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Prim算法适用于边数较()的图?

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。

稠密图的(也就是 边数为O(nlog2n) ~O(n^2)的无向图)

不能。Prim是求最小生成树的算法,不能等效为最短路径。如图(参考自《王道考研系列——数据结构》) 但是Dijkstra算法,和Floyd算法可以求最短路径。

O(n^2), O(elog2e) 求这两个结果的过程任何一本比较全面的数据结构教科书上都有的

算法同样是解决最小生成树的问题。 其算法为:在这n个点中的相通的边进行排序,然后不断地将边添加到集合中(体现了贪心的算法特点),在并入集合之前,必须检查一下这两点是不是在一个集合当中,这就用到了并查集的知识。直到边的集合达到了n-1...

不好意思吖按照图弄那两个中间数组太久了。。。实现方法也有不同。我跟您说说我学的通用实现方法吧! 点集合:A,代表已经扩展到的点。 边集合B:代表待考虑的边,一开始为空。 一开始从任意点出发,如0.此时集合A中只有点0。将和A相邻的所有边...

主要有两个: 1.普里姆(Prim)算法 特点:时间复杂度为O(n2).适合于求边稠密的最小生成树。 2.克鲁斯卡尔(Kruskal)算法 特点:时间复杂度为O(eloge)(e为网中边数),适合于求稀疏的网的最小生成树。

贪心过程. 首先,把图中的点分成两种,已连通和未连通的,我把它们分别称为"黑"和"白"点. 一开始时,图中全是白点,没有黑点.算法的第一步,随机选出一个白点,染成黑色. 然后开始一个重复的过程: 从当前图的边中寻找这样的一些边:它的其中一个端点是黑...

这篇文章主要讲解了普里姆算法(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,需要的朋友可以参考下

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。

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