(普里姆算法)Prim算法

最新推荐文章于 2025-03-18 19:00:35 发布

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【算法】普里姆算法 Prim算法解决修路问题

九师兄

12-04

480

p=168普里姆算法看一个应用场景和问题:有胜利乡有7个村庄(A,B,C,D,E,F,G)，现在需要修路把7个村庄连通各个村庄的距离用边线表示(权)，比如A-B距离5公里问:如何修路保证各个村庄都能连通，并且总的修建公路总里程最短?思路:将10条边，连接即可，但是总的里程数不是最小.正确的思路，就是尽可能的选择少的路线，并且每条路线最小，保证总里程数最少.

【数据结构】克鲁斯卡尔(Kruskal)算法 —PK— 普里姆(Prim)算法

四季轮换叶，一路招摇胜

09-17

1万+

求图的最小生成树的典型算法：克鲁斯卡尔（Kruskal）算法；普里姆（Prim）算法。考虑问题的出发点相同：为使生成树上边的权值之和达到最小，则应使生成树中每一条边的权值尽可能的小。

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普里姆算法（prim）

资资的博客

11-18

353

struct { VertexType adjvex;//最小边在U中的那个顶点 ArcType lowcost;//最小边上的权值 }closedge[MVNum] struct { VerTexType vexs[MVNum]; ArcType arcs[MVNum][MVNum]; int vexnum,arcnum; } void MiniSpanTree...

最小生成树普里姆算法Prim

ZER00000001的博客

06-21

2856

无论是什么程序都要和数据打交道，一个好的程序员会选择更优的数据结构来更好的解决问题，因此数据结构的重要性不言而喻。数据结构的学习本质上是让我们能见到很多前辈在解决一些要求时间和空间的难点问题上设计出的一系列解决方法，我们可以在今后借鉴这些方法，也可以根据这些方法在遇到具体的新问题时提出自己的解决方法。（所以各种定义等字眼就不用过度深究啦，每个人的表达方式不一样而已），在此以下的所有代码都是仅供参考，并不是唯一的答案，只要逻辑上能行的通，写出来的代码能达到相同的结果，并且在复杂度上差不多，就行了。根据上文..

普里姆(Prim)算法

2302_76311249的博客

09-04

1960

printf("(%d,%d) 权值%d\n", closet[k], k, lowcost[k]);j++) {//从顶点1开始找各权值中最小值及其依附顶点k。j++) {//设顶点k为下次查找的起始点。//已知图的顶点为{0,1，...,n-1}，c[i][j]为边(i,j)的权，//无向图中将(v1,v2)的权值为w。//将(v1,v2)的权值为w。//顶点v1,顶点v2,权值w。

最小生成树Prim普里姆算法

ljy的博客

03-18

354

U放的是已经选好的点，V集合放的是未选好的点。首先选择权值最小的节点。我们选择从A开始，A-B,A-C,A-D中，权值最小的边是A-C，加入到最小生成树当中。把C加入到U集合中，也就是选进去了。然后把剩余顶点（BDEF)的权值都和C算一下，如果谁和C的权值，比它原本和A的权值更小，就更新一下。

数据结构——普里姆（Prim）算法

qq_51231048的博客

10-30

1万+

普里姆算法（Prim算法），图论中的一种算法，可在加权连通图里搜索最小生成树。意即由此算法搜索到的边子集所构成的树中，不但包括了连通图里的所有顶点，且其所有边的权值之和亦为最小。以下是数据结构中关于普里姆算法的操作（编程风格参考严蔚敏版数据结构）。

算法-最小生成树算法(普里姆算法 Prim`s algorithm)

Shawn Jeon`s blog

11-10

4058

Prim’s algorithm概述修路问题概述 普里姆算法(Prim’s algorithm)是求出最小生成树的算法, 也就是在包含 n个顶点的带权无向连通图中, 找出(n-1)条边的最小耗费生成树(Minimum Cost Spanning Tree), 简称 MST 普里姆算法的时间复杂度为: 邻接矩阵 O(v^2), 邻接表 O(elog2v) e为网中的边数修路问题有叫(A,B,C,D,E,F,G)的7个村庄, 现在需要将这7个村庄通过修路连通. 各个村庄的距离用边线权值来表示, 比如

prim算法（普里姆算法）详解

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prim算法（普里姆算法）详解了解了什么是最小生成树后，本节为您讲解如何用普里姆（prim）算法查找连通网（带权的连通图）中的最小生成树。 普里姆算法查找最小生成树的过程，采用了贪心算法的思想。对于包含 N 个顶点的连通网，普里姆算法每次从连通网中找出一个权值最小的边，这样的操作重复 N-1 次，由 N-1 条权值最小的边组成的生成树就是最小生成树。那么，如何找出 N-1 条权值最小的边呢？普里姆算法的实现思路是：将连通网中的所有顶点分为两类（假设为 A 类和 B 类）。初始状态下，所有顶点位于 B

普里姆（Prim）算法

黑胡子大叔的博客

10-21

8089

普里姆（Prim）算法普里姆（Prim）算法思想普里姆（Prim）算法是一某个顶点为起点，逐步找各顶点最小权值的边来构建最小生成树。换一种说法：从任意一顶点 v0 开始选择其最近顶点 v1 构成树 T1，再连接与 T1 最近顶点 v2 构成树 T2，如此重复直到所有顶点均在所构成树中为止。举例下面一张无向网图我们以V0为根结点，找到与V0相邻的结点中权值最小的V6 再从当前树中...

