最小生成树算法和单源最短路径算法

发布时间:2021-10-22 11:14:33

Prim和Dijkstra算法的区别
一、原文:
http://www.cnblogs.com/huiliu/archive/2011/04/15/2017228.html


在图论中,Prim算法是计算最小生成树的算法,而Dijkstra算法是计算最短路径的算法。二者看起来比较类似,因为假设全部顶点的集合是V,已经被挑选出来的点的集合是U,那么二者都是从集合V-U中不断的挑选权值最低的点加入U,那么二者是否等价呢?也就是说是否Dijkstra也可以计算出最小生成树而Prim也可以计算出从第一个顶点v0到其他点的最短路径呢?答案是否定的,否则就不必有两个算法了。


二者的不同之处在于“权值最低”的定义不同,Prim的“权值最低”是相对于U中的任意一点而言的,也就是把U中的点看成一个整体,每次寻找V-U中跟U的距离最小(也就是跟U中任意一点的距离最小)的一点加入U;而Dijkstra的“权值最低”是相对于v0而言的,也就是每次寻找V-U中跟v0的距离最小的一点加入U。


一个可以说明二者不等价的例子是有四个顶点(v0, v1, v2, v3)和四条边且边值定义为(v0, v1)=20, (v0, v2)=10, (v1, v3)=2, (v3, v2)=15的图,用Prim算法得到的最小生成树中v0跟v1是不直接相连的,也就是在最小生成树中v0v1的距离是v0->v2->v3->v1的距离是27,而用Dijkstra算法得到的v0v1的距离是20,也就是二者直接连线的长度。


二、原文:http://www.cnblogs.com/aiyelinglong/archive/2012/03/26/2418707.html


最小生成树(prime算法、kruskal算法) 和 最短路径算法(floyd、dijkstra)
  带权图分为有向和无向,无向图的最短路径又叫做最小生成树,有prime算法和kruskal算法;有向图的最短路径算法有dijkstra算法和floyd算法。


  生成树的概念:联通图G的一个子图如果是一棵包含G的所有顶点的树,则该子图称为G的生成树 生成树是联通图的极小连通子图。所谓极小是指:若在树中任意增加一条边,则 将出现一个回路;若去掉一条边,将会使之编程非连通图。生成树各边的权 值总和称为生成素的权。权最小的生成树称为最小生成树,常用的算法有prime算法和kruskal算法。


  最短路径问题旨在寻找图中两节点之间的最短路径,常用的算法有:floyd算法和dijkstra算法。


  构造最小生成树一般使用贪心策略,有prime算法和kruskal算法


  prime算法的基本思想


1.清空生成树,任取一个顶点加入生成树


2.在那些一个端点在生成树里,另一个端点不在生成树里的边中,选取一条权最小的边,将它和另一个端点加进生成树


3.重复步骤2,直到所有的顶点都进入了生成树为止,此时的生成树就是最小生成树
  kruskal算法:构造一个只含n个顶点,而边集为空的子图,若将该子图中各个顶点看成是各棵树的根节点,则它是一个含有n棵树的森林 。之后,从网的边集中选取一条权值最小的边,若该边的两个顶点分属不同的树 ,则将其加入子图,也就是这两个顶点分别所在的 两棵树合成一棵树;反之,若该边的两个顶点已落在同一棵树上,则不可取,而应该取下一条权值最小的边再试之。依次类推,直至森林只有一棵树。kruskal算法能够在并查集的基础很快的实现。结合例子来介绍具体算法实现(其中并查集的部分可以详见并查集介绍部分) http://poj.org/problem?id=1251
  最短路径问题旨在寻找图中两节点之间的最短路径,常用的算法有:floyd算法和dijkstra算法。


  floyd算法是最简单的最短路径算法,可以计算图中任意两点间的最短路径 folyd算法的时间复杂度是O(N3),如果是一个没有边权的图,把相连的两点 间的距离设为dist[i][j] = 1,不相连的两点设为无穷大,用 floyd算法可以判断i,j两点是否有路径相连。


  dijkstra算法用来计算从一个点到其他所有点的最短路径的算法,复杂度O(N2)。

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