Kruskal算法求最小生成树的证明
时间: 2024-03-28 20:25:52 浏览: 11
Kruskal算法的证明分为两部分:首先证明该算法可以得到最小生成树,其次证明该算法的时间复杂度为O(elog2e)。
证明1:Kruskal算法可以得到最小生成树
假设Kruskal算法得到的生成树T不是最小生成树。因为Kruskal算法是贪心算法,在每一步都选择当前可以连接两条边中最短的那一条,所以必然存在某一条边e连接了两个连通块,它不会被加入到T中去,但其连接两个连通块的代价却是当前选择中最小的。我们设G为图的原始集合,S为Kruskal算法依次选取的边,且S不包含e边。
因为原来的连通块只有与e相连时才能形成一颗生成树,所以e必然是在其它边连接两个连通块之前先被连接的;
此时,由于e所连接的两个连通块是最小生成树的两个不同连通块,根据生成树的定义,必然存在当前最小的边连接了这两个连通块。但是,这条连通两个块的边不可能是e,因为若这条边为e,则e的两个端点就会被合并成一个连通块,e不会被忽略。这与我们的假设相矛盾。所以Kruskal算法可以得到最小生成树。
证明2:Kruskal算法的时间复杂度为O(elog2e)
根据Kruskal算法的实现,它首先将所有的边按照边权从小到大进行排序,然后依次加入到生成树中,同时用并查集维护选中的边所连接的两个连通块。加入一条边的复杂度为O(1),因为它只需要查找两个连通块所在的集合,然后将它们合并即可。由于Kruskal算法需要加入e-1条边才能得到一颗生成树,而在并查集中查找和合并两个集合的时间复杂度为O(log2e),因此Kruskal算法的总时间复杂度为O(elog2e)。
相关问题
kruskal算法求最小生成树
Kruskal算法是一种贪心算法,用于求解最小生成树问题。其基本思想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n-1条边为止,其中n为图中节点的个数。
以下是Kruskal算法求解最小生成树的Python代码示例:
```python
# 定义边的类
class Edge:
def __init__(self, u, v, w):
self.u = u
self.v = v
self.w = w
# 定义并查集类
class UnionFind:
def __init__(self, n):
self.parent = list(range(n))
self.count = n
def find(self, x):
if self.parent[x] != x:
self.parent[x] = self.find(self.parent[x])
return self.parent[x]
def union(self, x, y):
root_x = self.find(x)
root_y = self.find(y)
if root_x != root_y:
self.parent[root_x] = root_y
self.count -= 1
# 定义Kruskal算法函数
def kruskal(n, edges):
uf = UnionFind(n)
edges.sort(key=lambda x: x.w)
res = []
for e in edges:
if uf.count == 1:
break
if uf.find(e.u) != uf.find(e.v):
uf.union(e.u, e.v)
res.append(e)
return res
# 示例
edges = [Edge(0, 1, 4), Edge(0, 2, 3), Edge(1, 2, 1), Edge(1, 3, 2), Edge(2, 3, 5)]
res = kruskal(4, edges)
for e in res:
print(e.u, e.v, e.w)
```
输出结果为:
```
1 2 1
1 3 2
0 2 3
```
Kruskal算法求最小生成树
Kruskal算法是一种求解无向图最小生成树的贪心算法,其主要思想是从图中选择权值最小的边,将其加入到最小生成树中。具体实现过程如下:
1. 将图中所有的边按照权值从小到大排序。
2. 从权值最小的边开始,依次考虑每一条边,如果这条边的加入不会形成环路,则将其加入最小生成树中。
3. 重复第2步,直到最小生成树中有n-1条边(n为节点数量)。
Kruskal算法的时间复杂度为O(mlogm),其中m为图中边的数量,因此Kruskal算法是求解稀疏图最小生成树的最优算法。另外,Kruskal算法还可以用来判断图是否为一棵树,只需要判断最终生成的最小生成树中边的数量是否为n-1即可。