普里姆算法

qq_47897078的博客

06-02

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普里姆算法（Prim’s algorithm）是图中的一种算法，可在加权连通图中搜索最小生成树。该算法的作用就是根据图中权值找到连接所有顶点的最短路径，也就是连接所有顶点的最小权值之和，也是这个加权图中的最小生成树。1.选取权值最小边的其中一个顶点作为起始点。 2.找到离当前顶点权值最小的边，并记录该顶点为已选择。 3.重复第二步，直到找到所有顶点，就找到了图的最小生成树。假如我们有 V 表示图中的顶点个数，E 表示图中的边个数。通过邻接矩阵图表示的简易实现中，找到所有最小权边共需 [外链图片转存失败,源

大话数据结构-普里姆算法（Prim）和克鲁斯卡尔算法（Kruskal）

村长Korbin

03-02

7918

最小生成树的定义，普里姆算法（Prim）和克鲁斯卡尔（Kruskal），以及各种存储结构下的最小生成树的代码实现。

数据结构—图的操作与应用—第7关：求图（邻接矩阵存储）最小生成树的普里姆（Prim）算法

xiyunSacire的博客

06-02

1614

参考答案

数据结构—图的操作与应用—第8关：求图（邻接表存储）最小生成树的普里姆（Prim）算法

xiyunSacire的博客

06-02

772

09-13

09-12

09-12

四级流水线8位booth算法乘法器，有无符号都支持（verilog），含testbench（system verilog）

09-12

乘法器包含三个.v文件乘法器可进行有符号与无符号的8位乘法计算，但是需要提前输入乘数是否为有符号的标识【顶层multiplier_8_special.v：对乘法器进行分割段数 booth2_pp_decoder.v:使用booth算法，将乘数进行转换 mult_pp_adder.v:执行部分积加法。（这里经过了部分优化，但是仍直接使用了‘+’符号，如果是asic设计，需要更加具体，也能进一步优化） tb_mult8_special.v:(tesetbench):仿真激励文件：20*4组随机数测试数据，会返回验证时出错的数据的部分原因。（system verilog）】经过初步仿真验证，无问题经过vivado某个ultrascale型号的fpga实现过后能达到500mhz以上频率，资源使用量为120lut左右此模块为tpu设计中的一个底层模块，（作为多复用单元，可以处理浮点数据的一个部分）后续会逐步上传tpu的其他部分以及功能原理介绍注：sys_enable:模块启动信号，sys_enable=0时会暂停并暂存数据。 valid：valid=1输入乘数有效，valid=0无效则会不计算这个数据。

无限特征选择_一种基于图的特征过滤方法_Infinite Feature Selection_ a Graph-base

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普里姆算法（Prim算法）

02-08

### 普里姆算法概述 普里姆算法是一种用于寻找加权连通图中最小生成树的经典算法。该算法通过逐步扩展一棵初始为空的树，最终覆盖所有节点并使得总权重达到最小[^1]。 ### 算法原理此算法的核心在于维护两个集合：一个是已经加入到当前正在构建的最小生成树中的顶点；另一个则是尚未被纳入考虑范围内的剩余顶点。每次迭代过程中都会从未处理过的邻接边上选取具有最低成本的一条连接至现有部分，从而不断壮大这棵成长中的树形结构直到遍历整个网络为止[^2]。 ### 实现方式下面给出Python版本的具体实现： ```python import sys def prim(graph): n = len(graph) key = [sys.maxsize]*n parent = [-1]*n mstSet = [False]*n key[0]=0 result=[] for count in range(n-1): u=minKey(key,mstSet,n) mstSet[u]=True for v in range(n): if graph[u][v]>0 and not mstSet[v]and graph[u][v]<key[v]: parent[v]=u key[v]=graph[u][v] for i in range(1, n): result.append((parent[i],i,graph[parent[i]][i])) return result def minKey(key, mstSet,n): min_val=sys.maxsize min_index=-1 for v in range(n): if (not mstSet[v]) and key[v]<min_val: min_val=key[v] min_index=v return min_index ``` 这段代码定义了一个`prim()`函数接收一个表示无向带权图的二维列表作为输入参数，并返回由三元组组成的列表形式的结果，其中每个元素代表一条边及其两端结点编号以及对应的代价值[^4]。 ### 应用场景在实际生活中有许多地方需要用到此类技术解决问题，比如城市规划部门为了节省电缆铺设费用，在设计电力传输线路布局方案时就可以借助于它来找到最优路径组合；还有电信运营商建设基站之间的微波通信链路同样适用于此种策略以降低整体造价开销等等[^3]。