Kruskal最小生成树

Kruskal最小生成树

Kruskal最小生成树 是求解图G的最小生成树（最优树）T 的算法。Kruskal算法是基于边来构造的算法，相对好理解。还有一个Prim算法是从点方面考虑的构建方式。

对于图 \(G(V,E)\) ，Kruskal算法的时间复杂度是 \(O(|E| \cdot \alpha(V))\) ，其中α为Ackermann函数，其增长非常慢，我们可以视为常数。所以Kruskal算法的时间复杂度为 \(O(E \log(E))\).

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Kruskal算法运行步骤如下：

设权图 \(G = (P, L)\) 是连通的。

1. 取 $l_1 \in L(G) $ ，使 \(\omega(l_1)\) 最小。
2. 如果 \(l_1,l_2, ...,l_i\) 已经得到，则从 $L(G) - {l_1,l_2,...,l_i} $ 中取 \(l_{i+1}\) ，使得 \(\{l_1,l_2,...,l_i,l_{i+1} \}\) 组成无回路的图，并且 \(\omega(l_{i+1})\) 最小，如果不存在这样的 \(l_{i+1}\) ，则算法停止。

以上来自《离散数学结构》

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至于代码怎么写。

我们先存下所有的边，将所有边按照边权排序。然后开始按顺序枚举每一条边，如果会成环则跳过，不成还就加入，直到所有边都枚举完成。

其中如何判断成环，我们需要用到并查集。每次加入一条边时，我们把起点和终点加入一个并查集中。判断成环时，只需要判断新加的这条边的起点终点是否在同一个并查集中即可。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
const int maxn = 1000010;

struct Edge {
    int x, y, value;
} edge[maxn];
int fa[maxn];
int n, m, p;
int x, y;
int res;

bool com(Edge x, Edge y) {  //排序函数
    if (x.value < y.value) return true;
    else return false;
}

//并查集操作
int find(int x) {
    if (fa[x] == x) return x;
    return fa[x] = find(fa[x]);
}
void combine(int x, int y) {
    int fx = find(x), fy = find(y);
    fa[fx] = fy;
    return;
}

//Kruskal算法
int Kruskal() {
    int ans = 0, cnt = 0;
    for (int i = 1; i <= m; i++) {
        if (find(edge[i].x) != find(edge[i].y)) {   //判断加上这条边之后是否会形成回路
            combine(edge[i].x, edge[i].y);  //不会，则合并
            cnt++;
            ans = ans + edge[i].value;  //记录答案
        }
        if (cnt == n - 1) break;    //n-1条边代表已经提前生成完成了
    }
    if (cnt < n - 1) return -1; //枚举完所有边之后任然不足 n-1条边，则不存在最小生成树 orz
    return ans;
}

int main() {
    scanf("%d%d", &n, &m);
    for (int i = 1; i <= n; i++) fa[i] = i;
    for (int i = 1; i <= m; i++) {
        scanf("%d%d%d", &edge[i].x, &edge[i].y, &edge[i].value);
    }
    sort(edge + 1, edge + m + 1, com);
    res = Kruskal();
    if (res == -1) printf("orz\n");
    else printf("%d\n", res);
    return 0;
}