当前位置: 首页 > news >正文

Java版-图论-最小生成树-Prim算法

实现描述

如图:
在这里插入图片描述

Prim算法的基本思想是从一个顶点开始,逐步构建最小生成树。具体步骤如下:

  1. 随机选取一个顶点作为起始点,并将其加入最小生成树的集合中。
  2. 从该顶点出发,选择一条边连接到其他未被访问的顶点中的最小权值边。
  3. 将该顶点加入到最小生成树的集合中,并标记为已访问。
  4. 重复步骤2和步骤3,直到最小生成树包含所有顶点。

与Kruskal算法相比,Kruskal是选择最小边,通过判断连通性加入最小生成树;
Prim算法是选择点,构成最小生成树,然后选择未加入的点,通过权重判断是否能加入最小生成树;

下面是详细的构建过程:

首先加入index=0的点,此时最小生成树包含了只有0;

最小生成树此时节点[0],其他各个节点到最小生成树距离表:

索引minDistance(所有节点到最小生成树的最小距离)nodeInTheTree(记录节点是否在最小生成树里面)
0true
15false
28false
37false
4无穷大false
53false

之后,选择距离最小生成树距离最近的点加入,这里选择index=5,最小生成树此时节点[0,5],其他各个节点到最小生成树距离表:

索引minDistance(所有节点到最小生成树的最小距离)nodeInTheTree(记录节点是否在最小生成树里面)
0true
15false
28false
36false
41false
53true

注意,此时最小生成树节点[0,5],是两个,这两个是一个整体;

依次类推,直至nodeInTheTree数组里面所有节点都加入,然后计算minDistance节点的和即为最小生成树边距离;

注意,如果需要获取加入的起点-终点的边情况,额外添加记录数组parents,当获取到本次加入最小生成树的节点时候,更新其他点连入最小生成树的边情况进行记录;

实现代码

public static void main(String[] args) {int nodeNum = 6;int[][] grid = {{0, 1, 5},{0, 5, 3},{0, 3, 7},{0, 2, 8},{1, 2, 4},{2, 5, 9},{3, 5, 6},{2, 3, 5},{3, 4, 5},{4, 5, 1}};int[][] matrix = new int[nodeNum][nodeNum]; // init matrixfor (int i = 0; i < nodeNum; i++) {Arrays.fill(matrix[i], Integer.MAX_VALUE);}for (int i = 0; i < grid.length; i++) {int u = grid[i][0];int v = grid[i][1];int w = grid[i][2];matrix[u][v] = w;matrix[v][u] = w;}int[] minDistance = new int[nodeNum]; // 所有节点到最小生成树的最小距离Arrays.fill(minDistance, Integer.MAX_VALUE);boolean[] nodeInTheTree = new boolean[nodeNum]; //记录节点是否在最小生成树里面int[] parents = new int[nodeNum]; //记录最小生成树的边Arrays.fill(parents, -1);for (int i = 0; i < nodeNum; i++) {int current = 0; //默认0int minValue = Integer.MAX_VALUE;//选择距离当前生成树最近的点for (int j = 0; j < nodeNum; j++) {if (nodeInTheTree[j]) {//在树中跳过continue;}if (minDistance[j] < minValue) {current = j;minValue = minDistance[j];}}nodeInTheTree[current] = true;//将选择的节点加入最小生成树//更新其他节点到最小生成树的距离for (int j = 0; j < nodeNum; j++) {if (nodeInTheTree[j]) {//在树中跳过continue;}if (matrix[current][j] < minDistance[j]) {minDistance[j] = matrix[current][j];parents[j] = current;     //用最新选择的点去连接之前的点}}}int totalDistance = 0;for (int i = 1; i < nodeNum; i++) {totalDistance += minDistance[i];}System.out.println("总的权重值为:" + totalDistance);//输出边for (int i = 1; i < nodeNum; i++) {System.out.println("u=" + i + "; v=" + parents[i]);}}

相关文章:

Java版-图论-最小生成树-Prim算法

实现描述 如图&#xff1a; Prim算法的基本思想是从一个顶点开始&#xff0c;逐步构建最小生成树。具体步骤如下&#xff1a; 随机选取一个顶点作为起始点&#xff0c;并将其加入最小生成树的集合中。从该顶点出发&#xff0c;选择一条边连接到其他未被访问的顶点中的最小权…...

