kruskal图,图的最小生成树算法

kruskal图,图的最小生成树算法

1.1.无向网络图和边集数组存储图顶点6=V0V1V2V3V4V5下标012345678from120234030to435555142权重1217192525263438462.Kruskal方法构造最小生成树的Kruskal算法可以称为"边附加算法"初始时，最小生成树的边数为0，每次选择满足要求的最小边加入到最小生成树中，直到左右顶点都在这棵生成树中。 具体步骤如下：1.更改

2.使用克鲁斯卡尔方法构建最小生成树的过程(a)agraph(b)最小生成树过程1(c)最小生成树过程2(d)最小生成树过程3(e)最小生成树过程4(c)最小生成树过程53.伪代码1)初始化辅助数组原始算法不适合福特图Kruskalis适合parsegraphs2.Kruskal算法流程对于graphG(V,E)，以下是算法说明：输入：graphG输出：graphG的最小生成树的具体过程：(1) 将图视为气森林，并且每个顶点都是独立的树。

Kruskal算法被误用来求解下图中的最小生成树。算法设计策略采用的是(64)。 这棵小生成树的权重是(65)。 A.14B.16C.20D.32答案：A本题分析：尚未分析。如果遇到问题，请联系算法：最小生成树的克鲁斯卡尔算法图解。我们之前已经讨论过。 ""从某个顶点开始，逐渐寻找每个顶点上权重最小的边来构建最小生成树。 有了同样的想法，我们也可以直接

首先，查找2的根，找到itis1。然后查找3的根，找到itis-1。然后将3对应的数据项添加到1对应的数据项中。 即-2±1；然后将3对应的数据项改为1；现在将5所在的集合和3所在的集合合并在一起。无向图的算法如下：Kruskalgorithman和Primalgorithm生成最小生成树。最小生成我们先看一下问题：上图中描述了学校、农场等6个地点，并使用了权重标记每个位置之间的道路距离。