用克魯斯卡爾算法求下圖的最小生成樹,要求給出求解過程？為了找到權(quán)重最小的邊來連接，只要它不形成循環(huán)，它就會(huì)繼續(xù)連接，直到形成最小生成樹為止并不總是一樣的。Kruskal算法是一種精確的算法，即每次都能

用克魯斯卡爾算法求下圖的最小生成樹,要求給出求解過程？

為了找到權(quán)重最小的邊來連接，只要它不形成循環(huán)，它就會(huì)繼續(xù)連接，直到形成最小生成樹為止

并不總是一樣的。Kruskal算法是一種精確的算法，即每次都能得到最優(yōu)解，但對于大規(guī)模最小生成樹問題，求解速度較慢。Prim算法是一種近似求解算法，雖然它能得到大多數(shù)最小生成樹問題的最優(yōu)解，但其中相當(dāng)一部分是近似最優(yōu)解。這是我個(gè)人的看法。

克魯斯卡爾算法和普利姆算法求最小生成樹哪個(gè)更快？

prim算法有兩個(gè)主要特點(diǎn)：時(shí)間復(fù)雜度為O（N2）。它適用于尋找邊密集的最小生成樹。

2. Kruskal算法特點(diǎn)：時(shí)間復(fù)雜度為O（eloge）（E是網(wǎng)絡(luò)中的邊數(shù)），適合于尋找稀疏網(wǎng)絡(luò)的最小生成樹。

最小生成樹的兩種算法？

prim算法的基本思想是假設(shè)n=（V，e）是一個(gè)具有n個(gè)頂點(diǎn)的連通網(wǎng)絡(luò)，t=（U，TE）是最小生成樹，其中U是t的頂點(diǎn)集，TE是t的邊集。（1）初始U={U0}（U0∈V），TE=φ；（2）從U∈U的所有邊中選擇最小代價(jià)邊（U0，V0），V∈V-U并合為te，V0并合為U；（3）重復(fù)（2）直到U=V，此時(shí)te必須包含n-1條邊，則t=（V，{te}）是n的最小生成樹，Kruskal算法的基本思想是假設(shè)n=（V，e）是一個(gè)具有n個(gè)頂點(diǎn)的連通網(wǎng)絡(luò)，（1）n個(gè)頂點(diǎn)被視為n個(gè)集合；（2） 根據(jù)從小到大的權(quán)重順序選擇邊。所選邊應(yīng)滿足兩個(gè)頂點(diǎn)不在同一組頂點(diǎn)中，且該邊位于生成樹的邊集中。同時(shí)，合并邊的兩個(gè)頂點(diǎn)集；（3）重復(fù)（2），直到所有頂點(diǎn)都在同一個(gè)頂點(diǎn)集中。注：1。最小生成樹不是唯一的。2圖形從最小的節(jié)點(diǎn)開始。