Python 基础学习(一)

一.基础语法 注释 Python中单行注释以 # 开头&#xff0c;如下&#xff1a; #!/usr/bin/python3# 第一个注释 print ("Hello, Python!") # 第二个注释多行注释可以用多个 # 号&#xff0c;还有 ‘’’ 和 “”"&#xff1a; #!/usr/bin/python3# 第一个注释…...

vue2使用rtsp视频流接入海康威视摄像头(纯前端)

一.获取海康威视rtsp视频流 海康威视官方的RTSP最新取流格式如下: rtsp://用户名:密码IP:554/Streaming/Channels/101 用户名和密码 IP就是登陆摄像头时候的IP(笔者这里IP是192.168.1.210) 所以笔者的rtsp流地址就是rtsp://用户名:密码192.168.1.210:554/Streaming/Channel…...

利用PHP和GD库实现图片拼接的方法

利用PHP和GD库实现图片拼接的方法主要涉及到加载图片资源、创建目标画布、将图片资源绘制到目标画布上&#xff0c;并最终输出或保存拼接后的图片。以下是实现图片拼接的基本步骤&#xff1a; 加载图片资源&#xff1a; 使用imagecreatefromjpeg()、imagecreatefrompng()或ima…...

自动驾驶领域常用的软件与工具

CarSim&#xff1a;专门针对车辆动力学的仿真软件&#xff0c;能够预测和仿真汽车整车的操纵稳定性、制动性、平顺性、动力性和经济性。CarMaker&#xff1a;德国IPG公司推出的动力学、ADAS和自动驾驶仿真软件&#xff0c;提供精准的车辆本体模型和闭环仿真系统。VTD (Virtual …...

uniapp-内部项目使用文档

uniapp-内部项目使用文档 目录 uniapp-内部项目使用文档阶段1自行实现内容&#xff1a;阶段1问题记录&#xff1a; 阶段2自行实现内容&#xff1a; 阶段3 APP项目介绍及规范阶段4 公共组件方法UseList 列表页面HooksListItem 列表项uni-load-more 列表加载更多组件CardTitle 列…...

ASP .NET Core 中的环境变量

在本文中&#xff0c;我们将通过组织一场小型音乐会&#xff08;当然是在代码中&#xff09;来了解 ASP .NET Core 中的环境变量。让我们从创建项目开始&#xff1a; dotnet new web --name Concert 并更新Program.cs&#xff1a; // replace this: app.MapGet("/"…...

学科竞赛管理系统

文末获取源码和万字论文&#xff0c;制作不易&#xff0c;感谢点赞支持。 摘 要 随着国家教育体制的改革&#xff0c;全国各地举办的竞赛活动数目也是逐年增加&#xff0c;面对如此大的数目的竞赛信息&#xff0c;传统竞赛管理方式已经无法满足需求&#xff0c;为了提高效率&am…...

unity 让文字变形

效果&#xff1a; using TMPro; using UnityEngine; using NaughtyAttributes;[ExecuteInEditMode] public class TMTextPerpective : MonoBehaviour {[OnValueChanged("DoPerspective")][Range(-1f, 1f)]public float CenterBias 0f;[OnValueChanged("DoPers…...

Linux高并发服务器开发 第一天(Linux的目录结构 cd用法 终端提示符格式)

目录 1.命令解析器&#xff1a;shell 2.LINUX下的目录结构 3.cd的使用 3.1cd 绝对路径 3.2cd 相对路径 3.3cd 回车 3.4cd - 4. 终端提示符格式 1.命令解析器&#xff1a;shell 默认运行与计算机系统终端的 用来解析用户输入命令的工具 内核&#xff1a;操作系统的核…...

