🎉 Kruskal算法简易教程 | 附最全注释代码实现 📊
2025-04-08 03:31:20
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导读 Kruskal算法是解决最小生成树的经典方法之一,尤其适合图论初学者掌握!它通过贪心策略,从边的角度出发,逐步构建最优解。🔍首先,我们需...
Kruskal算法是解决最小生成树的经典方法之一,尤其适合图论初学者掌握!它通过贪心策略,从边的角度出发,逐步构建最优解。🔍
首先,我们需要对所有边按权重从小到大排序。然后依次尝试将边加入结果集中,但需确保不会形成环(可通过并查集检测)。如果满足条件,则这条边被保留;否则跳过。💡
以下是Python代码实现👇
```python
def kruskal(edges, n):
edges.sort(key=lambda x: x[2]) 按权重排序
parent = list(range(n))
def find(u):
while parent[u] != u:
parent[u] = parent[parent[u]] 路径压缩
u = parent[u]
return u
result = []
for u, v, w in edges:
root_u, root_v = find(u), find(v)
if root_u != root_v: 不构成环
result.append((u, v, w))
parent[root_u] = root_v
return result
```
测试实例:
输入:
`edges = [(0, 1, 10), (0, 2, 6), (0, 3, 5), (1, 3, 15), (2, 3, 4)]`
输出:
`[(0, 3, 5), (2, 3, 4), (0, 1, 10)]`
通过Kruskal算法,我们轻松找到全局最优解!🌟
算法 图论 最小生成树
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