kruskal算法复杂度

Kruskal算法的时间复杂度为O(ElogE)，其中E是边的数量。具体来说，Kruskal算法首先将所有边按照权重从小到大排序，然后依次将每条边加入到生成树中，如果加入该边不会形成环，则将其加入生成树中。为了判断是否形成环，可以使用并查集数据结构。由于需要对所有边进行排序，因此时间复杂度为O(ElogE)。

相关问题

Kruskal算法复杂度 快速排序

Kruskal算法的时间复杂度为O(|Elog|E|)，其中|E|为边的数量。这是因为Kruskal算法每次要从剩余的边中选取一个最小的边，通常我们要先对边按权值从小到大排序，这一步的时间复杂度为O(|Elog|E|)。Kruskal算法的实现通常使用并查集，来快速判断两个顶点是否属于同一个集合。最坏的情况可能要枚举完所有的边，此时要循环|E|次，所以这一步的时间复杂度为O(|E|α(V))，其中α为Ackermann函数，其增长非常慢，我们可以视为常数。因此，Kruskal算法的总时间复杂度为O(|Elog|E|)。

快速排序是一种常用的排序算法，其时间复杂度为O(nlogn)，其中n为待排序元素的数量。快速排序的基本思想是通过一趟排序将待排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列的目的。

kruskal算法时间复杂度

Kruskal算法的时间复杂度为O(E log E)，其中E代表边的数量。这个算法的主要步骤是根据边的权重从小到大进行排序，然后逐个考虑边是否加入最小生成树中。因此，排序边的时间复杂度是O(E log E)，而遍历边的时间复杂度是O(E)。所以总的时间复杂度是O(E log E)。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [论文研究 - Kruskal算法的研究与改进](https://download.csdn.net/download/weixin_38657115/12483853)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [了解克鲁斯卡尔算法](https://blog.csdn.net/zsx0728/article/details/115209971)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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