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kruskal算法时间复杂度
克鲁斯卡尔算法
的
时间复杂度
为多少
答:
时间复杂度为O(|E|log|E|),其中E和V分别是图的边集和点集
。基本思想是先构造一个只含 n 个顶点、而边集为空的子图,把子图中各个顶点看成各棵树上的根结点,之后,从网的边集 E 中选取一条权值最小的边,若该条边的两个顶点分属不同的树,则将其加入子图,即把两棵树合成一棵树。反...
Kruskal算法
的
时间复杂度
是多少?
答:
Kruskal算法的时间复杂度由排序算法决定,若采用快排则时间复杂度为O(N log N)
。kruskal算法:求加权连通图的最小生成树的算法。kruskal算法总共选择n- 1条边,(共n个点)所使用的贪婪准则是:从剩下的边中选择一条不会产生环路的 具有最小耗费的边加入已选择的边的集合中。注意到所选取的边若产...
Prim算法和
Kruskal算法
的区别是什么?
答:
在同样的图结构下,Prim算法的
时间复杂度
为O(N^2),其中N为节点数;而
Kruskal算法
的时间复杂度为O(ElogE),其中E为边数,因此在边数较多的情况下,Kruskal算法更快。Prim算法通常使用堆来实现,以便快速找到权值最小的边;而Kruskal算法通常使用并查集来实现,以便快速判断边是否连接了已有的生成树。总...
prim算法和
kruskal算法
的区别
答:
Kruskal算法的时间复杂度
克鲁斯卡尔(Kruskal)算法的时间复杂度是O(ElogE),其中E是边的数量
。具体的解释如下:1、根据Kruskal算法的基本思想,需要将n个节点看成n颗单节点树,时间复杂度为O(n);2、构造各个边的时间复杂度为O(E);3、将所有边按权值排序的时间复杂度为O(ElogE);4、处理...
克鲁斯卡尔算法
介绍
答:
1、克鲁斯卡尔算法是求连通网的最小生成树的另一种方法。与普里姆算法不同,
它的时间复杂度为O(eloge)(e为网中的边数)
,所以,适合于求边稀疏的网的最小生成树。2、克鲁斯卡尔(Kruskal)算法从另一途径求网的最小生成树。其基本思想是:假设连通网G=(V,E),令最小生成树的初始状态为只有...
下面关于Prim算法和
KruskAl算法
的
时间复杂度
正确的是()。
答:
【答案】:B
最小生成树实际应用的例子
答:
Kruskal算法
,过程描述:始终以边为主导地位,先选择权值最小的边,总是选择当前可用最小权值边,并且每次判断两点之间是否已经间接连通,如果已经间接连通,则跳过此边。
时间复杂度
是O(n*logn),适用于求边稀疏连通网的最小生成树。Prim算法,过程描述:Prim算法始终以顶点为主导,并且起始点的选择是任意...
kruskal算法
是贪心吗
答:
我们可以将这个生成树变换成已按照边权值从小到大排序的边构成的生成树,这个新的生成树的权值要小于原来的生成树。因此,只有按照边权值从小到大排序的边构成的生成树才是最小生成树。
Kruskal算法
的
时间复杂度
为O(ElogE),其中E为边的数量。因此,Kruskal算法是一种高效而又简单的求解最小生成树问题的...
最小生成树 普里姆算法和
克鲁斯卡尔算法
答:
kruskal算法
的
时间复杂度
主要由排序方法决定,其排序算法只与带权边的个数有关,与图中顶点的个数无关,当使用时间复杂度为O(eloge)的排序算法时,克鲁斯卡算法的时间复杂度即为O(eloge),因此当带权图的顶点个数较多而边的条数较少时,使用
克鲁斯卡尔算法
构造最小生成树效果最好!克鲁斯卡尔算法 ...
蚁群
算法
中转移概率是怎么用的.不同的蚂蚁为什么会选择不同的路径_百...
答:
Prime 算法和
Kruskal 算法
都是用来求加权连通简单图中权和最小的支撑树(即最小树)的,Prime算法的
时间复杂度
为O(n^2) (n 为顶点数),Kruskal 算法的时间复杂度为 O(eln(e)) (e为边数),这两种算法都是多项式
时间算法
,也就是说,最小树问题已经有了有效算法去求解,属于P问题。Dijkstra ...
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