Prim算法和Kruskal算法
2015-02-12 20:12
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Prim算法和Kruskal算法都能从连通图找出最小生成树。区别在于Prim算法是挨个找,而Kruskal是先排序再找。
一、Prim算法:Prim算法实现的是找出一个有权重连通图中的最小生成树,即:具有最小权重且连接到所有结点的树。(强调的是树,树是没有回路的)。
Prim算法是这样来做的:
首先以一个结点作为最小生成树的初始结点,然后以迭代的方式找出与最小生成树中各结点权重最小边,并加入到最小生成树中。加入之后如果产生回路则跳过这条边,选择下一个结点。当所有结点都加入到最小生成树中之后,就找出了连通图中的最小生成树了。
Prim算法最小生成树查找过程:
注意:
若候选轻边集中的轻边不止一条,可任选其中的一条扩充到T中。
连通网的最小生成树不一定是惟一的,但它们的权相等。
【例】在上图(e)中,若选取的轻边是(2,4)而不是(2,1)时,则得到如图(h)所示的另一棵MST。
算法特点
该算法的特点是当前形成的集合T始终是一棵树。将T中U和TE分别看作红点和红边集,V-U看作蓝点集。算法的每一步均是在连接红、蓝点集的紫边中选择一条轻边扩充进T中。MST性质保证了此边是安全的。T从任意的根r开始,并逐渐生长直至U=V,即T包含了 C中所有的顶点为止。MST性质确保此时的T是G的一棵MST。因为每次添加的边是使树中的权尽可能小,因此这是一种"贪心"的策略。
算法分析
该算法的时间复杂度为O(n2)。与图中边数无关,该算法适合于稠密图。
算法演示:
http://sjjp.tjuci.edu.cn/sjjg/DataStructure/DS/web/flashhtml/prim.htm
二、Kruskal算法:
Kruskal算法与Prim算法的不同之处在于,Kruskal在找最小生成树结点之前,需要对所有权重边做从小到大排序。将排序好的权重边依次加入到最小生成树中,如果加入时产生回路就跳过这条边,加入下一条边。当所有结点都加入到最小生成树中之后,就找出了最小生成树。
算法描述:克鲁斯卡尔算法需要对图的边进行访问,所以克鲁斯卡尔算法的时间复杂度只和边又关系,可以证明其时间复杂度为O(eloge)。
算法过程:
1.将图各边按照权值进行排序
2.将图遍历一次,找出权值最小的边,(条件:此次找出的边不能和已加入最小生成树集合的边构成环),若符合条件,则加入最小生成树的集合中。不符合条件则继续遍历图,寻找下一个最小权值的边。
3.递归重复步骤1,直到找出n-1条边为止(设图有n个结点,则最小生成树的边数应为n-1条),算法结束。得到的就是此图的最小生成树。
克鲁斯卡尔(Kruskal)算法因为只与边相关,则适合求稀疏图的最小生成树。而prime算法因为只与顶点有关,所以适合求稠密图的最小生成树。
无疑,Kruskal算法在效率上要比Prim算法快,因为Kruskal只需要对权重边做一次排序,而Prim算法则需要做多次排序。尽管Prim算法每次做的算法涉及的权重边不一定会涵盖连通图中的所有边,但是随着所使用的排序算法的效率的提高,Kruskal算法和Prim算法之间的差异将会清晰的显性出来。
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