Prim 算法:如何获取要对其执行 DECREASE_KEY 操作的键的索引?
所以我在 Prim 的 MST 中遵循这个算法 输入:邻接表形式的图G(V,E) 使用构建堆时间复杂度为顶点创建最小堆:O(V) 重复以下步骤，直到堆中不再有元素. 在堆上调用extract-min以最小成本O(log V)获取顶点 对于提取的顶点，在邻接列表中找到相邻的顶点. 对堆中的相邻顶点执行减键操作.O(logn V) 我的课上给出的算法的时间复杂度分析是这样的:
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Prim 和 Dijkstra 算法之间的区别?
Dijkstra 和 Prim 算法之间的确切区别是什么?我知道 Prim 会提供 MST，但 Dijkstra 生成的树也将是 MST.那么具体的区别是什么? 解决方案 Prim 的算法构造了一个最小生成树 为图，它是连接图中所有节点的树，并且在连接所有节点的所有树中总成本最小.然而，MST 中任意两个节点之间的路径长度可能不是原始图中这两个节点之间的最短路径.MST 很有用，例如，如果
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为什么不能在有向图上使用 Prim 或 Kruskal 算法?
Prim 和 Kruskal 算法用于找到连通图和无向图的最小生成树.为什么它们不能用在有向图上? 解决方案 这些算法一开始就工作是一个小奇迹——大多数贪婪算法只是在某些情况下崩溃和烧毁.假设您想使用它们来找到最小跨度树状(从一个顶点到所有其他顶点的有向路径)，那么 Kruskal 的一个有问题的图看起来像这样. 5-->一个//^1||2\v/-->乙3 我们将采用成本 1 的 a
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如何在priority_queue< PI>向量< PI>中减小针对特定边缘的密钥. ，更大的PI. > ;，尝试实施prim的算法?
#include using namespace std; #define fast ios_base::sync_with_stdio(0);cin.tie(0);cout.tie(0); #define LL long long int #define pb push_back #define mp make_pair #define PI pair
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普里姆算法
我正在使用带有Java中PriorityQueue的 Prim算法来研究最小生成树.但是，我弄错了totalWeight(树的最小权重). 我是否误解了总重量的概念，还是我的代码有问题? public int getMinSpanningTree(Graph g) { int[][] matrix = g.getEdgeMatrix(); int totalVertic
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在Prim算法中保持不变
“算法2"中的Tim Roughgarden讲授了以下方法来更新min堆中的相邻顶点(从堆中提取min后): When a vertice v is added to the MST: For each edge (v,w) in the unexplored tree: 1. Delete w from the min heap. 2. Recompute th
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Prims算法的时间复杂度?
我发现随处可见Prims算法的时间复杂度为 O((V + E)log V)= E log V .但是正如我们所看到的算法: 似乎时间复杂度是 O(V(log V + E log V)).但是，如果它的时间复杂度是 O((V + E)log V).然后嵌套必须是这样的: 但是上面的嵌套似乎是错误的. 解决方案 MST-PRIM(G, w, r) 1 for each u ∈ G
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在unordered_map中选择随机元素
我这样定义unordered_map: std::unordered_map edges; 是否有一种有效的方法可以从unordered_map边缘中选择一个随机边缘? 解决方案 C ++ 11之前的解决方案: std::tr1::unordered_map edges; std::tr1::uno
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普里姆的算法时间复杂度
我正在查看 Wikipedia条目中的Prim算法，我注意到它的时间了邻接矩阵的复杂度为O(V ^ 2)，堆和邻接列表的时间复杂度为O(E lg(V))，其中E是边的数量，V是图中顶点的数量./p> 由于Primer算法用于较密集的图中，因此E可以逼近V ^ 2，但是当这样做时，堆的时间复杂度变为O(V ^ 2 lg(V))，大于O(V ^ 2) ).显然，堆将仅通过搜索数组来提高性能，但是时间
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如何在Haskell中编写MST算法(Prim或Kruskal)?
