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代码随想录day57图论7

文章目录

  • 最小生成树
    • prim算法
    • 53. 寻宝
    • kruskal算法

最小生成树

最小生成树(MST)知识点
最小生成树(MST) 是图论中的一个经典问题,目的是在一个带权无向图中,找到一棵生成树,使得树的边的权值之和最小。

最小生成树的基本概念:
生成树:一个图的生成树是一个包含图中所有顶点的树,它是一个无环的连通子图。
最小生成树:一个图的生成树中,边的权值之和最小的生成树称为最小生成树。

prim算法

第一步,选距离生成树最近节点
第二步,最近节点加入生成树
第三步,更新非生成树节点到生成树的距离(即更新minDist数组)

53. 寻宝

题目链接
文章讲解

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;int main() {int v, e;cin >> v >> e;// 创建一个邻接矩阵,初始化为INT_MAX(表示没有边)vector<vector<int>> grid(v + 1, vector<int>(v + 1, INT_MAX));// mindist数组:存储每个节点到生成树的最小距离,初始化为INT_MAXvector<int> mindist(v + 1, INT_MAX);// visited数组:记录每个节点是否已经加入生成树vector<bool> visited(v + 1, false);// 输入所有边的信息(节点和权值)for (int i = 0; i < e; i++) {int x, y, z;cin >> x >> y >> z;grid[x][y] = z;  // 无向图:邻接矩阵的两个方向都赋值grid[y][x] = z;}// 从节点1开始,距离初始化为0int cur = 1;// 逐步扩展生成树,进行v-1轮for (int i = 1; i < v; i++) {// 找到未访问节点中,mindist最小的节点int minval = INT_MAX;// 第一步:选距离生成树最近的节点for (int j = 1; j <= v; j++) {// 如果节点j还没有加入生成树,并且它到生成树的距离小于当前的最小值if (!visited[j] && mindist[j] < minval) {cur = j;  // 更新当前节点为最小距离的节点minval = mindist[j];  // 更新最小值}}// 第二步:最近节点加入生成树visited[cur] = true;  // 将当前节点标记为已访问// 第三步:更新非生成树节点到生成树的最小距离(更新mindist数组)for (int j = 1; j <= v; j++) {// 如果节点j没有被访问,并且当前边的权值小于它到生成树的最短距离if (!visited[j] && grid[cur][j] < mindist[j]) {mindist[j] = grid[cur][j];  // 更新mindist[j]}}}// 计算最小生成树的权值总和int ans = 0;for (int i = 2; i <= v; i++) {ans += mindist[i];  // 加入每个节点到生成树的最小距离}cout << ans;  // 输出最小生成树的权值和
}

kruskal算法

边排序:首先将所有的边按权值升序排列。
并查集:通过并查集来判断两个节点是否已经连接,如果没有连接,则将这条边加入到最小生成树中。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;struct edge {int l, r, v;  // 边的两个端点 l, r 和边的权值 v
};// 并查集父节点数组,用来存储每个节点的父节点
vector<int> father(10001, 0);// 初始化并查集,父节点初始化为自己
void init() {for(int i = 0; i <= 10001; i++) {father[i] = i;  // 每个节点的父节点初始化为它自己}
}// 查找操作,查找节点 u 的根节点
int find(int u) {if(u == father[u]) return u;  // 如果父节点是自己,返回该节点else return father[u] = find(father[u]);  // 路径压缩,递归查找父节点
}// 合并操作,合并两个节点所在的集合
void join(int x, int y) {int x1 = find(x);  // 查找 x 的根节点int y1 = find(y);  // 查找 y 的根节点if(x1 == y1) return;  // 如果两个节点已经在同一个集合中,直接返回father[y] = x;  // 将 y 的父节点指向 x,合并集合
}// 边的比较函数,用于排序
bool cmp(edge a, edge b) {return a.v < b.v;  // 按边的权值升序排序
}int main() {int v, e;  // v 为节点数,e 为边数cin >> v >> e;  // 输入节点数和边数vector<edge> edges;  // 存储所有的边while(e--) {int x, y, z;cin >> x >> y >> z;  // 输入边的两个端点和权值edges.push_back({x, y, z});  // 将边加入到边的列表中}sort(edges.begin(), edges.end(), cmp);  // 按照边的权值升序排序init();  // 初始化并查集int ans = 0;  // 存储最小生成树的权值和for(auto i : edges) {int x = find(i.l);  // 查找边的起点 i.l 的根节点int y = find(i.r);  // 查找边的终点 i.r 的根节点if(x != y) {  // 如果两个端点不在同一集合中,说明这条边不形成环ans += i.v;  // 将这条边的权值加到最小生成树的权值和中join(x, y);  // 合并这两个节点所在的集合}}cout << ans;  // 输出最小生成树的权值和
}
http://www.xdnf.cn/news/17183.html

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