普里姆算法例题 普里姆算法解题过程

prim就是每次找和当前已知树距离最小的节点 具体:(1)把1当作已知的,ans=0 (2)2节点离当前树最近,加入2,ans=16 (3)3离当前树最近,加入3,ans=16+5=21 (4)加入4,ans=21+6=27 (5)加入6(注意加入的权值为11),ans=27+11=38 (6)最后加入5,ans=38+13=51(那条边是18还是13) (7)生成了最小生成树

1. 邻接矩阵 A B C D E F G H A 0 4 3 - - - - - B 4 0 5 5 9 - - - C 3 5 0 5 - - - 5 D - 5 5 0 . B D F F| E D G G| D F H H| C D G3.普里姆算法求其最小生成树 选择原点为A1. A-C2. .

struct { VertexType adjvex; // U集中的顶点序号 VRType lowcost; // 边的权值} closedge[MAX_VERTEX_NUM];void MiniSpanTree_P(MGraph G, VertexType u) { //用普里姆算法从顶点u出发构造网G的最小生成树 k = LocateVex ( G, u ); for ( j=0; j 评论0 0 0

普里姆算法描述: 假设 N=(V,E)是一个带权图,TE是N上最小生成树中边的集合.算法从U={u0}(u0∈V),TE={}开始,重复执行下述操作:在所有u∈U,v∈V-U的边(u,v) ∈.

#include using namespace std; #define MAX_VERTEX_NUM 10 //最大顶点个数 . k = i; } } return k; } //普里姆算法 void MiniSpanTree_Prim(MGraph &g, VerType u) .

是图的最小生成树的一种构造算法. 假设 WN=(V,{E}) 是一个含有 n 个顶点的连通网,TV 是 WN 上最小生成树中顶点的集合,TE 是最小生成树中边的集合.显然,在算法.

<1,6>边长度未知,这里看成无穷大.历次循环中,选择两端点分别在U,V中的边中长度最小者,具体如下:1. 将1加入U中,其余点加入V中. 2. 选择边<1,7>,将7加入U中,从V中除去该点.3. 选择边<7,6>,将6加入U中,从V中除去该点.4. 选择边<1,2>,将2加入U中,从V中除去该点.5. 选择边<2,3>,将3加入U中,从V中除去该点.6. 选择边<2,4>,将4加入U中,从V中除去该点.7. 选择边<2,5>,将5加入U中,从V中除去该点.结束.由上述六条边组成的树为求得的最小生成树.

该算法以贪心为基础,每次保证了添加生成的树一定是最小生成树

for i:=1 to n do begin d[i]:=a[1,i]; f[i]:=false; end; f[1]:=true; //放在生成树中 ans:=0; for i:=2 to n do begin min:=maxint; for j:=1 to n do if (not f[j]) and (d[j]&lt;min) then begin min:=d[j]; k:=j; end; inc(ans,d[k]); f[k]:=true; for j:=1 to n do if (not f[j]) and(a[k,j]&lt;d[j]) then d[j]:=a[k,j];//修改d end;

Dijkstra 迪杰斯特拉算法 数据结构//求单源点最短路径#include ＂stdafx.h＂#include <iostream.h> const int n=5; //图中定点个数 const int e=9; //图中边的个数#define max .