求解方法。
学生特点:学生具备一定的编程基础和图论知识,对算法有一定的了解,但可能对最小生成树问题尚不熟悉。
教学要求:结合学生特点,采用案例教学、任务驱动等方法,注重理论与实践相结合,培养学生的实际操作能力和创新思维。
通过本课程的学习,使学生能够将所学知识应用于实际问题中,提高解决复杂问题的能力。
二、教学内容1. 最小生成树概念与性质- 定义、性质及定理- 最小生成树的构建方法2. 普里姆算法- 算法原理与步骤- 算法实现与复杂度分析- 举例应用3. 克鲁斯卡尔算法- 算法原理与步骤- 算法实现与复杂度分析- 举例应用4. 最小生成树在实际问题中的应用- 网络设计- 电路设计- 其他领域应用案例5. 算法比较与优化- 普里姆与克鲁斯卡尔算法的比较- 算法优化方法及其适用场景6. 实践环节- 编程实现普里姆和克鲁斯卡尔算法- 分析并解决实际问题- 小组讨论与成果展示教学内容依据课程目标进行选择和组织,注重科学性和系统性。
参考教材相关章节,制定以下教学安排:第1周:最小生成树概念与性质第2周:普里姆算法第3周:克鲁斯卡尔算法第4周:最小生成树在实际问题中的应用第5周:算法比较与优化第6周:实践环节与总结三、教学方法本课程将采用以下多样化的教学方法,以激发学生的学习兴趣和主动性:1. 讲授法:教师通过生动的语言和形象的比喻,对最小生成树的概念、性质、算法原理等基础知识进行讲解,使学生快速掌握课程内容。
最小生成树实际城市建设例题
最小生成树实际城市建设例题
最小生成树算法在城市建设中的应用十分广泛,可以帮助我们优化城市的交通网络、供电网络等。
以下是一个简单的例子:
假设我们在一个城市的某个区域进行城市建设,这个区域有若干个居民点(节点)和道路(边)。
我们希望通过铺设电缆(或建设道路)将这些居民点连接起来,同时要保证总的建设成本最小。
我们可以使用最小生成树算法来解决这个问题。
首先,我们需要收集每个居民点到其他居民点的距离(或建设成本),这些距离可以由专业人员测量或根据地图数据计算得到。
然后,我们可以将这些居民点和对应的距离输入到最小生成树算法中,算法会返回一个最优的生成树,这个生成树表示的是总建设成本最小的电缆或道路铺设方案。
具体来说,我们可以使用Kruskal算法或Prim算法等最小生成树算法来求解。
在Kruskal 算法中,我们按照边的权重从小到大排序,然后依次选择边,如果这条边不会与已经选择的边形成环路,就将其加入到最小生成树中。
在Prim算法中,我们首先选择一个起始节点,然后不断选择与已选节点相连且权重最小的边,直到所有的节点都被选中。
通过最小生成树算法,我们可以得到一个总建设成本最小的电缆或道路铺设方案,从而优化城市的交通和供电网络。
最小生成树问题(共7张PPT)
个,所以支撑树是有不唯一]。
C n1 m
求最小树的Kruskal算法
赋权的连通图G=(V,E)中m=|E|,n=|V|,
S1:对E中各边的权排序,设 w1≤w2≤…≤wm,wi=w(ei)
S2:初始化: w←0,T←φ,k←1,t←0
S3:若t=n-1则转S6,否则转S4
Y
N
T’←T∪{ek}
T’成圈? N END
Y
T←T+ {ek},
k←k+1 w←w+wk,
t←t+1,k←k+1
用Kruskal算法求最小树
用Kruskal算法(避圈法)求赋权连通图G的最小树
V2
5
V6
Kruskal法盯住边,而Prim法更注意顶点:
T为最小树,w为T的权。
4
T={v1,v2,v3,v5}
Prim法求最小支撑树 E的权排序w1≤w2≤…≤wm w←0,T←φ,k←1,t←0
对要m让条程边序的读边懂长“图排”,序S程3,:序m如个何元判素断排是序否较成好“的圈算”?法谈是何基容于易分,治时策间略、的空快间速复排杂序性(Q绝u不ick应S小or看ting),其时间复杂性是O(m㏒m)。
min S2:初始化:w←0,T←φ,k←1,t←0 设: {w(vv )}w(vv ) 简对称m条最边小的树边或长最排短序树,[管vvm线ij个 铺ST 元设素]。排序较好的i算法j是基于分治策略的快l速排k序(Quick Sorting),其时间复杂性是O(m㏒m)。
S4:若T∪{ek}有圈则k←k+1转S4,否则 转S5
S5: T←T∪{ek},w←w+wk, t←t+1, k←k+1,转S3
最小树问题
