普里姆算法的简述

㈠ prim算法是什么

prim算法是图论中的一种算法。

普里姆算法（Prim算法），图论中的一种算法，可在加权连通图里搜索最小生成树。意即由此算法搜索到的边子集所构成的树中，不但包括了连通图里的所有顶点（英语：Vertex (graph theory)），且其所有边的权值之和亦为最小。

简介

最小生成树是数据结构中图的一种重要应用，它的要求是从一个带权无向完全图中选择n－1条边并使这个图仍然连通（也即得到了一棵生成树）,同时还要考虑使树的权最小。

为了得到最小生成树，人们设计了很多算法，最着名的有prim算法和kruskal算法。教材中介绍了prim算法，但是讲得不够详细，理解起来比较困难，为了帮助大家更好的理解这一算法，本文对书中的内容作了进一步的细化，希望能对大家有所帮助。

㈡ 普里姆算法

可以这么理解：因为最小生成树是包含所有顶点的所以开始lowcost先储存到第一个点的所有值，然后执行下面算法，找到最小值并记录是第几个点，比如说这个点是3，这样有了一条1-3得道路已经确定，现在从3出发找从3出发到其他顶点的路径，如果这个从3出发到达的路径长度比从1出发的短，则更新lowcost，这样使得lowcost保存一直到达该顶点的最短路径。比如1-4是5，3-4是4，则lowcost从原来的5被改为4。

㈢ 什么是普里姆算法

构造最小生成树用的，使用贪心策 略。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

㈣ 普里姆算法(Prime)

普利姆(Prim)算法求最小生成树，也就是在包含 n 个顶点的连通图中，找出只有(n-1)条边包含所有 n 个顶点的连通子图，也就是所谓的极小连通子图

普利坦闹仔姆的算法如下:

1. 有七个站点 A,B,C,D,E,F,G，现在需要修线路把弯哗七个站点联通

2. 各个站点的距离用边线表示(权)，比如 A->C 为7公里

问： 如让汪何修线路使各个站点都能联通， 同时修的线路里程最短？

㈤ 普里姆算法是什么

在计算机科学中，普里姆(也称为Jarník's)算法是一种贪婪算法，它为加权的无向图找到一个最小生成树 。

相关简介：

这意味着它找到边的一个子集，能够形成了一个包括所有顶点的树，其中在树中所有边的权重总和最小。该算法通过从任意起始顶点开始一次给树增加一个顶点来操作，在每个步骤中添加从树到另一个顶点的花费最小的可能的连接。

该算法由捷克数学家沃伊茨奇·贾尼克于1930年开发后，后来在1957年被计算机科学家罗伯特·普里姆，以及在1959年被艾兹赫尔·戴克斯特拉重新发现和重新出版。因此，它有时也被称为Jarník算法,普里姆-jarník算法。普里姆-迪克斯特拉算法或者DJP算法。

这个问题的其他众所周知的算法包括克鲁斯卡尔算法和 Borvka's算法。这些算法在一个可能的非连通图中找到最小生成森林；相比之下，普里姆算法最基本的形式只能在连通图中找到最小生成树。然而，为图中的每个连通分量单独运行普里姆算法，也可以用于找到最小生成森林。

就渐近时间复杂度而言，这三种算法对于稀疏图来说速度相同，但比其他更复杂的算法慢。然而，对于足够密集的图，普里姆算法可以在线性时间内运行，满足或改进其他算法的时间限制。

㈥ 简述最小生成树的Prime算法的思想

因该是prim算法
假设V是图中顶点的集合,E是图中边的集合,TE为最小生成树中的边的集合,则prim算法通过以下步骤可以得到最小生信含宽成树:
1:初始化:U={u 0},TE={f}.此步骤设立一个只有结点u 0的结点集U和一个空的边集TE作为最小生成树的初始形态,在随后的算法执行中,这个形态会不断的发生变化,直到得到最小生成树为止.
2:在所有u∈U,v∈V－U的边(u,v)∈E中,找一条权最小的边(u 0,v 0),将此边加进集合TE中,并将此边的非U中顶点加入U中.此步骤的功能是在边集E中找一条边,要求这条边满足以下条件:首先边的两个顶点要分别在顶点集合U和V－U中,其次边的权要最小.找到这条边以后,把这条边放到边集TE中,并把这条边上不在U中的那个顶点加入到U中.这一步骤在算法中应执行多次,每执行一次,集合TE和U都将发生变化,分别增加一条边和一个顶点滑亮,因此,TE和U是两个动态的集合,这一点在理解算法时要密切注意.
3:如果U=V,则算法结束;否则重复步骤2.可以把本步骤看成循环终止条件.我们可以算出当U=V时,步骤2共执行了n－1次(设n为图中顶点的数目),TE中也增加了n－1条边,这n－1条边就是需要求出老粗的最小生成树的边.