可造成敏感信息泄露!Spring Boot之Actuator信息泄露漏洞三种利用方式总结

1.介绍 Spring Boot是一个基于Spring的套件&#xff0c;它提供了一个即开即用的应用程序架构&#xff0c;可以简化Spring应用的创建及部署流程&#xff0c;帮助开发者更轻松快捷地构建出企业及应用。 Spring Boot项目中Actuator模块提供了众多HTTP接口端点&#xff08;Endpoi…...

支持图像和视频理解多模态开源大模型:CogVLM2 CogVLM2-Video

CogVLM2和CogVLM2-Video是新一代的开源模型&#xff0c;支持图像和视频理解&#xff0c;具有显著的性能提升。最近发布的更新包括CogVLM2论文的发表、在线演示和对视频理解的支持&#xff0c;能够处理最多1分钟的视频。新模型支持中英文&#xff0c;文本长度可达8K&#xff0c;…...

ClouderaManager 集群搭建

前提&#xff1a;服务器之前做过域名映射、免密登录 ClouderaManager 集群 1. 组件分布规划 服务器服务器h1zk、hdfs(dn)、yarn(nm)、spark、kafka、flumeh2hdfs(nn-standy)、yarn(rm-active)、sparkh3hdfs(nn-active)、yarn(rm-standy)、hive、sparkh4zk、hdfs(dn)、yarn(n…...

Docker 搭建 gitlab 服务器卡顿问题解决方法(创建:swap分区)

Docker 安装系列 服务器搭建了一个 gitlab 服务器以供自己开发使用&#xff0c;服务器搭建很简单&#xff0c;但是使用起来是相当的卡顿&#xff0c;在代码 pull&#xff0c;push 过程中都会有相应的延迟。gitlab 启动运行就占用了大量的内存&#xff0c;4G内存在启动后已经所…...

PVE修改IP地址

一、在局域网的电脑浏览器输入PVE的IP地址登录后台&#xff0c;从左边的菜单找到“PVE”—“_Shell”菜单&#xff0c;进入网页版的ssh界面下&#xff1b;或者在主机的控制台下输入root密码后登录到ssh下&#xff1b; 二、输入以下命令回车&#xff1a; vi /etc/network/inter…...

智能合约的离线签名(EIP712协议)解决方案

引言&#xff1a;本文由天玄链开源开发者提供&#xff0c;欢迎报名公益天玄链训练营 https://blockchain.163.com/trainingCamp 一、解决核心问题 项目方不支付gas费&#xff0c;由用户自己发起交易&#xff0c;用户支付gas费。用户的数据保存在链下服务器中&#xff0c;tok…...

大模型Qwen面试内容整理-应用场景与案例分析

Qwen模型凭借其强大的自然语言理解和生成能力,在多个实际应用场景中得到了广泛应用。以下是Qwen模型的主要应用场景及一些典型的案例分析,展示了它如何解决具体问题和带来实际价值。 智能对话系统 ● 应用场景 ○ 客服机器人:Qwen被用于开发智能客服机器人,能够理解客户的问…...

spring boot的统一异常处理,使用@RestControllerAdvice

RestControllerAdvice 是 Spring Boot 中用于全局异常处理的注解&#xff0c;它结合了 ControllerAdvice 和 ResponseBody 的功能。这意味着使用 RestControllerAdvice 注解的类将应用于所有 RequestMapping 方法&#xff0c;并且任何从这些方法返回的对象都会被转换为 HTTP 响…...

OFCA-OpenHarmony课后习题答案

本文是 OFCA-OpenHarmony 认证模拟考试的习题答案&#xff0c;涵盖 OpenHarmony 的多内核设计、权限申请、通知发布、系统线程、启动过程、分布式软总线、模块导入、文件管理、公共事件等多个方面。每道题目均提供了详细的选择项和正确答案&#xff0c;旨在帮助考生熟悉考试内容…...

Open AI 推出 ChatGPT Pro

每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展 想要探索生成式人工智能的前沿进展吗&#xff1f;订阅我们的简报&#xff0c;深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同&#xff0c;从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会&#xff0c;成为AI领…...