i 2在 , X 2 中e 2 选 ,4 边 E 3 E 2 e 2 4e 1,e 2 2,e 3 2,4 3 X X 2 v 4 v 1 ,v 2 ,v 3 ,v 4 ,X 3 v 5 ,v 6 ,
i 3在 , X 3 中e 4 选 ,5 边 E 4 E 3 e 4 5e 1,e 2 2,e 3 2,e 4 4,5 4 X X 3 v 5 v 1 ,v 2 ,v 3 ,v 4 ,v 5 ,X 4 v 6 ,
i 4在 , X 4 中e 5 选 ,6 边 E 5 E 4 e 5 6e 1,e 2 2,e 3 2,e 4 4,e 5 5,6 5 X X 4 v 6 v 1 ,v 2 ,v 3 ,v 4 ,v 5 ,v 6 V ,
设v1是T的一个悬挂点,考虑图T-{v1},则图T{v1} 的顶点数为K,由归纳假设可得 :
,因为 m T(v1) nT(v1)1 nT(v1) nT 1 , nT(v1) nT 1,则 mT(v1) mT1 ,证毕。
定理3:图T是树的充分必要条件是任意两个顶点之间恰 有一条链。
证明:必要性 因T是连通的,故任两个点之 间至少有一条链。但如果某两个点之间有两条链 的话,那么图T中含有圈,这与树的定义矛盾, 从而任两个点之间恰有一条链。
7
4 v6
5
v4
v2 2
v5
4
3
4 v6 v4
v5
4
3
4 v6 v4
v3 5
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v1 1
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5
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4 v6 5
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v2 2
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最小生成树问题
2.1 最小生成树
树T(V,E)的性质:
E 树的边数等于其顶点数减“1”,即 V 1 ; 树的任意两个顶点之间恰有一条初级链相连接; 在树中任意去掉一条边后,便得到一个不连通的 图; 在树中任意两个顶点之间添加一条新边,所得新 图恰有一个初级圈。
例如,图 6.4.1 给出的 G1 和 G2 是树,但 G3 和 G4 则不是树。
44
44 69
结果显示于图
求最小生成树的 Prim 算法
Prim 算法的直观描述 假设 T0 是赋权图 G 的最小生成树。任选一 个顶点将其涂红,其余顶点为白点;在一个端 点为红色,另一个端点为白色的边中,找一条 权最小的边涂红,把该边的白端点也涂成红色; 如此,每次将一条边和一个顶点涂成红色,直 到所有顶点都成红色为止。最终的红色边便构 成最小生成树 T0 的边集合。
在求最小生成树的有效算法中,最著名的两个是 Kruskal(克罗斯克尔)算法和 Prim(普瑞姆)算法, 其迭代过程都是基于贪婪法来设计的。 1.求最小生成树的 Kruskal 算法
Kruskal 算法的直观描述 假设 T0 是赋权图 G 的最小生成树,T0 中的边和 顶点均涂成红色,初始时 G 中的边均为白色。 ① 将所有顶点涂成红色; ② 在白色边中挑选一条权值最小的边,使其与红 色边不形成圈,将该白色边涂红; ③ 重复②直到有 n1 条红色边,这 n1 条红色边 便构成最小生成树 T0 的边集合。
最小生成树算法
一个简单连通图只要不是树,其生成树就不唯 一,而且非常多。一般地,n 个顶点地完全图,其 不同地生成树个数为 nn2。因而,寻求一个给定赋 权图的最小生成树,一般是不能用穷举法的。例如, 30 个顶点的完全图有 3028个生成树,3028 有 42 位, 即使用最现代的计算机,在我们的有生之年也是无 法穷举的。所以,穷举法求最小生成树是无效的算 法,必须寻求有效的算法。
国家集训队2004论文集_汪汀
可知如果(+a1,-b2)和(+a2,-b1)都是 T 的可行交换,则有ω(b2)≤ω(a1),ω(b1)≤ω (a2),故ω(b1)+ω(b2)≤ω(a1)+ω(a2); 否则,或者(+a1,-b2)或者(+a2,-b1)不是 T 的 可行交换,根据引理 1,T’=T+{a1,a2}-{b1,b2}仍然是 T 的 k 度限制生成树,则ω (T)≤ω(T’),故ω(b1)+ω(b2)≤ω(a1)+ω(a2)。 ⑵充分性
