离散最小生成树的权值怎么计算？

离散数学中求最小生成树权值的计算方法有Prim算法和Kruskal算法。

Prim算法：

1. 从树中任意选择一个顶点作为起始顶点，将其加入到最小生成树中；

2. 在未被加入最小生成树的顶点中，找出一条权值最小的边，将该边的另一个顶点加入到最小生成树中；

3. 重复步骤2，直到最小生成树中包含了所有的顶点。

Kruskal算法：

1. 将树中所有的边按照权值从小到大的顺序排列；

2. 从权值最小的边开始，依次选择边加入到最小生成树中，但是要保证加入的边不会形成环；

3. 重复步骤2，直到最小生成树中包含了所有的顶点。

prim算法和kruskal算法的区别？

Prim算法和Kruskal算法是两种经典的用于解决最小生成树（Minimum Spanning Tree）问题的算法，它们的区别如下：

1. 基本原理：

– Prim算法：以一个节点为起点，逐步添加与当前生成树连接的最短边，直到生成树覆盖了所有节点。

– Kruskal算法：按照边的权重从小到大选择边，如果选择的边不会构成回路，则将其加入生成树，直到生成树的边数达到节点数减一。

2. 算法复杂度：

– Prim算法：时间复杂度为O(V^2)或O(VlogV)，其中V是节点数。

– Kruskal算法：时间复杂度为O(ElogE)，其中E是边的数量。

3. 适用情况：

– Prim算法：适用于稠密图，即边的数量较多的情况。

– Kruskal算法：适用于稀疏图，即边的数量较少的情况。

4. 边的选择顺序：

– Prim算法：根据节点的连接状态选择边，保证生成树的连通性。

– Kruskal算法：按照边的权重从小到大选择边。

5. 数据结构：

– Prim算法：一般使用优先队列或最小堆来保存节点和边的信息。

– Kruskal算法：一般使用并查集来判断边是否形成回路。

综上所述，Prim算法的重点是选择与当前生成树连接的最短边，而Kruskal算法则是按照边的权重进行选择，并利用并查集来判断是否构成回路。这两个算法在不同的情况下有不同的适用性和效率。

对图2所示的加权无向图，用prim算法求最小生成树，设从结点a开始，画出构造过程。

• 问题补充： 麻烦答案尽量详细点，分给的够有诚意了
• 正在看 实在不懂 帮不了你谢谢

对于以下无向带权图。利用Prim算法，从V1出发，得到最小生成树的过程中，

• 依次归并到最小生成树顶点集U所产生的顶点序列是什么？这棵最小生成树的代价是多少？
• V1V2V3V4V5最小代价是2 + 5 + 3 + 6 = 16

我的数据结构课程设计题目是 最小生成树—Prim算法，请问哪位高手做过类似题目，能帮帮我吗

• 设计实现无向网结构，针对随机无向网实例和随机起点，用PRIM算法的基本思想求解出所有的最小生成树，并给出求解过程的动态图形演示。 可考虑实现不同存储结构上的实现。我的邮箱是liujd1994@163.com。麻烦高手能把程序和实验报告发给我让我参考一下啊
• 的数据结构课程设计题目你怎么分析预算的