给定有权无向图的邻接矩阵如下,其最小生成树的总权重是:
时间: 2025-06-22 07:41:23 浏览: 12
### 计算有权无向图的最小生成树总权重
对于给定邻接矩阵表示的有权无向图,可以通过Prim算法来寻找并计算最小生成树(MST)的总权重。此方法基于贪心策略,在每一步都选择当前可用最短边加入MST中直至覆盖所有顶点。
#### Prim算法概述
Prim算法利用了一个核心概念——切分定理,即通过不断选取连接已选集合与其他部分之间权值最小的边逐步构建最小生成树[^1]。当处理含有V个节点的图形时,最终会选出恰好V−1条这样的边构成完整的MST结构。
#### 初始化过程
为了便于操作,通常采用辅助数组`lowcost[]`记录各未访问节点至现有MST内最近节点间的距离;同时设置布尔型数组`visited[]`标记哪些节点已被纳入考虑范围之内。初始状态下设定任意一点作为起点,并将其余所有位置设为无穷大(代表尚未发现更近路径)[^3]。
#### 主循环逻辑
进入迭代阶段后,每次挑选出离已有子集最近的一个新成员u加入其中,更新其他候选者到达此处的最佳成本。具体来说:
- 遍历每一个可能成为下一个添加对象的位置j;
- 同步维护一个额外列表用于追踪实际选定顺序下的父结点关系以便后续重建整棵树木形态[^4]。
以下是Python版本的具体实现方式:
```python
import sys
def prim(n, graph):
key = [sys.maxsize]*n
parent = [None]*n
key[0] = 0
mstSet = [False]*n
parent[0]=-1
for count in range(n):
u = minKey(key,mstSet,n)
mstSet[u]=True
for v in range(n):
if (graph[u][v]>0 and not mstSet[v] and graph[u][v]<key[v]):
parent[v]=u
key[v]=graph[u][v]
result=0
for i in range(1,len(parent)):
result+=graph[i][parent[i]]
return result
def minKey(key,mstSet,n):
min=sys.maxsize
min_index=-1
for v in range(n):
if key[v]<min and not mstSet[v]:
min=key[v]
min_index=v
return min_index
```
上述代码片段实现了Prim算法的核心功能,能够接收输入参数包括节点数量n以及描述连通性的加权邻接矩阵形式图表数据structure `graph[][]`, 并返回所求得的最小生成树总体代价。
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