综上,求最小 k 度限制生成树算法总的时间复杂度为 O(Vlog2V+E+kV)。
3、次小生成树
3.1、次小生成树的定义
设 G=(V,E,w)是连通的无向图,T 是图 G 的一个最小生成树。如果有另一棵树 T1,满 足不存在树 T’,ω(T’)<ω(T1) ,则称 T1 是图 G 的次小生成树。
3.2、求解次小生成树的算法
通过上述定理,我们就有了解决次小生成树问题的基本思路。 首先先求该图的最小生成树 T。时间复杂度 O(Vlog2V+E) 然后,求 T 的邻集中权值和最小的生成树,即图 G 的次小生成树。 如果只是简单的枚举,复杂度很高。首先枚举两条边的复杂度是 O(VE),再判断该交换是否 可行的复杂度是 O(V),则总的时间复杂度是 O(V2E)。这样的算法显得很盲目。经过简单的 分析不难发现,每加入一条不在树上的边,总能形成一个环,只有删去环上的一条边,才能 保证交换后仍然是生成树,而删去边的权值越大,新得到的生成树的权值和越小。我们可以 以此将复杂度降为 O(VE)。这已经前进了一大步,但仍不够好。 回顾上一个模型——最小度限制生成树,我们也曾面临过类似的问题,并且最终采用动态规 划的方法避免了重复计算,使得复杂度大大降低。对于本题,我们可以采用类似的思想。首 先做一步预处理,求出树上每两个结点之间的路径上的权值最大的边,然后,枚举图中不在
算法设计与分析课件--贪心法-最小生成树问题
6
4.5 最小生成树问题
◼ Prim算法思想:
❖Prim算法利用了最小生成树的上述性质。 ❖ 算法的关键是如何找出连接U和V-U所有边中的权值 最小的边(u, v),并将v加入到U中。循环执行上述操作, 直至U=V为止。
7
4.5 最小生成树问题
◼ Prim算法设计:
❖ 设G=(V,E)是具有n个结点的无向连通带权图;设最 小生成树T=(U,TE),算法结束时U=V,TE包含于E
点的无向连通带权图,U是
V的一个非空子集。最小生
成树的一个很重要的性质:
✓ (u, v)是一条具有最小权 值 的 边 , 其 中 u∈U , v∈V-U,则必存在一棵包
假设最小生成树T不包括(u,v)。 将(u,v)添加到T上产生回路, 将回路中另外一条边(u’,v’)去 掉得到另外一个树T’
含 边 (u , v) 的 最 小 生 成 树 。
◼ Prim算法的求解示例:
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4.5 最小生成树问题
◼ Prim算法的求解示例:
19
4.5 最小生成树问题
◼ Prim算法的求解示例:
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4.5 最小生成树问题
◼ Prim算法的求解示例:
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4.5 最小生成树问题
◼ Prim算法的求解示例:
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4.5 最小生成树问题
◼ Prim算法的求解示例:
◼ Prim算法空间复杂性:
❖定义了辅助变量Q,其占用空间为|V|,从而空间复 杂度为O(|V|)。
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4.5 最小生成树问题
◼ Prim算法的正确性证明:
❖最优子结构性质:假设最小生成树为T,从V-U集合中 添加到集合U中的结点顺序为< u0, …, ui, …, un-1, un>, 需要证明: 顺序< u0, …, ui, …, un-1>亦为图G’=(V\{un}, E\{e})最小生成树T’ ,其中e={原图G中与结点un相连 的边}。
数学建模最小生成树例题
数学建模最小生成树例题例题1:某城市计划建设一条高速公路,需要在若干个村庄之间选择一条最优路径。
已知各个村庄之间的距离,请使用最小生成树算法为高速公路选择最优路径。
参考答案:最小生成树算法可以用于解决此类问题。
常用的最小生成树算法有Kruskal算法和Prim算法。
1. Kruskal算法:按照边的权重从小到大排序,依次将边加入生成树,如果加入的边与已选择的边不构成环,则加入,否则不加入。
