用kruskal算法构造最小生成树

Kruskal算法是用来求解带权连通图的最小生成树问题的一种常用贪心算法。具体步骤如下：
1. 将图中所有的边按照权重从小到大排序。
2. 初始化一个空的树，然后依次将每一条边加入这个树中，如果加入这条边不会构成环，那么就加入到树中，否则就丢弃掉这条边。
3. 重复步骤2，直到树中有n-1条边，其中n是图中的节点数。

相关问题

Kruskal算法构造最小生成树的思路

Kruskal算法是一种用于构造最小生成树的贪心算法。其基本思路是将所有边按照权值从小到大排序，然后依次加入到生成树中，如果加入该边不会形成环，则将该边加入生成树中，否则舍弃该边。直到生成树中有V-1条边为止，其中V为图的顶点数。

具体实现步骤如下：
1. 将所有边按照权值从小到大排序。
2. 依次遍历每条边，如果该边的两个端点不在同一个连通块中，则将该边加入生成树中，并将这两个端点所在的连通块合并。
3. 重复步骤2，直到生成树中有V-1条边为止，其中V为图的顶点数。

Kruskal算法的时间复杂度为O(ElogE)，其中E为图的边数。

在用Kruskal算法构造最小生成树时，更适合于 。 A、有向图 B、无向图 C、稀疏图 D、稠密图

B、无向图更适合用Kruskal算法构造最小生成树。Kruskal算法是一种基于贪心思想的算法，每次选择一条边，如果这条边连接的两个顶点不在同一个连通块中，就将这条边加入最小生成树中，直到所有的顶点都在同一个连通块中。由于有向图的边有方向，无法使用Kruskal算法进行无环图最小树形图的构造；而对于稀疏图来说，Kruskal算法的时间复杂度较优，因为它只需要对边进行排序然后遍历一次即可；对于稠密图来说，Prim算法的时间复杂度更优，因为它只需要对点进行遍历，不需要对边进行排序。