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学习资料：代码随想录

prim算法精讲

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无向有权图，最小生成树是所有节点的最小连通子图，即：以最小的成本（边的权值）将图中所有节点链接到一起。

比较绕的一点是加入的是边，但是是主要操作的是节点

三部曲：

选距离生成树最近节点（一开始一般就选第一个节点）；

将节点加入最小生成树，对于该求最小权值和的题，该步就是记录一下该节点已经加入生成树

更新非生成树节点到最小生成树的距离，要重点理解更新这个词，有点动态规划的意思，因为这个距离的数组的变化是由且仅由刚添加的这个节点引起的

#include <iostream>
#include <vector>
#include <climits>
using namespace std;int main(){int v,e;cin>>v>>e;vector<vector<int>> pointTOpoint(v+1,vector<int>(v+1,10001));int x,y,val;for(int i=0;i<e;i++){cin>>x>>y>>val;pointTOpoint[x][y]=val;pointTOpoint[y][x]=val;}vector<int> minDistance(v+1,10001);   //用于记录节点到最小生成树距离的vector<bool> addedPoint(v+1,false);   //记录机电是否已经在最小生成树里for(int i=1;i<v;i++){                 //v个点用v-1条边就够了int cur=-1;int mindisNow=INT_MAX;for(int j=1;j<=v;j++){if(!addedPoint[j]&&minDistance[j]<mindisNow){cur=j;mindisNow=minDistance[j];}}addedPoint[cur]=true;//没次增加一条边，都更新minDistancefor(int j=1;j<=v;j++){if(!addedPoint[j]&&minDistance[j]>pointTOpoint[cur][j]){minDistance[j]=pointTOpoint[cur][j];}}} int result =0;for(int i=2;i<=v;i++){result+=minDistance[i];}cout<<result;
}

kruskal算法精讲

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先把边按权值排个队，之后借用并查集，判断是否有环，将边按权值从小到大添加

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;struct edges{int left,right,value;
};int n=10001;
vector<int> father(n,-1);void init(){for(int i=0;i<n;i++){father[i]=i;}
}int find(int u){return u==father[u]?u:father[u]=find(father[u]);
}
bool isSame(int u,int v){u=find(u);v=find(v);return u==v;
}
void join(int u,int v){u=find(u);v=find(v);if(u==v) return;father[v]=u;
}int main(){int v,e;cin>>v>>e;int v1,v2,val;vector<edges> bian;while(e--){cin>>v1>>v2>>val;bian.push_back({v1,v2,val});}sort(bian.begin(),bian.end(),[](const edges& a,const edges& b){   //内联lambda表达式作为sort的比较函数return a.value<b.value;});int result=0;init();for(int i=0;i<bian.size();i++){       //这里不能为<e,因为e在while循环中值已经被修改if(isSame(bian[i].left,bian[i].right)) continue;join(bian[i].left,bian[i].right);result+=bian[i].value;}cout<<result;
}

Prim 算法 时间复杂度为 O(n^2)，其中 n 为节点数量，它的运行效率和图中边树无关，适用稠密图。

Kruskal算法 时间复杂度 为 nlogn（大头在快排），其中n 为边的数量，适用稀疏图。