假设有n个点m条边。
Prim适用于邻接矩阵存的稠密图,时间复杂度是
O
(
n
2
)
O(n^2)
O(n2),可用堆优化成
O
(
n
l
o
g
n
)
O(nlogn)
O(nlogn)。
Kruskal适用于稀疏图,n个点m条边,时间复杂度是
m
l
o
g
(
m
)
mlog(m)
mlog(m)。
Prim:遍历n次,每次选择连通块和外面的点到连通块距离最短的一条边,并将该边对应点加入连通块中,更新其他店到连通块的距离
Kruskal:将所有边权从小到大排序,依次枚举每条边(a和b相连,边权w),如果发现目前a和b不在一个连通块内,将a和b加入连通块中。
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Prim
#include <iostream>
#include <cstring>
using namespace std;
const int N = 110;
int n;
int w[N][N];
int dist[N]; // 外界每个点和当前连通块直接相连的边的最小值
bool st[N]; // 是否加入连通块
int prim() {
int res = 0;
memset(dist, 0x3f, sizeof(dist));
dist[1] = 0;
for (int i = 0; i < n; i ++ ) {
int t = -1; // 不在连通块内的点里面,距离最小的点
for (int j = 1; j <= n; j ++ ) {
if (!st[j] && (t == -1 || dist[t] > dist[j])) { // j不在连通块里且或j距离更小
t = j;
}
}
res += dist[t];
st[t] = true;
for (int j = 1; j <= n; j ++ ) dist[j] = min(dist[j], w[t][j]); // 更新所有t能到的距离
}
return res;
}
int main() {
scanf("%d", &n);
for (int i = 1; i <= n; i ++ ) {
for (int j = 1; j <= n; j ++ ) {
scanf("%d", &w[i][j]);
}
}
cout << prim() << endl;
}
Kruskal
#include <iostream>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int N = 110;
const int M = 10010;
struct Edge {
int a, b, w;
bool operator< (const Edge &t) const {
return w < t.w;
}
};
Edge e[M];
int p[N];
int n, w, m;
int find(int x) {
if (p[x] != x) p[x] = find(p[x]);
return p[x];
}
int kruskal() {
for (int i = 1; i <= n; i ++ ) p[i] = i;
sort(e, e + m);
int res = 0;
for (int i = 0; i < m; i ++ ) {
int a = find(e[i].a);
int b = find(e[i].b);
if (a != b) {
p[a] = b;
res += e[i].w;
}
}
return res;
}
int main() {
scanf("%d", &n);
m = n * n;
for (int i = 0; i < n; i ++ ) {
for (int j = 0; j < n; j ++ ) {
scanf("%d", &w);
e[i * n + j] = {i + 1, j + 1, w};
}
}
cout << kruskal() << endl;
}