㈦ 普里姆算法和克鲁斯卡尔算法区别

普里姆算法和克鲁斯卡尔算法区别如下：
克鲁斯卡尔算法：是在剩下的所有未选取的边中，找最小边，如果和已选取的边构埋或成回路，则放弃，选晌液宴取次小边。
普里姆算法：同样是在未选取的边中寻找最小边，但是选取的原则多了宴银一条，就是该边必须和已选取的边相连，比如，如果边(1, 2)已被选取，那么接下来选取的边，必须是和顶点1，或者顶点2相连的。

㈧ prim算法 复杂度

普里姆算法（Prim算法），图论中的一种算法，可在加权连通图里搜索最小生成树。意即由此算法搜索到的边子集所构成的树中，不但包括了连通图里的所有顶点，且其所有边的权值之和亦为最小。该算法于1930年由捷克数学家沃伊捷赫·亚尔尼克发现；并在1957年由美国计算机科学家罗伯特·普里姆独立发现；1959年，艾兹格·迪科斯彻再次发现了该算法。因此，在某些场合，普里姆算法又被称为DJP算法、亚尔尼克算法或普里姆－亚尔尼克算法。
算法简单描述
1).输入：一个加权连通图，其中顶点集合为V，边集合为E；
2).初始化：Vnew = {x}，其中x为集合V中的任一节点（起始点），Enew = {},为空；
3).重复下列操作，直到Vnew = V：
a.在集合E中选取权值最小的边<u, v>，其中u为集合Vnew中的元素，而v不在Vnew集合当中，并且v∈V（如果存在有多条满足前述条件即具有相同权值的边，则可任意选取其中之一）；
b.将v加入集合Vnew中，将<u, v>边加入集合Enew中；
4).输出：使用集合Vnew和Enew来描述所得到的最小生成树。
时间复杂度
这里记顶点数v，边数e
邻接矩阵:O(v2) 邻接表:O(elog2v)

㈨ Prim算法的实现过程

G=（V,E）
①初始化：读入的数据用邻接矩阵x存储，一个一维布尔型数组chosen，记录第i个节点是否已选，初始值除1外全部设为false，记录权值的变量cost赋值为0；
以下②到④循环执行v-1次（每次生成一条边，运行（点的个数减1）次后，生成一棵最小生成树）：
②临时变量p赋值为无限大，用于记录当前最小值；
③二重循环（外循环i，内循环j）扫描邻接矩阵：如果chosen[i]=true（也就是说第i个点已选），那么扫描x[i]，如果not(chosen[j])（也就是说第j个点未选），那么如果x[i,j]<p，那么p赋值为x[i,j],临时变量q赋值为j;
④把cost赋值为cost+o，把chosen[q]赋值为true（也就是说第j个点已选）；
⑤输出cost。

一、以上给出具体的运行过程。这个算法的策略就是贪心，和dijkstra差不多，每次都选择未选的边中权值最小的那一条，直到生成最小生成树。用chosen的目的就是保证生成过程中没有环出现，也就是说保证选择的边不会通向一个已经包含在生成树中的点。
二、这个只输出最小生成树的每条边权值之和，如果要输出整棵最小生成树，加一个[1..n,1..2]的数组，在第④步的时候把每次选的边记录下来就可以了。
三、用小顶堆在第③步优化一下的话就不用每次都扫描那么多边了，只不过建堆维护堆代码写起来很麻烦。
四、prim适合用于比较稠密的网，点数和边数差不多的时候效率很恶心，一般都用kruskal。

㈩ 普里姆算法的相关信息

1）算法的基本思想：
普里姆算法的基本思想：普里姆算法是另一种构造最小生成树的算法，它是按逐个将顶点连通的方式来构造最小生成树的。
从连通网络N = { V, E }中的某一顶点u0出发，选择与它关联的具有最小权值的边(u0, v)，将其顶点加入到生成树的顶点集合U中。以后每一步从一个顶点在U中，而另一个顶点不在U中的各条边中选择权值最小的边(u, v),把该边加入到生成树的边集TE中，把它的顶点加入到集合U中。如此重复执行，直到网络中的所有顶点都加入到生成树顶点集合U中为止。
假设G=(V，E)是一个具有n个顶点的带权无向连通图，T(U，TE)是G的最小生成树，其中U是T的顶点集，TE是T的边集，则构造G的最小生成树T的步骤如下：
（1）初始状态，TE为空，U={v0}，v0∈V；
（2）在所有u∈U，v∈V-U的边(u，v)∈E中找一条代价最小的边(u′，v′)并入TE，同时将v′并入U；
重复执行步骤（2）n-1次，直到U=V为止。
在普里姆算法中，为了便于在集合U和(V-U)之间选取权值最小的边，需要设置两个辅助数组closest和lowcost，分别用于存放顶点的序号和边的权值。对于每一个顶点v∈V-U，closest[v]为U中距离v最近的一个邻接点，即边(v，closest[v])是在所有与顶点v相邻、且其另一顶点j∈U的边中具有最小权值的边，其最小权值为lowcost[v]，即lowcost[v]=cost[v][closest[v]]，采用邻接表作为存储结构：
设置一个辅助数组closedge[]：
lowcost域存放生成树顶点集合内顶点到生成树外各顶点的各边上的当前最小权值；
adjvex域记录生成树顶点集合外各顶点距离集合内哪个顶点最近(即权值最小)。
应用Prim算法构造最小生成树的过程: