PHP实现的格鲁斯卡尔算法(kruscal),如下代码: <?php      require 'edge.php';      $a = array('a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i');      $b = array('ab'=>'10', 'af'=>'11', 'gb'=>'16', 'fg'=>'17', 'bc'=>'18', 'bi'=>'12', 'ci'=>'8', 'cd'=>'

我们在前面讲过的<克里姆算法>是以某个顶点为起点,逐步找各顶点上最小权值的边来构建最小生成树的.同样的思 路,我们也可以直接就以边为目标去构建,因为权值为边上,直接找最小权值的边来构建生成树也是很自然的想法,只不过 构建时要考虑是否会形成环而已,此时我们就用到了图的存储结构中的边集数组结构,如图7-6-7 假设现在我们已经通 过邻接矩阵得到了边集数组edges并按权值从小到大排列如上图. 下面我们对着程序和每一步循环的图示来看: 算法代码: typedef struct { int begin

原文:一步一步写算法(之克鲁斯卡尔算法 下) [ 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途.  联系信箱:feixiaoxing @163.com]     前面在讨论克鲁斯卡尔的算法的时候,我们分析了算法的基本过程.基本数据结构和算法中需要解决的三个问题(排序.判断.合并).今天,我们继续完成剩下部分的内容.合并函数中,我们调用了两个基本函数,find_tree_by_index和delete_mini_tree_from_group,下面给出详细的计算过程. MINI_GENERATE_T

问题描述 我自己编的克鲁斯卡尔算法求最小生成树,但是编译不出,求赐教 #include "stdio.h" #include "stdlib.h" #include "iostream.h" #define N 10 typedef struct edge { int stvex[N];//边起点 int edvex[N];//边终点 int lowcost[N];//权值,按大小顺序排列 struct edge *next; }edge; in

原文:一步一步写算法(之克鲁斯卡尔算法 中) [ 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途.  联系信箱:feixiaoxing @163.com]     前面说到,克鲁斯卡尔的算法是按照各个line的权重依次进行添加的,那么这就涉及到一个权重的排序问题.怎么排序呢?可以采用最简单的冒泡排序算法.可是这里排序的是数据结构,怎么办呢?那就只好采用通用排序算法了. void bubble_sort(void* array[], int length, int (*compare)(void*,

原文:一步一步写算法(之克鲁斯卡尔算法 上) [ 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途.  联系信箱:feixiaoxing @163.com]     克鲁斯卡尔算法是计算最小生成树的一种算法.和prim算法(上,中,下)按照节点进行查找的方法不一样,克鲁斯卡尔算法是按照具体的线段进行的.现在我们假设一个图有m个节点,n条边.首先,我们需要把m个节点看成m个独立的生成树,并且把n条边按照从小到大的数据进行排列.在n条边中,我们依次取出其中的每一条边,如果发现边的两个节点分别位于两棵树上,

本文实例展示了PHP实现的格鲁斯卡尔算法(kruscal)的实现方法,分享给大家供大家参考.相信对于大家的PHP程序设计有一定的借鉴价值. 具体代码如下: <?php require 'edge.php'; $a = array( 'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i' ); $b = array( 'ab' => '10', 'af' => '11', 'gb' => '16', 'fg' => '17', 'bc' =>

本文是[数据结构基础系列(7):图]中第12课时[最小生成树的克鲁斯卡尔算法]的例程. (程序中graph.h是图存储结构的"算法库"中的头文件,详情请单击链接-) #include <stdio.h> #include <malloc.h> #include "graph.h" #define MaxSize 100 typedef struct { int u; //边的起始顶点 int v; //边的终止顶点 int w; //边的权值

图的连通性问题:无向图的连通分量和生成树,所有顶点均由边连接在一起,但不存在回路的图. 设图 G=(V, E) 是个连通图,当从图任一顶点出发遍历图G 时,将边集 E(G) 分成两个集合 T(G) 和 B(G).其中 T(G)是遍历图时所经过的边的集合,B(G) 是遍历图时未经过的边的集合.显然,G1(V, T) 是图 G 的极小连通子图,即子图G1 是连通图 G 的生成树. 深度优先生成森林   右边的是深度优先生成森林: 连通图的生成树不一定是唯一的,不同的遍历图的方法得到不同的生成树;从不