最小生成树(Minimum Spanning Tree)
(1)概念
我们知道,树是有 n n n个结点, n − 1 n-1 n−1条边的无向无环的连通图。
一个连通图的生成树
是一个极小的连通子图,它包含图中全部的 n n n个顶点,但只有构成一棵树的 n − 1 n-1 n−1条边。
最小生成树就是一个带权图
,每个边都有一个边权,一颗生成树的权值是该树边所有边权的和, M S T MST MST就是所有生成树中最小的一个。
(2)Prim算法(遍历点的算法)
普里姆算法在找最小生成树时,将顶点分为两类,一类是在查找的过程中已经包含在生成树中的顶点(假设为 A 类),剩下的为不在生成树中的(假设为 B 类)。
对于给定的连通网,起始状态全部顶点都归为 B 类。在找最小生成树时,选定任意一个顶点作为起始点,并将之从 B 类移至 A 类;然后找出 B 类中到 A 类中的顶点之间权值最小的顶点,将之从 B 类移至 A 类,如此重复,直到 B 类中没有顶点为止。所走过的顶点和边就是该连通图的最小生成树。
int dis[N];
int mp[N][N];
bool vis[N];void work() {int n, m;cin >> n >> m;int ans = 0;memset(vis, 0, sizeof vis);memset(mp, 0x3f3f3f3f, sizeof mp);for (int i = 0; i < n; ++i) {int u, v, w;cin >> u >> v >> w;mp[u][v] = w;mp[v][u] = w;}for (int i = 0; i < n; ++i) {dis[i] = 0x3f3f3f3f;}dis[0] = 0;vis[0] = 1;for (int i = 1; i < n; ++i) {dis[i] = min(dis[i], mp[0][i]);}for (int i = 1; i < n; ++i) {//这里的外层循环是循环遍数,与i值无关double minn = 0x3f3f3f3f;int pos = -1;for (int j = 1; j < n; ++j) {//每次循环找出与已排联通块距离最近的点if (!vis[j] && minn > dis[j]) {pos = j;minn = dis[j];}}ans += minn;vis[pos] = 1;for (int j = 0; j < n; ++j) {//刷新未连接点的距离最小值dis[j] = min(dis[j], mp[pos][j]);}}cout << ans << '\n';
}
正确性显然。
复杂度是 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)级别的,但是我们可以使用堆优化降到 O ( n l o g n ) O(nlogn) O(nlogn),之后讲最短路的时候会讲堆优化。
(3)Kruskal算法(遍历边的算法)
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。
利用并查集可以快速实现查找两个点是否已经连接
int n, m;
int f[105];
struct road {int a, b, v;
} arr[305];int find(int a) {if (f[a] == a)return a;elsereturn f[a] = find(f[a]);
}void join(int a, int b) {if (find(a) != find(b))f[find(a)] = find(b);
}bool cmp(road a, road b) {return a.v < b.v;
}void work() {cin >> n >> m;int a, b, c;for (int i = 1; i <= n; ++i) {f[i] = i;}int ans = 0;for (int i = 0; i < m; ++i) {cin >> arr[i].a >> arr[i].b >> arr[i].v;}sort(arr, arr + m, cmp);//先按路的权值排序,如果两点的祖先不是一个就加上然后合并。for (int i = 0; i < m; ++i) {if (find(arr[i].a) != find(arr[i].b)) {ans += arr[i].v;join(arr[i].a, arr[i].b);}}cout << ans << '\n';return 0;
}
正确性证明:
给一带权连通的树一定会有至少一棵生成树,那么这些生成树中间必然会会存在至少一棵最小生成树。
假设 T T T是用 k r u s k a l kruskal kruskal求出来的最小生成树,而 U U U是这个图的最小生成树,要证 U = T U = T U=T。
然而如果 T ≠ U T \neq U T=U,那么至少存在一条边在 T T T中,不在 U U U中,假设存在 k k k条边存在 T T T中不存在 U U U中。
接下来进行 k k k次变换:
每次将在 T T T中不在 U U U中的最小的边 f f f拿出来放到 U U U中,那么 U U U中必然形成一条唯一的环路,我们取出这个环路上最小的且不在 T T T中的边 e e e放回到 T T T中,这样的边 e e e一定是存在的,因为之前的 T T T不存在环路(如果 e e e在 T T T中那么就可能和 f f f形成环路)。
现在证明 f f f和 e e e权值的关系:假设 f < e f < e f<e,那么后来形成的 U U U是权值之和更小了,与 U U U是最小生成树矛盾。 实际上,不可能在 U U U中拿到大于 f f f的边,因为把 f f f拿走后,如果小于 f f f的边都不成立,至少 f f f是一个符合条件的边会被那回。
假设 f > e f > e f>e,那么根据 k r u s k a l kruskal kruskal的做法, e e e是在 f f f之前被取出来的边但是被舍弃了,一定是因为 e e e和比 e e e小的边形成了环路,而比 e e e小的边都是存在 U U U中的,而 e e e和这些边并没有形成环路,于假设矛盾。
于是 f f f一定和 e e e相等的, k k k次变换后, T T T和 U U U的权值之和是相等的。
最小生成树的值也是相等的。
复杂度是 O ( n l o g n ) O(nlogn) O(nlogn)级别的,一般有mst就用这个。
int f[N];
struct road {int a, b, v;
} arr[N];
int tot = 0;int find(int a) {if (f[a] == a) return a;return f[a] = find(f[a]);
}void join(int a, int b) {if (find(a) != find(b)) f[find(a)] = find(b);
}bool cmp(road a, road b) {return a.v < b.v;
}void work() {int a, b;cin >> a >> b;for (int i = 1; i <= b; ++i) {f[i] = i;arr[i] = {0, i, a};}tot = b;for (int i = 1; i <= b; ++i) {for (int j = 1; j <= b; ++j) {int x; cin >> x;if (x == 0) continue;else arr[++tot] = {i, j, x};}}ll ans = 0;sort(arr + 1, arr + 1 + tot, cmp);for (int i = 1; i <= tot; ++i) {if (find(arr[i].a) != find(arr[i].b)) {ans += arr[i].v;join(arr[i].a, arr[i].b);b--;}if (b == 0) break;}cout << ans << '\n';
}