一般使用kruskal(克鲁斯卡尔)(mlogm) 对于稀疏图，用朴素prim(n^2) prim:每次选择和当前已经构建出的连通块相连，且权重最小的边，加入当前连通块。 一共需要扩展(n-1)次 kruskal:基于并查集。先将所有边从小到大排序，然后枚举每条边，如果边的两个端点还不联通，则将当前边加入最
链接：https://ac.nowcoder.com/acm/contest/27836/K来源：牛客网 题目描述 Q国的监察院是一个神秘的组织。 这个组织掌握了整个帝国的地下力量，监察着Q国的每一个人。 监察院一共有N个成员，每一个成员都有且仅有1个直接上司，而他只听从其上直接司的命令。其中1
1.应用场景-公交站问题 1)某城市新增7个站点(A, B, C, D, E, F, G) ，现在需要修路把7个站点连通 2)各个站点的距离用边线表示(权) ，比如 A – B 距离 12公里 3)问：如何修路保证各个站点都能连通，并且总的修建公路总里程最短? 2.克鲁斯卡尔算法介绍 1)克鲁斯卡尔(Kruskal)算法，是用来求
#include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N = 1e5 + 10, M = 2e5 + 10, INF = 0x3f3f3f3f; int n, m, f[N]; struct edge{ int f, t, l; edge(){} edge(int ff, int tt, int ll) { f = ff, t = tt, l = ll; } friend b
Kruskal 重构树 （没有查阅任何资料，没有任何提前准备，想到哪里写到哪里，代码也是现写的） 是一棵二叉树，一张 \(N\) 个点的无向连通图的 Kruskal 重构树有 \(2N-1\) 个节点。 叶子节点为原图中节点，非叶子节点有点权，表示想在原图上从一边的子树内的叶子节点所对应的原图上节点走到另一边的
最小生成树概念(转载) 假设一个国家有一些城市，这些城市可以互相连接起来，假设每两个城市之间的道路有很多条，那么一定存在这样的情况，可以用最少的路程连接各个城市。 以上这个问题就可以归纳为最小生成树问题，用正式的表述方法描述为：给定一个无方向的带权图G=(V, E)，最小生成
链接：https://ac.nowcoder.com/acm/contest/26077/1041来源：牛客网 题目描述 城市C是一个非常繁忙的大都市，城市中的道路十分的拥挤，于是市长决定对其中的道路进行改造。 城市C的道 路是这样分布的：城市中有n个交叉路口，有些交叉路口之间有道路相连，两个
题目叙述 给定 \(n\) 个点 \(m\) 条边的无向图，每条边有一个长度和一个高度，一个人坐车能走过所有高度 \(>p\) 的边，从 \(v\) 节点出发，要走到 \(1\) 号节点，坐车走不了的就得步行。求最小步行距离，多次询问。 题解 对 1 跑单源最短路。在Kruskal重构树上走能够经过的节点是一个子树。直
Kruskal 算法 1.Kruskal 算法介绍 最小生成树： 给定一张边带权的无向图 \(G=(V,E)\)，其中 \(V\) 表示图中点的集合，\(E\) 表示图中边的集合，\(n=|V|\)，\(m=|E|\)。 由 \(V\) 中的全部 \(n\) 个顶点和 \(E\) 中 \(n-1\) 条边构成的无向连通子图被称为 \(G\) 的一棵生成树，其中边的权值之
AcWing 859 最小生成树的定义: 给定一张边带权的无向图 \(G=(V,E)\)，其中 \(V\) 表示图中点的集合，\(E\)表示图中边的集合，\(n=|V|\)，\(m=|E|\) 由$ V$ 中的全部 \(n\) 个顶点和 \(E\) 中 \(n−1\) 条边构成的无向连通子图被称为 \(G\) 的一棵生成树，其中边的权值之和最小的生成树被称
例题链接 Kruskal算法的对比prim的区别是，前者使用了并查集的思路，而后者类似于Dijkskal算法。操作策略是，对所有边权进行从小到大的排序，然后从小到大遍历所有边权去选择，一个边被选择的条件是，这条边的两个端点位于不同的集合，即二者的find函数得到的值不同，然后将两个点加到同一个集合
目录\(Kruskal\) 重构树如何构造性质习题P4768 归程 \(Kruskal\) 重构树 如何构造 先把边从小到大排序 在 \(Kruskal\) 合并两个点 \(a，b\) 所在的集合时，新建一个节点 \(x\) 同时连接 \(a，b\)，且 \(x\) 的点权等于 \(a，b\) 之间的边权 如这样一个图 我们先把边权从小到大排序 合并 \(
c++ Kruskal算法求最小生成树 /* * 最小生成树 * 最小生成树是图论中最为常见的问题之一，不过相比于最短路中的单源最短路和多源最短路，最小生成树算法主流仅有两种。 * 分别是 Prim 算法和 Kruskal 算法。这两个算法一个是基于点的算法，一个是基于边的算法。 * 这两者的关系有些