JiT源码深度剖析:从Denoiser到Transformer的完整实现

JiT源码深度剖析&#xff1a;从Denoiser到Transformer的完整实现 【免费下载链接】JiT PyTorch implementation of JiT https://arxiv.org/abs/2511.13720 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/jit8/JiT JiT&#xff08;Just image Transformer&#xff09;是一个…...

Zotero PDF Translate终极配置指南:如何一键激活20+翻译服务

Zotero PDF Translate终极配置指南&#xff1a;如何一键激活20翻译服务 【免费下载链接】zotero-pdf-translate Translate PDF, EPub, webpage, metadata, annotations, notes to the target language. Support 20 translate services. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mir…...

专利数据分析实战:从高通5G专利预测看技术趋势与竞争情报

1. 项目概述&#xff1a;一场关于专利里程碑的预测游戏在科技行业&#xff0c;尤其是半导体和通信领域&#xff0c;专利不仅是技术实力的证明&#xff0c;更是商业竞争的护城河。2018年&#xff0c;美国专利商标局即将迎来一个历史性时刻&#xff1a;颁发第1000万件美国实用专利…...

如何高效为离线音乐库批量下载同步歌词:LRCGET工具全解析

如何高效为离线音乐库批量下载同步歌词&#xff1a;LRCGET工具全解析 【免费下载链接】lrcget Utility for mass-downloading LRC synced lyrics for your offline music library. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lr/lrcget 你是否拥有大量本地音乐文件却苦于…...

Realme Q3 5G刷Pixel Experience GSI保姆级教程(附问题修复与救砖指南)

Realme Q3 5G刷入Pixel Experience GSI全流程实战手册 在ColorOS与类原生Android之间&#xff0c;总有一群追求极简体验的玩家。Realme Q3 5G作为一款性价比突出的设备&#xff0c;其官方系统预装的应用和服务未必符合所有用户的期待。本文将带你完整走过从解锁到问题修复的全过…...

如何用开源Lenovo Legion Toolkit彻底掌控你的拯救者笔记本:技术深度解析与实战指南

如何用开源Lenovo Legion Toolkit彻底掌控你的拯救者笔记本&#xff1a;技术深度解析与实战指南 【免费下载链接】LenovoLegionToolkit Lightweight Lenovo Vantage and Hotkeys replacement for Lenovo Legion laptops. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/le/Lenovo…...

终极矢量图标库完全指南:Remix Icon 3200+免费图标深度解析

终极矢量图标库完全指南&#xff1a;Remix Icon 3200免费图标深度解析 【免费下载链接】RemixIcon Open source neutral style icon system 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/RemixIcon Remix Icon 是一套开源的矢量图标库&#xff0c;包含超过3200个精心设…...

LangChain RAG开发套件:模块化架构与生产级实践指南

1. 项目概述&#xff1a;一个面向RAG应用开发的“瑞士军刀”如果你正在或打算基于LangChain构建检索增强生成&#xff08;RAG&#xff09;应用&#xff0c;那么“Vargha-Kh/Langchain-RAG-DevelopmentKit”这个项目&#xff0c;很可能就是你一直在寻找的那个“工具箱”。它不是…...

蓝牙6.0 Channel Sounding 基于接入地址的定时估计原理

基于接入地址的定时估计 先看下core spec的描述&#xff1a;蓝牙Core Spec Vol 6 Part H中 3.2节「基于接入地址的定时估计」&#xff0c;它定义了两种用于CS_SYNC包到达时间&#xff08;ToA&#xff09;估计的方法&#xff0c;是RTT测距的基础定时方案。下面我逐段拆解&#x…...

用Wireshark抓包分析Powerlink协议:从数据帧看懂主站轮询与从站响应

Wireshark实战&#xff1a;深度解析Powerlink协议的主从站通信机制 工业以太网协议Powerlink凭借其确定性实时通信能力&#xff0c;在自动化控制领域占据重要地位。本文将带您通过Wireshark抓包分析&#xff0c;揭开Powerlink主站轮询与从站响应的核心机制。不同于基础配置教程…...