prim算法基础详解(无向赋权图的最小生成树MST)

本文介绍了Prim算法在寻找无向赋权图最小生成树中的应用。首先定义了生成树的概念,强调了最小生成树的性质。接着详细阐述了Prim算法的步骤,包括初始化、边权值比较和集合更新。最后提到了算法中的关键点,并通过实例解释了算法过程。文章还提及了代码实现和测试样例。

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带权图分为有向和无向,无向图的最短路径又叫做最小生成树,有prime算法和kruskal算法

生成树的概念:联通图G的一个子图如果是一棵包含G的所有顶点的树,则该子图称为G的生成树 生成树是联通图的极小连通子图。

所谓极小是指:若在树中任意增加一条边,则将出现一个回路;若去掉一条边,将会使之变成非连通图。生成树各边的权值总和称为生成树的权。

权最小的生成树称为最小生成树,常用的算法有prime算法和kruskal算法。这里仅介绍prime算法..

算法描述如下:

1.将所有的结点分成两个集合。一部分是在最小生成树中的点(记为集合A),另一部分是不在最小生成树中的点(即待加入的点,记为集合B)。

2.开始的时候取任意一个点v作为顶点加入最小生成树中(A),然后遍历集合B,选取一个点vj使得(v,vj)的权值最小,然后将vj加入A集合,B集合中删去vj(删去操作可以用一个intree[i]数组来进行操作)

3.重复2步骤直到所有点遍历完毕。

注意:这里说的重复步骤2是指每次找的与顶点v的边权值最小的结点!

结合例子来看一下。(如下图)

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