2. Prim算法:首先选择权重最小的边加入生成树,然后从剩余的边中选择一条与已选择的边相连且权重最小的边加入生成树,直到所有边都加入生成树。
例题2:一个通信网络由若干个节点和边组成,节点代表城市,边代表通信线路。
已知各个城市之间的距离和通信需求,请使用最小生成树算法为该通信网络设计一个最优的通信线路网。
参考答案:最小生成树算法可以用于解决此类问题。
通过最小生成树算法,我们可以找到一个包含所有节点且边的总权重最小的树形结构,以满足各个城市之间的通信需求。
常用的最小生成树算法有Kruskal算法和Prim算法。
1. Kruskal算法:按照边的权重从小到大排序,依次将边加入生成树,如果加入的边与已选择的边不构成环,则加入,否则不加入。
2. Prim算法:首先选择权重最小的边加入生成树,然后从剩余的边中选择一条与已选择的边相连且权重最小的边加入生成树,直到所有边都加入生成树。
例题3:一个城市的电力网由多个节点和边组成,节点代表发电厂或变电站,边代表输电线路。
已知各个节点之间的电抗和传输功率,请使用最小生成树算法为该城市电力网设计一个最优的输电线路。
参考答案:最小生成树算法可以用于解决此类问题。
通过最小生成树算法,我们可以找到一个包含所有节点且边的总电抗最小的树形结构,以满足各个节点之间的电力传输需求。
常用的最小生成树算法有Kruskal算法和Prim算法。
1. Kruskal算法:按照边的电抗从小到大排序,依次将边加入生成树,如果加入的边与已选择的边不构成环,则加入,否则不加入。
度、半径约束最小生成树问题及其算法
其数 学模 型为
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题 综 合考 虑 了上述 网络 路 由研究 所 考虑 的两个 方 面, 因此有 一定 的实用价 值 .
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第2 卷 第4 4 期
2 1年 02 8 月
沈 阳 大 学 学 报 ( 自 然 科 学 版 )
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克鲁斯卡尔算法最小生成树过程
克鲁斯卡尔算法最小生成树过程嘿,朋友!咱们今天来聊聊克鲁斯卡尔算法最小生成树过程,这玩意儿听起来有点复杂,是不是?但别怕,跟着我,保证让你弄个明白!咱先来说说啥是生成树。
你就想象你有一堆城市,城市之间有路相连。
要把这些城市都连起来,还得让线路最短,这连起来的线路就是生成树。
那最小生成树呢,就是在所有可能的连线方式里,线路总长最短的那种。
克鲁斯卡尔算法就是找到这个最小生成树的好办法。
它就像个聪明的小侦探,一步步找出最合适的连线。
它是怎么工作的呢?一开始,它把所有的边都按照长度从小到大排好队。
这就好比把一堆长短不一的小木棍按照长度排整齐。
然后呢,从最短的边开始,一条一条地看。
如果加上这条边不会形成环,那就把它留下来,就好像你找到了一根合适的木棍能稳稳地搭在你的“城市线路”里。
要是加上这条边就形成环了,那可不行,得扔掉,这就好比一根木棍放进去会让你的线路乱套,那可不能要。
你说这是不是有点像搭积木?得挑合适的,不合适的就扔一边。
比如说,有五个城市A、B、C、D、E ,它们之间的距离是这样的:A 到 B 是 3 ,A 到 C 是 5 ,B 到 C 是 4 ,B 到 D 是 2 ,C 到 E 是 6 。
按照克鲁斯卡尔算法,先把边按照长度排好,最短的是 B 到 D ,长度为 2 。
加上这条边,没问题,不会形成环。
然后是 A 到 B ,长度为 3 ,加上,也没问题。
再看 A 到 C ,长度为 5 ,加上,还是没问题。
就这样一步步地,最后就能找到那个能把所有城市连起来,而且线路最短的办法,也就是最小生成树啦!你想想,如果在现实生活中,要铺设管道啊,架电线啊,用这个算法是不是能省好多材料,省好多钱?所以说,克鲁斯卡尔算法虽然听起来有点神秘,但其实就是个聪明的小技巧,能帮我们解决好多实际问题呢!学会了它,咱们在处理这类问题的时候,就能像个高手一样,轻松搞定!。
最小生成树问题
最小生成树问题
最小生成树问题是指在连接有n个点的图的所有n-1条边中,找到一棵边权和最小的树,这棵树包含了图中所有的点,并且所有点之间都是通过这些边相互连接的。
最小生成树问题可以用来解决一些实际问题,比如网络规划、电力传输、通信网络等。