AcWing859.Kruskal算法求最小生成树 题解 可以通过并查集查看a,b的根结点是否相同，相同则代表连通，即会成环不能加入最小生成树 #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <algorithm> using namespace std; const int N = 1e5 + 10, M = 2e5 + 10;
视频链接： // Luogu P3366 【模板】最小生成树 #include <iostream> #include <cstring> #include <algorithm> using namespace std; const int N=200006; int n, m; struct edge{ int u,v,w; bool operator<(const edge &t)const {return w < t.w;}
复杂度 \(O(m*log(m))\) 点击查看代码 #include<iostream> #include<algorithm> using namespace std; const int N = 1e5 + 10, M = 2 * N, INF = 0x3f3f3f3f; int n, m; int p[N]; int res, cnt; struct Edge { int a, b, w; bool operator< (const Edg
思路 他是先选出各边，然后进行排序，从小到大，下面的代码是存储时就进行升序； 使用并查集来进行判断他是否重边，下面代码使用了路径压缩，应该还是比较好懂的； 然后就没了，思路就是这么简单； 点击查看代码 import java.io.IOException; import java.util.Scanner; public class Main {
前置知识：最小生成树算法（Kruskal/Prim） 例题 算法分析： 这一道题中给出一个无向图，求从任意一点开始经过每一点的最短路径。 既然要经过每一个点，还要求最短路径，算法就是最小生成树了。 我用的是 Kruskal 算法。 有一点需要注意：每条路的长度需要如何计算？ 约翰需要经过每一条道路两次，并
Kruskal重构树的模板题。 给你N个点的无向图 (1 <= N <= 15,000)，记为：1…N。图中有M条边 (1 <= M <= 30,000) ，第j条边的长度为： d_j ( 1 < = d_j < = 1,000,000,000). 现在有 K个询问 (1 < = K < = 20,000)。每个询问的格式是：A B，表示询问从A点走到B点的所有路径中，最长的边最小值是多
网上还没有题解，就简单写一下。 什么情况下最小生成树不唯一？ 考虑一般的kruskal：将边排序后贪心选择。 其实等价于把权值最小的边（可能有多条）找出来，在这些边中选一个生成森林，然后把连通块缩成一个点。 （缩点后相当于一个规模较小的子问题，用相同的方法处理）。 所以说当且仅当其中任意一
#include<iostream> #include<algorithm> using namespace std; const int N = 2e5 + 10; int n, m; int p[N]; struct edge { int a, b, w; bool operator< (const edge& W)const { return w < W.w; } }; edge edges[N]; int find(int x) { i
给出一张点数为 \(n\)，边数为 \(m\) 的无向连通图，每个边 \(e\) 的属性是一个二元组 \((l,a)\)。 接下来给出 \(q\) 次询问，每次给出一个出发点 \(v\) 以及约束 \(p\)，求出从 \(v\) 至 \(1\) 号节点的最小花费。 花费的计算是这样的：将 \(p(v,1)\) 分为两段 \(p(v,u)\)，\(p(u,1)\)。 \(p
kruskal算法（克鲁斯卡尔算法）详解 在连通网中查找最小生成树的常用方法有两个，分别称为普里姆算法和克鲁斯卡尔算法。本节，我们给您讲解克鲁斯卡尔算法。 克鲁斯卡尔算法查找最小生成树的方法是：将连通网中所有的边按照权值大小做升序排序，从权值最小的边开始选择，只要此边不和已选
Prim #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int n,m,cnt,ans; bool b[5010]; struct edge { int x,w; bool operator<(const edge &a)const { return w>a.w; } }; vector<edge> v[5010]; priority_queue<edge> q; int main() { c
public class KruskalCase { private int edgeNum; //边的个数 private char[] vertexs; //顶点数组 private int[][] matrix; //邻接矩阵 //使用 INF 表示两个顶点不能连通 private static final int INF = Integer.MAX_VALUE; public static void main(S
