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克鲁斯卡尔(Kruskal)算法是一种用于在无向加权图中找到最小生成树的算法。该算法的基本思想是按照边的权重进行排序,然后从中选择边,但选择的边不能形成一个环。以下是克鲁斯卡尔算法的详细讲解、实现原理及Java实现。 算法原理 1. **初始化**:将所有顶点视为独立的树(集合),并创建一个空的边集合(最小生成树)。 2. **排序**:将所有边按照权重从小到大进行排序。 3. **选择边**:从已排序的边集中选择一条边,如果这条边的两个顶点分别属于不同的树(集合),则将其添加到最小生成树中,并将这两个顶点所在的树(集合)合并为一个。 4. **重复**:重复步骤3,直到所有顶点都属于同一棵树(集合)或边集为空。 5. **结果**:如果所有顶点都属于同一棵树(集合),则得到的边集合即为最小生成树;否则,图中不连通,不存在最小生成树。
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克鲁斯卡尔(Kruskal)算法是一种用于在无向加权图中找到最小生成树的算法。该算法的基本思想是按照边
的权重进行排序,然后从中选择边,但选择的边不能形成一个环。以下是克鲁斯卡尔算法的详细讲解、实现
原理及Java实现。
算法原理
1. 初始化:将所有顶点视为独立的树(集合),并创建一个空的边集合(最小生成树)。
2. 排序:将所有边按照权重从小到大进行排序。
3. 选择边:从已排序的边集中选择一条边,如果这条边的两个顶点分别属于不同的树(集合),则将其添
加到最小生成树中,并将这两个顶点所在的树(集合)合并为一个。
4. 重复:重复步骤3,直到所有顶点都属于同一棵树(集合)或边集为空。
5. 结果:如果所有顶点都属于同一棵树(集合),则得到的边集合即为最小生成树;否则,图中不连通,
不存在最小生成树。
实现细节
使用并查集(Union-Find)数据结构来高效地判断两个顶点是否在同一棵树中,以及合并两棵树。
边的表示通常使用一个包含两个顶点索引和权重的类来实现。
Java实现
import java.util.*;
class Edge implements Comparable<Edge> {
int src, dest, weight;
Edge(int src, int dest, int weight) {
this.src = src;
this.dest = dest;
this.weight = weight;
}
@Override
public int compareTo(Edge other) {
return this.weight - other.weight;
}
}
class UnionFind {
private int[] parent;
UnionFind(int n) {
parent = new int[n];
for (int i = 0; i < n; i++) {
parent[i] = i;
}
}
int find(int x) {
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