prim演算法
kruskal是另乙個計算最小生成樹的演算法，其演算法原理如下。首先，將每個頂點放入其自身的資料集合中。然後，按照權值的公升序來選擇邊。當選擇每條邊時，判斷定義邊的頂點是否在不同的資料集中。如果是，將此邊插入最小生成樹的集合中，同時，將集合中包含每個頂點的聯合體取出，如果不是，就移動到下一條邊。重複這個過程直到所有的邊都探查過。
下面還是用一**示來表現演算法的過程：
1 初始情況，乙個聯通圖，定義針對邊的資料結構，包括起點，終點，邊長度：
2 繼續找到第二短的邊，將c, d再放入同乙個集合裡：
3 繼續找，找到第三短的邊ab，因為a,e已經在乙個集合裡，再將b加入：
4 繼續找，找到b,e，因為b,e已經同屬於乙個集合，連起來的話就形成環了，所以邊be不加入最小生成樹：
5 再找，找到bc，因為c,d是乙個集合的，a,b,e是乙個集合，所以再合併這兩個集合：
這樣所有的點都歸到乙個集合裡，生成了最小生成樹。
演算法描述：
在乙個加權連通圖中，頂點集合v，邊集合為e
任意選出乙個點作為初始頂點,標記為visit,計算所有與之相連線的點的距離，選擇距離最短的，標記visit.
重複以下操作，直到所有點都被標記為visit：
在剩下的點鐘，計算與已標記visit點距離最小的點，標記visit,證明加入了最小生成樹。
下面我們來看乙個最小生成樹生成的過程：
1 起初，從頂點a開始生成最小生成樹
2 選擇頂點a後，頂點啊置成visit（塗黑）,計算周圍與它連線的點的距離：
3 與之相連的點距離分別為7,6,4，選擇c點距離最短，塗黑c，同時將這條邊高亮加入最小生成樹：
4 計算與a,c相連的點的距離（已經塗黑的點不計算），因為與a相連的已經計算過了，只需要計算與c相連的點，如果乙個點與a,c都相連，那麼它與a的距離之前已經計算過了，如果它與c的距離更近，則更新距離值，這裡計算的是未塗黑的點距離塗黑的點的最近距離，很明顯，b和a為7，b和c的距離為6，更新b和已訪問的點集距離為6，而f,e和c的距離分別是8,9，所以還是塗黑b,高亮邊bc：
5 接下來很明顯，d距離b最短，將d塗黑，bd高亮：
6 f距離d為7，距離b為4，更新它的最短距離值是4，所以塗黑f，高亮bf：
最小生成樹 kruskal（演算法）
最小生成樹 圖中有好多點呀 n個 讓我們找到n 1條邊，來把他們連上吧，但是要讓這n 1條邊的和最小。kruskal演算法 把所有邊由公升序排列，然後從最小的一條邊找起，如果這條邊的兩點不屬於乙個集合 此處運用並查集 那麼就要這條邊，否則，忽略這條邊吧 一直這樣找下去，直到找了n 1條邊為止，此時，...
最小生成樹 Kruskal演算法
1.概覽 kruskal演算法是一種用來尋找最小生成樹的演算法，由joseph kruskal在1956年發表。用來解決同樣問題的還有prim演算法和boruvka演算法等。三種演算法都是貪婪演算法的應用。和boruvka演算法不同的地方是，kruskal演算法在圖中存在相同權值的邊時也有效。2.演...
最小生成樹 kruskal演算法
2016.12.30 演算法思想 先將邊按照權值排序，從權值最小的邊開始列舉，如果當前邊連線的兩個點不屬於同一集合，就將這兩個點連起來 用到的資料結構是並查集 一直到列舉完所有的邊，此時生成的就是最小生成樹 include include include include using namespac...