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为无向图 \(G\) 的最小生成树。
Kruskal 算法是图论最小生成树问题算法的一种,利用并查集的方式实现,多用于稀疏图,时间复杂度为 \(O(mlogm)\),\(m\) 为边数。
给定一个 \(n\) 个点 \(m\) 条边的无向图,图中可能存在重边和自环,边权可能为负数。
求最小生成树的树边权重之和,如果最小生成树不存在则输出 impossible
。
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 \(v\) 之间存在一条权值为 \(w\) 的边。
共一行,若存在最小生成树,则输出一个整数,表示最小生成树的树边权重之和,如果最小生成树不存在则输出 impossible
。
\(1≤n≤105\),
\(1≤m≤2*105\),
图中涉及边的边权的绝对值均不超过 \(1000\)。
4 5 1 2 1 1 3 2 1 4 3 2 3 2 3 4 4
6
注:此题目来源于AcWing第859题
Kruskal$算法将一个连通块当做一个集合。
Kruskal首先将所有的边按从小到大顺序排序(一般使用快排),并认为每一个点都是孤立的,分属于 \(n\) 个独立的集合。然后按顺序枚举每一条边。
如果这条边连接着两个不同的集合,那么就把这条边加入最小生成树,这两个不同的集合就合并成了一个集合;
如果这条边连接的两个点属于同一集合,就跳过。直到选取了 \(n-1\)条边为止。
Kruskal 算法每次都选择一条最小的,且能合并两个不同集合的边,一张 \(n\) 个点的图总共选取 \(n-1\) 次边。
因为每次我们选的都是最小的边,所以最后的生成树一定是最小生成树。每次我们选的边都能够合并两个集合,最后 \(n\) 个点一定会合并成 一个集合。
通过这样的贪心策略,Kruskal算法就能得到一棵有 \(n-1\) 条边,连接着 \(n\) 个点的最小生成树。
注:来源于网络
#include<iostream> #include<algorithm> using namespace std; const int N=100005,M=200005; int n,m; int f[N]; struct Edge{ int a,b,w; bool operator< (const Edge &W)const{ return w<W.w; }//重载一下小于号,如果不会可以去看cmp函数 }edges[M]; /* bool cmp(Edge a,Edge b){ return a.w<b.w; } */ int find(int x){ if(f[x]!=x) f[x]=find(f[x]);//如果x非父节点,就继续找 return x;//是则返回x } int kruskal(){ int res=0,cnt=0;//res记录最小生成树的树边权重之和,cnt记录的是全部加入到树的集合中边的数量(可能有多个集合) for(int i=1;i<=m;i++){ int a=edges[i].a,b=edges[i].b,w=edges[i].w; a=find(a),b=find(b); if(a!=b){ f[b]=a;//将a,b所在的两个集合连接起来 res+=w;//因为加入的是a-b的这一条边,将a,b所在的两个集合连接之后,全部集合中的边数加1 cnt++;//加入到集合中的边的权重之和 } } if(cnt<n-1) return 0x3f3f3f3f; return res; } int main(){ cin>>n>>m; for(int i=1;i<=m;i++) cin>>edges[i].a>>edges[i].b>>edges[i].w; sort(edges+1,edges+m+1);//将边的权重按照大小一一排序 //sort(edges+1,edges+m+1,cmp) for(int i=1;i<=n;i++) f[i]=i;//初始化并查集 int t=kruskal(); if(t==0x3f3f3f3f) cout<<"impossible"; else cout<<t; return 0; }
109 行!
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