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kruskal算法适合什么图
prim和
kruskal算法
的区别
答:
Prim算法适用于稠密图,即节点较多、边数较多的情况;
而Kruskal算法适用于稀疏图,即节点较多、边数相对较少的情况
。在同样的图结构下,Prim算法的时间复杂度为O(N^2),其中N为节点数;而Kruskal算法的时间复杂度为O(ElogE),其中E为边数,因此在边数较多的情况下,Kruskal算法更快。Prim算法通常使用...
Kruskal算法适合
于
什么图
?
答:
边数较少可以用kruskal,因为
kruskal算法
每次查找最短的边。边数较多可以用prim,因为它是每次加一个顶点,对边数多的
适用
。
kruskal算法
流程图
答:
5. 输出生成树中的所有边和其对应的权值。
注意事项:Kruskal算法适用于连通图
,并且要求图中边的权值都是非负的。如果图中存在负权边,则需要使用其他算法来解决最小生成树问题。
[图] 最小生成树-Prime算法和
Kruskal算法
答:
假设 Kruskal 算法对 n ≤ k 阶图适用
,那么,在 k + 1 阶图 G 中,我们把最短边的两个端点 a 和 b 做一个合并操作,即把 u 与 v 合为一个点 v',把原来接在 u 和 v 的边都接到 v' 上去,这样就能够得到一个 k阶图 G'(u ,v 的合并是 k + 1 少一条边),G' 最小生成...
克鲁斯卡尔算法
介绍
答:
1、
克鲁斯卡尔算法
是求连通网的最小生成树的另一种方法。与普里姆算法不同,它的时间复杂度为O(eloge)(e为网中的边数),所以,
适合
于求边稀疏的网的最小生成树。2、克鲁斯卡尔(Kruskal)算法从另一途径求网的最小生成树。其基本思想是:假设连通网G=(V,E),令最小生成树的初始状态为只有...
直观理解:最小生成树
算法
Prime和
Kruskal
答:
1. 执行
Kruskal算法
的 图存储结构 一般采用边集数组的方式进行存储,且权值相等的边在数组中排列的排列先后顺序并不影响最终最小生成树的权值总和,但可能会影响最小生成树的形状。由于需要对边进行排序和选择,因此该方法对于边相对比较多的图,运行时间较长; 2...
《数据结构》复习9 图【下】
答:
而
Kruskal算法
则对所有边按权值排序,每次加入不形成环的新边,直至所有边相连,时间复杂度为e轮,每轮O(1)。Prim
适合
边稠密图,Kruskal则擅长处理边稀疏图。并查集是另一个重要的工具,用于检测图中是否存在环。通过父节点的比较,我们可以判断两个节点是否在同一个连通分量。在代码示例中,通过初始化...
用
kruskal算法
求稠密网的最小生成树较为
合适
吗
答:
不
合适
,
kruskal
需要将边排序,比较
适合
稀疏图,稠密图用prim更合适。
kruskal算法
是
什么
?
答:
kruskal算法是求加权
连通图
的最小生成树的算法。kruskal算法总共选择n- 1条边,(共n个点)所使用的贪心准则是:从剩下的边中选择一条不会产生环路的具有最小耗费的边加入已选择的边的集合中。注意到所选取的边若产生环路则不可能形成一棵生成树。kruskal算法分e步,其中e是网络中边的数目。按耗费递增...
克鲁斯卡尔算法
是贪心算法吗
答:
克鲁斯卡尔算法
(Kruskal's algorithm)是两个经典的最小生成树算法的较为简单理解的一个。这里面充分体现了贪心算法的精髓。克鲁斯卡尔算法是求连通网的最小生成树的另一种方法。与普里姆算法不同,它的时间复杂度为O(eloge)(e为网中的边数),所以,
适合
于求边稀疏的网的最小生成树。克鲁斯卡尔(...
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