对于该无向图利用克鲁斯卡尔算法求最小生成树,请写出最小生成树的产生过程,并写出算法在运行时的并查集DS的值的变化过程。DS值怎么算
时间: 2025-06-23 21:28:12 浏览: 12
### 克鲁斯卡尔算法求解最小生成树的过程
克鲁斯卡尔(Kruskal)算法是一种用于求解最小生成树(Minimum Spanning Tree, MST)的贪心算法[^1]。此算法关注的是边而不是顶点,因此它通过逐步增加最短的边来构建MST。
#### 边的选择与排序
首先,将图中的所有边按照它们的权重升序排列。这一操作可以通过任何有效的排序算法完成,比如快速排序或堆排序。一旦完成了排序,便可以开始尝试向MST中添加这些边了。
#### 使用并查集防止形成环路
为了确保所选边不会造成循环路径,使用了一种称为并查集(Disjoint Set Union-Find Structure)的数据结构来进行管理。每当考虑一条新边时,会检查这条边两端所在的集合是否相同:
- 如果不同,则说明这两端目前并不相通,此时可安全地将该边加入到正在构建的MST中,并且更新这两个端点所属的集合信息;
- 若相同则意味着加入当前边将会创建一个新的环形路径,故而跳过这条边继续考察下一条可能合适的候选边。
这种机制有效地避免了重复连接同一组节点的情况发生,从而保证最终得到的结果确实是一棵树而非其他类型的图形结构。
```cpp
// C++ 实现部分功能示意代码
struct Edge {
int u, v;
double weight;
};
bool cmp(const Edge& a, const Edge& b){
return a.weight < b.weight;
}
class DisjointSet {
private:
vector<int> parent;
public:
void make_set(int n);
int find(int x); // 查找根结点的同时做路径压缩优化
bool union_sets(int a, int b); // 合并两个子集
};
```
随着每一步的操作,`parent[]` 数组不断调整以反映最新的连通状态,这便是所谓的数据结构调整过程的一部分体现形式之一。
### 并查集(Disjoint Set)的数据结构变化过程解释
在执行上述过程中,并查集内部会发生一系列的变化。具体来说,
- **初始化阶段**:对于每一个单独存在的顶点而言,都各自属于独立的一个集合内,即 `make_set()` 函数的作用就是在程序启动初期为每个元素分配唯一的代表者身份。
- **查找操作期间**:当调用 `find(x)` 方法查询某个特定成员所在的具体分组时,除了返回对应的领导者的编号之外,还会顺便对该链路上的所有中间环节实施“路径压缩”,以此减少后续访问所需的时间开销。
- **合并动作之后**:每当成功利用 `union_sets(a,b)` 把一对原本互不隶属的对象强行关联起来以后,整个系统的拓扑关系也随之发生了相应变动——原先分散于两处的小团体现在变成了更大规模的整体单位。
综上所述,在运用克鲁斯卡尔法计算最小生成树的过程中,并查集不仅扮演着至关重要的角色而且其自身的形态也在持续演变之中。
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