目录

  • 1 绪论
    • 1.1 数据结构的定义和基本术语
    • 1.2 数据的逻辑结构和存储结构
    • 1.3 算法和算法分析
  • 2 线性表
    • 2.1 线性表的定义及逻辑结构
    • 2.2 顺序存储结构
    • 2.3 链式存储结构
    • 2.4 应用:一元多项式的表示和相加
  • 3 栈和队列
    • 3.1 栈
    • 3.2 队列
  • 4 串
    • 4.1 资源
  • 5 数组
    • 5.1 数组
    • 5.2 广义表
  • 6 树和二叉树
    • 6.1 树的定义和基本术语
    • 6.2 二叉树
    • 6.3 遍历二叉树和线索二叉树
    • 6.4 树和森林
    • 6.5 哈夫曼树及其应用
  • 7 图
    • 7.1 图的定义和基本术语
    • 7.2 图的存储结构
    • 7.3 图的遍历
    • 7.4 图的应用
  • 8 查找
    • 8.1 查找的基本概念
    • 8.2 基于线性表的查找
    • 8.3 基于树的查找
    • 8.4 哈希表
  • 9 内部排序
    • 9.1 排序的定义和种类
    • 9.2 插入排序
    • 9.3 B-树和B+树
    • 9.4 交换排序
    • 9.5 选择排序
    • 9.6 归并排序和基数排序
  • 10 实验
    • 10.1 目的要求
      • 10.1.1 参考代码
图的应用

 最小生成树

由生成树的定义可知,无向连通图的生成树不是唯一的。连通图的一次遍历所经过的边的集合及图中所有顶点的集合就构成了该图的一棵生成树,对连通图的不同遍历,就可能得到不同的生成树。

可以证明,对于有n个顶点的无向连通图,无论其生成树的形态如何,所有生成树中都有且仅有n1条边。

下面介绍两种常见的构造最小生成树的算法:普里姆算法和克鲁斯卡尔算法。

1普里姆(Prim)算法

普里姆算法的基本思想是:取图中任意一个顶点 v 作为生成树的根,寻找生成树之外的某个w顶点,往生成树上添加这个顶点 w。在添加的顶点 w 和已经在生成树上的顶点v 之间必定存在一条边,并且该边的权值在所有连通顶点 v w 之间的边中权值最小。之后继续往生成树上添加顶点,直至生成树上含有 n-1 个顶点为止。

2克鲁斯卡尔(Kruskal)算法

克鲁斯卡尔算法的基本思想是:为使生成树上边的权值之和达到最小,则应使生成树中每一条边的权值尽可能地小。

具体做法是:先构造一个只含 n 个顶点没有边的子图 SG,然后从权值最小的边开始,若它的添加不使SG 中产生回路,则在 SG 上加上这条边,如此重复,直至加上 n-1 条边为止。