ACM入门必备:经典算法详解与实战练习

需积分: 3 2 下载量 59 浏览量 更新于2024-07-22 5 收藏 292KB DOC 举报
本资源是一份针对ACM竞赛(Association for Computing Machinery)的算法锦集,特别适合初学者进行入门学习,重点介绍了两种经典的图论算法:Kruskal's Minimum Spanning Tree (Kruskal's MST) 和 Prim's Algorithm。这两种算法在比赛中经常被用于解决最短路径和最小生成树问题。 **Kruskal's Minimum Spanning Tree (Kruskal's MST)** Kruskal's算法是一种寻找无向图中最小生成树的贪心算法。它通过从小到大排序边的权重,每次选择当前未加入树中的最小权重边,并确保这条边不会形成环。代码中定义了一个`edg`结构体来存储边的起始顶点 `u`、结束顶点 `v` 和权重 `w`,并实现了一个自定义比较函数 `<` 来按照边的权重进行排序。`uni` 函数用于合并集合,判断添加新边后是否会形成环。在主函数中,读取输入的边和顶点数量,进行排序,然后逐步添加边到最小生成树,直到达到n-1个顶点连接。 **Prim's Algorithm** Prim's算法则是另一种寻找最小生成树的方法,它采用启发式策略,从一个初始顶点开始,每次添加与当前树相连的最短边。在这个版本的代码中,`set` 数组用来记录已经添加到最小生成树的顶点,`g` 数组表示图的邻接矩阵。`make_` 函数部分可能缺失了,但通常会用于构建邻接矩阵或处理字符串,以便在Prim's算法中处理图的邻接关系。主函数中,首先初始化集合和邻接矩阵,然后迭代添加边,直到所有顶点都被包含在内。 总结来说,这份资源涵盖了ACM竞赛中常用的Kruskal's和Prim's算法的实现,对于想要提升解决图论问题能力的ACM选手来说,提供了实际编程操作的示例和理解基础。熟练掌握这两种算法,能够帮助参赛者在比赛中的数据结构和算法部分取得优势。