简述Prim算法和Kruskal算法的相同与不同

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简述Prim算法和Kruskal算法的相同与不同

2024-01-31 12:25| 来源: 网络整理| 查看: 265

学完离散数学和数据结构中图的最小生成树算法,对两种经典算法普利姆算法和克鲁斯卡尔算法有一点自己的认识。

Prim普利姆算法:在总的边集合-顶点集合A中,添加与A中顶点相邻的且边权值最小的顶点进入A。算法实现需要两个数组,一个记录与当前顶点集合A相邻的边的值,另一个记录到达 顶点总集合-A中的顶点 的顶点序号。时间复杂度O(n2),n为顶点数

Kruskal克鲁斯卡尔算法:按权值大小排列,由小到大依次加入边,若产生回路则舍弃该边,直到所有顶点都可达。算法实现需要两个数组,第一个数组是二维的,将边的起点/终点/权值由小到大排列。第二个数组是一维的,标记哪些点已经连在一起了,防止成圈,加入一条边之后,在数组中将这个边的起点终点对应的两个位置改成相同的数字,若再加入边其起点终点数字一样的话,则舍弃该边。时间复杂度O(e2),e为这个图边的数目。

这两种算法有的老师讲的时候会说,p算法是加点,k算法是加边,事实上真的是这样吗?我的理解和老师有一些出入。

Prim和Kruskal对比:p算法适合边多的图,k算法适合边稀疏的图。P、k算法都是由小到大逐个加边,p算法加边的要求是这个边的起点已经访问过,终点未访问过。K算法加边的要求是这个边至少有一个关联点未访问过。这两种算法的结束方式也是一样的,所有的顶点都能访问到即可。

所以,我的理解是这两种算法都是加边,只不过对加的边的要求不同。请大家批评指正。


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