普里姆與克魯斯卡爾算法有什么區(qū)別？不總是一樣的。Kruskal算法是一種精確的算法，即每次都能得到最優(yōu)解，但對于大規(guī)模最小生成樹問題，求解速度較慢。Prim算法是一種近似求解算法，雖然它能得到大多數(shù)最

普里姆與克魯斯卡爾算法有什么區(qū)別？

不總是一樣的。Kruskal算法是一種精確的算法，即每次都能得到最優(yōu)解，但對于大規(guī)模最小生成樹問題，求解速度較慢。Prim算法是一種近似求解算法，雖然它能得到大多數(shù)最小生成樹問題的最優(yōu)解，但其中相當(dāng)一部分是近似最優(yōu)解。這是我個人的看法。

普里姆算法和克魯斯卡爾算法區(qū)別？

Kruskal算法：

是在剩余的未選定邊中找到最小邊。如果它與選定的邊形成一個循環(huán)，它將放棄并選擇第二小的邊。。

Prim算法：

相同的方法是在未選擇的邊中找到最小的邊，但還有一個選擇原則，即邊必須與所選邊連接。例如，如果邊（1，2）已選定，則下一條選定邊必須與頂點(diǎn)1或頂點(diǎn)2連接。。就這樣。。

已知一個無向圖如下，分別用普里姆和克魯斯卡爾算法生成最小生成樹（假設(shè)以1為起點(diǎn)，試畫出構(gòu)造過程）？

prim算法的基本思想是假設(shè)n=（V，e）是一個具有n個頂點(diǎn)的連通網(wǎng)絡(luò)，t=（U，TE）是最小生成樹，其中U是t的頂點(diǎn)集，TE是t的邊集。（1）初始U={U0}（U0∈V），TE=φ；（2）從U∈U的所有邊中選擇最小代價邊（U0，V0），V∈V-U并合為te，V0并合為U；（3）重復(fù)（2）直到U=V，此時te必須包含n-1條邊，則t=（V，{te}）是n的最小生成樹，Kruskal算法的基本思想是假設(shè)n=（V，e）是一個具有n個頂點(diǎn)的連通網(wǎng)絡(luò)，（1）n個頂點(diǎn)被視為n個集合；（2） 根據(jù)從小到大的權(quán)重順序選擇邊。所選邊應(yīng)滿足兩個頂點(diǎn)不在同一組頂點(diǎn)中，且該邊位于生成樹的邊集中。同時，合并邊的兩個頂點(diǎn)集；（3）重復(fù)（2），直到所有頂點(diǎn)都在同一個頂點(diǎn)集中。注：1。最小生成樹不是唯一的。2圖形從最小的節(jié)點(diǎn)開始。

圖所示是一個無向帶權(quán)圖,請分別按Prim算法和Kruskal算法求最小生成樹？

prim算法有兩個主要特點(diǎn)：時間復(fù)雜度為O（N2）。它適用于尋找邊密集的最小生成樹。

2. Kruskal算法特點(diǎn)：時間復(fù)雜度為O（eloge）（E是網(wǎng)絡(luò)中的邊數(shù)），適合于尋找稀疏網(wǎng)絡(luò)的最小生成樹。