克鲁斯卡尔算法是直接以边为目标去构建。
因为权值是在边上,直接去找最小权值的边来构建生成树也是很自然的想法,只不过构建时要考虑是否会形成环路而已。
此时我们用到了图的存储结构中的边集数组结构。
以下是边集数组结构的定义代码:

本算法所用同普里姆算法的实例,我们直接创建图的边集数组。

并对边的权值从小到大排序后如下图:


此算法的Find函数由边数e决定,时间复杂度为O(loge),而外面有一个for循环e次。
所以克鲁斯卡尔算法的时间复杂度为O(eloge)。
对比两个算法:
克鲁斯卡尔算法主要针对边展开,边数少时效率会很高,所以对于稀疏图有优势
而普利姆算法对于稠密图,即边数非常多的情况会好些。
本文深入探讨了克鲁斯卡尔算法,一种以边为目标构建生成树的方法。通过使用边集数组结构,算法实现了从边中选取最小权值边,构建无环路径,最终形成最小生成树。对比普里姆算法,克鲁斯卡尔算法在稀疏图中表现出更高的效率。
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