目录

• 总目录

1. 最小生成树
2. Kruskal 算法
3. Prim 算法

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最小生成树

英文名： $Minimum Spanning Tree$ ，$MST$

定义

我们定义无向连通图的 最小生成树 为边权和最小的生成树．

注意： 只有连通图才有生成树．

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Kruskal 算法

Kruskal 算法是一种常见并且好写的最小生成树算法，该算法的基本思想是从小到大加入边，是一个贪心算法．

前置知识：并查集 ，排序

思路

将边从小到大排序后依次加入图中，不断重复此步骤直到图连通

这里我们可以使用 并查集 实现加边与判断图是否连通的操作

使用 $O$ $(m$ $log$ $m)$ 的排序算法，并使 $O$ $(max$ $(m$ $,$ $n)$ $)$ 或 $O$ $(m$ $log$ $n)$ 的并查集，就可以得到 $O$ $(m$ $log$ $m)$ 的 Kruskal 算法．

实现

代码详解：

使用 并查集 存图，使用 结构体 sort排序 实现从小到大存边，再将边加入图中．

将最小生成树的边权之和输出，如图不连通，则输出 orz

源码：

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

//定义
int f[5005],n,m,ans=0,cnt=0;
struct node{
	int x,y,z;
}a[200005];

//并查集操作部分
bool cmp(node px,node py){
	return px.z<py.z;
}
int find(int fx){
	if(f[fx]==fx) return fx;
	return f[fx]=find(f[fx]);
}
bool check(int cx,int cy){
	return find(cx)==find(cy);
}
void unite(int ux,int uy){
	if(!check(ux,uy)) f[find(ux)]=find(uy);
	return ;
}

int main(){
  
  // 输入部分
	cin>>n>>m;
	for(int i=1;i<=n;i++){
		f[i]=i;
	}
	for(int i=1;i<=m;i++){
		cin>>a[i].x>>a[i].y>>a[i].z;
	}

  //对边进行排序，将边以此加入图中
  sort(a+1,a+m+1,cmp);
	for(int i=1;i<=m;i++){
		if(!check(a[i].x,a[i].y)){
			unite(a[i].x,a[i].y);
			ans+=a[i].z;
			cnt++;
		}
	}
	
  if(cnt!=n-1) cout<<"orz"; //判断加入图中的边是否有 n-1 条边，如不是，那么图不连通
	else cout<<ans;
	return 0;
}

例题

模板：

洛谷 P3366 【模板】最小生成树

洛谷 P1195 口袋的天空

进阶：

洛谷 P1550 [USACO08OCT] Watering Hole G

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Prim 算法

Prim 算法是另一种常见并且好写的最小生成树算法．该算法的基本思想是从一个结点开始，不断加点（而不是 Kruskal 算法的加边）．

思路

具体来说，每次要选择距离最小的一个结点，以及用新的边更新其他结点的距离．

其实跟 Dijkstra 算法一样，每次找到距离最小的一个点，可以暴力找也可以用堆维护．

堆优化的方式类似 Dijkstra 的堆优化

实现

略

例题

基础：

洛谷 P2504 [HAOI2006] 聪明的猴子

洛谷 P2330 [SCOI2005] 繁忙的都市