在计算机领域中,最小生成树问题通常可以用来解决分布式系统中的数据同步问题、数据中心间的通信问题等。
常用的解决最小生成树问题的算法有Prim算法和Kruskal算法。
Prim算法是一种贪心算法,它从一个初始点开始,每次选择与当前生成树相连的边中权值最小的边,并且将该边连接的点加入到生成树中。
重复这个过程,直到生成树包含了所有的点为止。
Kruskal算法是一种基于并查集的贪心算法。
它将所有边按照权值从小到大排序,然后依次遍历每条边,如果这条边连接的两个点不在同一个连通分量中,则将这条边添加到最小生成树中,并合并这两个连通分量。
重复这个过程,直到生成树包含了所有的点为止。
最小生成树问题是一个经典的优化问题,可以使用上述的两种算法来解决。
其中Prim算法的时间复杂度为O(n^2),Kruskal
算法的时间复杂度为O(m log n),其中n表示点的个数,m表示边的个数。
最小生成树题目
最小生成树文档========1. 图的表示和基本操作-----------在图论中,图是由顶点(vertices)和边(edges)组成的一种结构。
顶点通常用V表示,边用E表示。
一个边连接两个顶点,可以用一个有序对(u, v)表示一条从顶点u到顶点v的边。
无向图中的边没有方向,而有向图中的边有方向。
在图的操作中,常见的有添加/删除顶点,添加/删除边,查找顶点等。
在最小生成树算法中,主要涉及到的操作有添加/删除边,查找顶点等。
2. 最小生成树的定义和性质----------------最小生成树(Minimum Spanning Tree, MST)是指一个连通无向图中,一个连接所有顶点的子图,使得所有边的权值和最小。
最小生成树具有如下性质:* 最小生成树是连通的,即任意两个顶点之间都有路径相连。
* 最小生成树的边数等于V-1,其中V是顶点的数量。
* 最小生成树的权值和等于所有边的权值和。
4. Kruskal算法---------Kruskal算法是一种基于贪心策略的最小生成树算法。
算法步骤如下:1. 将所有的边按照权值从小到大排序。
2. 初始化一个空的森林F。
3. 从第一条边开始,遍历所有的边,如果这条边的两个顶点在森林F中不连通,则将这条边加入森林F中,否则忽略这条边。
4. 如果森林F中的顶点数不等于V,则返回步骤3。
否则,森林F就是最小生成树。
Kruskal算法的时间复杂度为O(ElogE),其中E是边的数量。
该算法具有稳定性和可并行性。
但是由于需要维护森林的数据结构,实际实现起来比较复杂。
5. Prim算法-------Prim算法是一种基于贪婪策略的最小生成树算法。
算法步骤如下:1. 初始化一个空的集合C,用于存储已经访问过的顶点。
2. 从任意一个顶点开始,将其加入集合C中。
3. 对于每一个顶点v,计算它到集合C中所有已经访问过的顶点的最小距离。
将距离最小的边对应的顶点加入集合C中。
4. 如果集合C中的顶点数不等于V,则返回步骤3。
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榆林学院12届课程设计《最小生成树问题》课程设计说明书学生姓名:赵佳学号:1412210112院系:信息工程学院专业:计算机科学与技术班级:计14本1指导教师:答辩时间:年月日最小生成树问题一、问题陈述最小生成树问题设计要求:在n个城市之间建设网络,只需保证连通即可,求最经济的架设方法。
存储结构采用多种。
求解算法多种。
二、需求分析1.在n个城市之间建设网络,只需保证连通即可。
2.求城市之间最经济的架设方法。
3.采用多种存储结构,求解算法也采用多种。
三、概要设计1、功能模块图2、功能描述(1)CreateUDG()创建一个图:通过给用户信息提示,让用户将城市信息及城市之间的联系关系和连接权值写入程序,并根据写入的数据创建成一个图。
(2)Switch()功能选择:给用户提示信息,让用户选择相应功能。
(3)Adjacency_Matrix()建立邻接矩阵:将用户输入的数据整理成邻接矩阵并显现在屏幕上。
(4)Adjacency_List()建立邻接表:将用户输入的数据整理成临接表并显现在屏幕上。
(5)MiniSpanTree_KRSL()kruskal算法:利用kruskal算法求出图的最小生成树,即:城市之间最经济的连接方案。
(6)MiniSpanTree_PRIM()PRIM算法:利用PRIM算法求出图的最小生成树,即:城市之间最经济的连接方案。
