Prim算法的最优子结构

文章讨论了无向图G及其生成树G,Prim算法在构建最小生成树时的最优子结构特性。通过假设Prim算法的初始节点v1和与其相连的最小权值节点va,合并这两个节点形成新节点vc,并证明由此得到的G1和T1仍然是最小生成树。若存在另一棵更优的生成树T2,则通过恢复节点会与原最小生成树的定义矛盾,从而证明了最优子结构的正确性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

证明:
有无向图 G = ( V , E ) G =(\mathbf V, \mathbf E ) G=(V,E),其中 V = { v 1 , v 2 , … , v n } \mathbf V=\{ v_1,v_2,\dots,v_n\} V={v1,v2,,vn} E = { e 1 , e 2 , … , e m } \mathbf E=\{ e_1,e_2,\dots,e_m\} E={e1,e2,,em}.其生成树为 G ′ = ( V , E ′ ) G^{'} =(\mathbf V, \mathbf E^{'} ) G=(V,E),其中 E ′ = { e t 1 , e t 2 , … , e t n − 1 } \mathbf E^{'}=\{ e_{t_1},e_{t_2},\dots,e_{t_n-1}\} E={et1,et2,,etn1}.
(最优子结构):
不失一般性,令prim算法指定的初始节点为 v 1 v_1 v1,图 G G G有某棵最小生成树 T T T,其中与 v 1 v_1 v1相连且边权值最小的节点为 v a v_a va,对应的边为 e 1 a = ( v 1 , v a ) e_{1a}=(v_1,v_a) e1a=(v1,va)。将 G G G T T T v 1 v_1 v1 v a v_a va合并为新的顶点 v c v_c vc,删除边 e 1 a e_{1a} e1a,且对于同时与 v 1 v_1 v1 v a v_a va相连的节点,保留权值最小的边与 v c v_c vc相连后得到 G 1 G_1 G1 T 1 T_1 T1。现需证明 T 1 T_1 T1 G 1 G_1 G1的最小生成树。
T 1 T_1 T1不是 G 1 G_1 G1的最小生成树,则存在 T 2 T_2 T2 G 1 G_1 G1的最小生成树,有 W ( T 2 ) < W ( T 1 ) W(T_2)<W(T_1) W(T2)<W(T1)。将 T 2 T_2 T2 T 1 T_1 T1中的 v c v_c vc节点恢复为 v 1 v_1 v1 v a v_a va节点,则有 W ( T 2 ) + W ( e 1 a ) < W ( T 1 ) + W ( e 1 a ) = W ( T ) W(T_2)+W(e_{1a})<W(T_1)+W(e_{1a})=W(T) W(T2)+W(e1a)<W(T1)+W(e1a)=W(T) T T T为最小生成树矛盾。所以最优子结构成立。

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值