【算法概论】贪心算法:反馈边集总权重最小

本文探讨如何使用贪心算法解决寻找无向图中反馈边集的问题,以使边集的总权重达到最小。通过调整Kruskal算法,按边权重从大到小构建最大生成树,并移除这些边,从而得到目标反馈边集。并涉及并查集这一关键数据结构的应用。

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

问题描述:

       无向图 G = (V, E) 的反馈边集 E' 是边集 E 的一个子集,该子集与图中所有的环相交。因此,移除 E' 中的边将使得 G 无环。

       请对如下问题给出一个高效的算法。

       输入:具有正边权重 we 的无向图 G = (V, E)。

       输出:一个反馈边集 E‘ \subseteq E,使其权重和最小。

❗算法描述❗:

       题目要求输出的反馈边集总权重最小,即该无向图的生成树的边总权重最大。

       将Kruskal算法进行改动:

       Kruskal算法先将全部边按照权值大小进行排序,然后按权值从小到大的顺序考虑每条边,来构成最小生成树。在这道题中,按权值从大到小的顺序考虑每条边构成最大生成树,之后用总边集减去最大生成树的边集,就是总权重最小的反馈边集。

❗涉及知识点❗:

       ① Kruskal算法;

       ②

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