从贪心角度理解Kruskal算法:Python实现最小生成树的核心思想
Kruskal算法是一种用于构建最小生成树的贪心算法。其核心思想是将所有边按权值从小到大进行排序,并依次将边加入到生成树中。在加入边的过程中需要判断该边所连接的两个顶点是否属于不同的连通块,如果属于不同的连通块,则将它们合并,直到所有的点都被加入到生成树中为止。
下面是Kruskal算法的Python实现:
class UnionFind: def __init__(self, n): self.parent = list(range(n)) self.size = [1] * n def find(self, x): if self.parent[x] != x: self.parent[x] = self.find(self.parent[x]) return self.parent[x] def union(self, x, y): px, py = self.find(x), self.find(y) if px == py: return False if self.size[px] < self.size[py]: px, py = py, px self.parent[py] = px self.size[px] += self.size[py] return True def kruskal(edges, n): edges = sorted(edges, key=lambda x: x[2]) tree = [] uf = UnionFind(n) for e in edges: if uf.union(e[0], e[1]): tree.append(e) if len(tree) == n - 1: break return tree
其中,UnionFind类是一个并查集,用于维护连通块。kruskal函数接收一个边集和点数,返回最小生成树的边集。该函数首先对边按权值进行排序,并依次将边加入到生成树中。在加入边的过程中,判断该边所连接的两个顶点是否属于不同的连通块,如果属于不同的连通块,则将它们合并,直到所有的点都被加入到生成树中为止。
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