我可以同时编写Prim算法和Kruskal算法，以在C ++或Java中找到最小的生成树，但是我想知道如何在Oskm中使用O(mlogm)或O(mlogn)来实现它们(纯函数式的程序更好) .非常感谢. 解决方案 如svenningsson所建议的，纸张.)Kruskal的问题在于，它要求您有一个O(log n)联盟查找算法.在此处中描述了具有纯功能接口的联合查找数据结构.在内部使用可变状
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在Python3中绘制具有节点和边的网络
我已经编码了一种算法，可以执行dijkstra的算法。这是我作为A级课程作业的一部分进行的数学修订游戏。 我有以下数据： 顶点：{'M'，'Y'，'X'，'C'，'F'，'Q'} 边：defaultdict（
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使用Kruskal算法找到图的最小生成树
这里是一个图，我需要在其中找到G的最小生成树使用 Prim的和 Kruskal的算法。 我使用Prim的算法找到了最小生成树。 这是我的尝试。 使用Kruskal算法很难找到最小生成树。我看过许多与Kruskal图算法有关的视频，但最终得到了与Prim算法相同的图。 有人可以告诉我如何找到最小的生成树吗？ 解决方案 Prims和Kruskals总是会给您相同的答案图的
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什么时候应该使用Kruskal而不是Prim（反之亦然）？
我想知道何时应该使用 Prim的算法以及何时使用 Kruskal的可以找到最小的生成树？它们都有简单的逻辑，同样的最坏情况，唯一的不同是实现可能涉及一些不同的数据结构。那么决定因素是什么？ 解决方案 当您的图具有很多边时，请使用Prim算法。 对于具有 V 个顶点 E 个边的图形，Kruskal算法在 O（E log V）中运行如果使用O（E + V log V）的摊销时间内运行。
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如何使用prims算法为以下图形找到最小权重生成树
Prim的算法 > 寻找最小生成树的算法。 首先选择最小的边将它放到生成树中。 继续向树中已经存在的最小权重的树边添加树，不会形成一个简单的电路，这些边已经存在 当添加n-1个边时停止。 我知道你必须从节点A开始。还要给出一个 顺序的列表，其中添加了节点和/或边。 但是我不确定精确的步骤来找到最小权重生成树。 解决方案 选择A中所有未访问的边 $ b = b
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Prim算法：如何获取要执行DECREASE_KEY操作的键的索引？
因此，我按照Prim的MST 输入：graph G（V，E）以相邻列表形式跟踪此算法 使用构建堆时间复杂度为顶点创建最小堆：O（V）重复以下步骤，直到堆中没有更多元素。 在堆上调用extract-min以最小代价获得顶点O（log V）为提取的顶点找到邻接列表中的相邻顶点。 对堆中的相邻顶点执行减键操作。 O（logn V） 在我的类中给出的算法的时间复杂度分析如下所示：
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如何更新Prim的算法的堆中的元素优先级？
我正在研究Prim的算法。代码中有一部分，剪切中的下一个顶点将来自属于 MST 的顶点集合。在这样做的时候，我们还必须“更新另一组中与离开顶点相邻的所有顶点”。这是来自 CLRS 的快照： 有趣的部分在于行号。但是由于我们在这里使用堆，我们只能访问最小元素，右（ heap [0] ）？那么我们如何从堆中搜索和更新顶点，即使它们不是最小的，因此我们知道它们在哪里除了线性搜索？ 解决方案
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Prim和Dijkstra算法的区别？
Dijkstra和Prim的算法有什么区别？我知道Prim's会给MST，但Dijkstra生成的树也将成为MST。那么究竟有什么区别？ 解决方案 Prim的算法构造了一个最小生成树，该图是连接图中所有节点的树，并且连接所有节点的所有树中的总成本最小。但是，MST中任何两个节点之间的路径长度可能不是原始图形中这两个节点之间的最短路径。 MSTs是有用的，例如，如果你想物理连线图中的节点，以
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在html5 canvas中选择和改变一行的颜色？
我写了这段代码来绘制随机图。我一直在试图找到如何在图形中选择一行，以便我可以应用prim的算法作为一个选择行，看看他们是否找到最小的树。 function draw（n，rep）{ var cvs = document.getElementsByTagName（'canvas'）[0]; / ** * @type CanvasRenderingContext2D ** /
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如何minHeapify比较节点的最小生成树？
我想用Prim算法创建一个最小生成树和我有实际的堆的一个主要问题。余结构我的图形邻接表成为顶点的向量，并且每个顶点有边缘的向量。边缘包含一个重量，连接顶点，和一个键。我不知道我的堆是否应顶点或边一堆。如果我让顶点一堆那么有没有办法来确定是否砝码由相同的父和目的地顶点，这让我觉得我应该做一个堆边的每个顶点列表去。所以，我的最后一个问题是，我应该创建一个堆边，或顶点一堆？如果其边缘名单，我应该使用的重
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为什么不能普里姆的或秩的算法被用在一个有向图？
普里姆的和Kruskal的算法用于查找一个图表，连接和无向的最小生成树。他们为什么不能用在被引导图？ 解决方案 这是一个小小的奇迹，这些算法在首位的工作 - 最贪心算法只是和好如初了一些实例。假设您想使用它们找到一个最小生成树树状（定向路径从一个顶点到所有其他人），再一个问题图的秩看起来是这样的。 5 - ＆GT;一个 / / ^ 第1条| | 2 \ V / - ＆GT;
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