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在含有n个顶点的连通图中选择n-1条边，构成一棵极小连通子图，并使该连通子图中n-文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-411221.html
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目录 最小生成树的概念 经典题目 prim算法简介 prim算法解析 （详细图解） 代码实现 代码实战 在一给定的无向图G = (V, E) 中，(u, v) 代表连接顶点 u 与顶点 v 的边，而 w(u, v) 代表此的边权重，若存在 T 为 E 的子集（即）且为无循环图，使得的 w(T) 最小，则此 T 为 G 的
【题目描述】 给定一个 n 个点 m 条边的 无向连通图 。图中可能存在 重边 和 自环 ，边权可能为 负数 。 利用Prim算法求此种无向连通图的最小生成树的树边权重之和。 【输入格式】 第一行包含两个整数 n 和 m。 接下来 m 行，每行包含三个整数 u，v，w，表示点 u 和点 v 之
邻接链表: 用字典实现.有向图的邻接链表的总长度等于图的边个数;无向图的邻接链表的总长度等于图的边个数的2倍. 邻接矩阵:用于最短路径算法. 该数据结构维护一个不相交动态集的集合，每个集合有一个代表，不关心谁做代表。 支持三种操作： MAKE_SET(x) FIND_SET(x) UNION(x,y
连通图 ：在 无向图 中，若从顶点v1到顶点v2有路径，则称顶点v1与顶点v2是连通的。如果图中 任意一对顶点都是连通的 ，则称此图为连通图 强连通图 ：在 有向图 中，若在每一对顶点vi和vj之间都存在一条从vi到vj的路径，也存在一条从vj到vi的路径，则称此图是强连通图 生成
以如下无向图为例，求最小生成树及其权值。 补充知识点： 最小生成树（不官方的解释）：包含所有节点，保持整个图连通，所有边权值之和最小。 1、补充在前 （1）图的存储 采用二维列表存储（点，点，边的权值） （2）顶点转换 为了便于计算，将字母A ~ G用数字0 ~ 6代
图(Graph)是一种包含节点与节点的边的集合，记作G=(V,E),V是节点的集合，E是边的集合。 有向图 一个有向图G=(V,E)，E中每个元素是V上的一个二值关系：一条从a出发的连向b的边e可以记作一个 有序 对e = (a,b) 。 无向图 一个无向图G=(V,E),E的每个元素e可以表示V上的一个 无序 对，记
一、 Kruskal算法 克鲁斯卡尔算法（Kruskal）是一种使用贪婪方法的最小生成树算法。 该算法初始将图视为森林，图中的每一个顶点视为一棵单独的树。 一棵树只与它的邻接顶点中权值最小且不违反最小生成树属性（不构成环）的树之间建立连边。 二、具体效果 最
(a)从顶点T出发，加到最小生成树中的边次序如下： 先加入顶点T到顶点E的边，得到的最小生成树为：T-E 再加入顶点E到顶点D的边，得到的最小生成树为：T-E-D 再加入顶点D到顶点B的边，得到的最小生成树为：T-E-D-B 再加入顶点B到顶点C的边，得到的最小生成树为：T-E-D-B-C 再加
子图：G=V，E，G\\\'=V\\\', E\\\'，为两个图（V为点集，即图中点的集合，E为边集），如果V\\\'是V的子集且E\\\'是E的子集，则G\\\'是G的子图。 如果V\\\'=V，则称G\\\'为G的生成子图 如果G\\\'是无向生成子图且是树的结构，则为生成树 最小生成树 最小生成树：是一张有权 无向连通 图中边权和最小的生成
目录 前言 Prime算法--加点法 acwing-858 代码如下 一些解释 Kruskal算法--加边法 acwing-859 并查集与克鲁斯卡尔求最小生成树 代码如下 一些解释 之前学最短路的时候，我们都是以有向图为基础的，当时我们提到如果是无向图，只要记得两个顶点处都要加边就好了。 而在最小