四、详细设计本次课程设计采用两种存储结构以及两种求解算法。
1、两种存储结构的存储定义如下:typedef struct Arcell{double adj;}Arcell,AdjMatrix[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM];typedef struct{char vexs[MAX_VERTEX_NUM]; //节点数组AdjMatrix arcs; //邻接矩阵int vexnum,arcnum; //图的当前节点数和弧数}MGraph;typedef struct Pnode //用于普利姆算法{ char adjvex; //节点double lowcost; //权值}Pnode,Closedge[MAX_VERTEX_NUM];//记录顶点集U到V-U的代价最小的边的辅助数组定义typedef struct Knode//用于克鲁斯卡尔算法中存储一条边及其对应的2个节点{char ch1; //节点1char ch2; //节点2double value;//权值}Knode,Dgevalue[MAX_VERTEX_NUM];2、求解算法采用Prim算法和Kruskal算法。
(1)普里姆算法(Prim)算法普里姆算法(Prim)算法是一种构造性算法,生成最小生成树的步骤如下:初始化U={v}。
以v到其他顶点的所有边为候选边。
重复一下步骤(n-1)次,使得其他(n-1)个顶点被加入到U中。
○1从候选边中挑选权值最小的边加入TE,设该边在V—U中的顶点是vk,将顶点vk加入到U中;○2考察当前V—U中的所有顶点vj ,修改候选边:若(vk,vj)的权值小于原来和vj关联的候选边,则用(vk,vj)取代后者作为候选边。
(2)克鲁斯卡尔(Kruskal)算法克鲁斯卡尔(Kruskal)算法是一种按权值的递增次序选择合适的边来构造最小生成树的方法。
假设G=(V,E)是一个具有n个顶点的带权连通无向图,T=(U,TE)是G的最小生成树,则构造最小生成树的步骤如下:置U的初值等于V(即包含有G中的全部顶点),TE的初值为空集(即图T中每一个顶点都构成一个分量)。
将图G中的边按权值从小到大的顺序依次选取:若选取的边未使生成树T 形成回路,则加入TE,否则舍弃,直到TE中包含(n-1)条边为止。
3、使用的函数int CreateUDG(MGraph & G,Dgevalue & dgevalue); int LocateVex(MGraph G,char ch);int Minimum(MGraph G,Closedge closedge);void MiniSpanTree_PRIM(MGraph G,char u);void Sortdge(Dgevalue & dgevalue,MGraph G); void Adjacency_Matrix(MGraph G);void Adjacency_List(MGraph G,Dgevalue dgevalue);函数之间的调用关系图:五、程序代码#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<iostream.h>#define MAX_VERTEX_NUM 20#define OK 1#define ERROR 0#define MAX 1000typedef struct Arcell{double adj;}Arcell,AdjMatrix[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM]; typedef struct{char vexs[MAX_VERTEX_NUM]; //节点数组AdjMatrix arcs; //邻接矩阵int vexnum,arcnum; //图的当前节点数和弧数}MGraph;typedef struct Pnode //用于普利姆算法{char adjvex; //节点double lowcost; //权值}Pnode,Closedge[MAX_VERTEX_NUM];//记录顶点集U到V-U的代价最小的边的辅助数组定义typedef struct Knode//用于克鲁斯卡尔算法中存储一条边及其对应的2个节点{char ch1; //节点1char ch2; //节点2double value;//权值}Knode,Dgevalue[MAX_VERTEX_NUM];int CreateUDG(MGraph & G,Dgevalue & dgevalue);int LocateVex(MGraph G,char ch);int Minimum(MGraph G,Closedge closedge);void MiniSpanTree_PRIM(MGraph G,char u);void Sortdge(Dgevalue & dgevalue,MGraph G);void Adjacency_Matrix(MGraph G);void Adjacency_List(MGraph G,Dgevalue dgevalue);int CreateUDG(MGraph & G,Dgevalue & dgevalue)//构造无向加权图的邻接矩阵{int i,j,k;cout<<"请输入城市个数及其之间的可连接线路数目:";cin>>G.vexnum>>G.arcnum;cout<<"请输入各个城市名称(分别用一个字符代替):";for(i=0;i<G.vexnum;++i)cin>>G.vexs[i];for(i=0;i<G.vexnum;++i)//初始化数组for(j=0;j<G.vexnum;++j){G.arcs[i][j].adj=MAX;}cout<<"请输入两个城市名称及其连接费用(严禁连接重复输入!):"<<endl;for(k=0;k<G.arcnum;++k){cin >> dgevalue[k].ch1 >> dgevalue[k].ch2 >> dgevalue[k].value;i = LocateVex(G,dgevalue[k].ch1);j = LocateVex(G,dgevalue[k].ch2);G.arcs[i][j].adj = dgevalue[k].value;G.arcs[j][i].adj = G.arcs[i][j].adj;}return OK;}int LocateVex(MGraph G,char ch) //确定节点ch在图G.vexs中的位置{int a ;for(int i=0; i<G.vexnum; i++)if(G.vexs[i] == ch)a=i;return a;}void Adjacency_Matrix(MGraph G) //用邻接矩阵存储数据{int i,j;for(i=0; i<G.vexnum; i++){for(j=0; j<G.vexnum; j++)if(G.arcs[i][j].adj==MAX)cout<<0<<" ";elsecout<<G.arcs[i][j].adj<<" ";cout<<endl;}}void Adjacency_List(MGraph G,Dgevalue dgevalue) //用邻接表储存数据{int i,j;for(i=0;i<G.vexnum;i++){cout<<G.vexs[i]<<"->";for(j=0;j<G.arcnum;j++)if(dgevalue[j].ch1==G.vexs[i]&&dgevalue[j].ch2!=G.vexs[i])cout<<dgevalue[j].ch2<<"->";else if(dgevalue[j].ch1!=G.vexs[i]&&dgevalue[j].ch2==G.vexs[i])cout<<dgevalue[j].ch1<<"->";cout<<"\b\b "<<endl;}}void MiniSpanTree_KRSL(MGraph G,Dgevalue & dgevalue)//克鲁斯卡尔算法求最小生成树{int p1,p2,i,j;int bj[MAX_VERTEX_NUM]; //标记数组for(i=0; i<G.vexnum; i++) //标记数组初始化bj[i]=i;Sortdge(dgevalue,G);//将所有权值按从小到大排序for(i=0; i<G.arcnum; i++){p1 = bj[LocateVex(G,dgevalue[i].ch1)];p2 = bj[LocateVex(G,dgevalue[i].ch2)];if(p1 != p2){cout<<" 城市"<<dgevalue[i].ch1<<"与城市"<<dgevalue[i].ch2<<"连接。