xxx 最小生成树的 Borůvka 算法
字数 1599 2025-11-24 07:48:55

xxx 最小生成树的 Borůvka 算法

题目描述
给定一个连通无向图 \(G = (V, E)\),其中每条边 \(e \in E\) 有一个权重 \(w(e)\),要求找到图 \(G\) 的一棵最小生成树(MST),即一个包含所有顶点的连通无环子图,且所有边的权重之和最小。Borůvka 算法是一种用于求解最小生成树的高效算法,特别适合并行计算和稀疏图。

解题过程
Borůvka 算法的核心思想是分阶段进行多轮操作,每轮中每个连通分量选择一条连接该分量与其他分量的最小权重边,并将这些边加入生成树,同时合并连通分量。重复这一过程直到只剩一个连通分量。

步骤详解

  1. 初始化

    • 将每个顶点视为一个独立的连通分量(即初始时有 \(|V|\) 个分量)。
    • 初始化一个空集合 \(T\),用于存储最小生成树的边。
  2. 迭代合并连通分量
    当连通分量的数量大于 1 时,重复以下步骤:
    a. 为每个连通分量选择最小边

    • 遍历所有连通分量。对于每个连通分量 \(C\),找到所有连接 \(C\) 与图中其他分量的边中权重最小的一条(即满足一个端点在 \(C\) 内,另一个端点不在 \(C\) 内)。
    • 记录这些最小边(注意:一条边可能被两个分量选择,需去重)。
      b. 将选择的边加入生成树
    • 将步骤 (a) 中选出的边加入集合 \(T\)(需避免重复添加同一条边)。
      c. 合并连通分量
    • 根据加入的边,合并连通分量(例如使用并查集数据结构来管理分量的合并)。
    • 更新当前连通分量的数量。
  3. 输出结果

    • 当只剩下一个连通分量时,集合 \(T\) 中的边构成最小生成树。

示例说明
考虑一个简单图,顶点集 \(V = \{A, B, C, D\}\),边集如下:

  • \((A, B)\) 权重 1
  • \((B, C)\) 权重 2
  • \((C, D)\) 权重 3
  • \((A, D)\) 权重 4

执行过程

  • 初始状态:每个顶点是一个分量:\(\{A\}, \{B\}, \{C\}, \{D\}\)\(T = \emptyset\)
  • 第一轮
    • 分量 \(\{A\}\) 的最小边为 \((A, B)\)(权重 1)。
    • 分量 \(\{B\}\) 的最小边为 \((A, B)\)(权重 1)。
    • 分量 \(\{C\}\) 的最小边为 \((B, C)\)(权重 2)。
    • 分量 \(\{D\}\) 的最小边为 \((C, D)\)(权重 3)。
    • 将边 \((A, B)\)\((B, C)\)\((C, D)\) 加入 \(T\),合并分量后得到 \(\{A, B\}, \{C, D\}\)
  • 第二轮
    • 分量 \(\{A, B\}\) 的最小边为 \((B, C)\)(权重 2,连接 \(\{C, D\}\))。
    • 分量 \(\{C, D\}\) 的最小边为 \((B, C)\)(权重 2,连接 \(\{A, B\}\))。
    • 将边 \((B, C)\) 加入 \(T\)(已存在,无需重复添加),合并分量后得到 \(\{A, B, C, D\}\)
  • 结束:输出 \(T = \{(A, B), (B, C), (C, D)\}\),总权重为 6。

算法特点

  • 时间复杂度\(O(E \log V)\),其中每轮处理 \(O(E)\) 条边,最多 \(O(\log V)\) 轮(每轮后连通分量数至少减半)。
  • 优势:适合并行计算,因每轮中各分量的最小边选择可独立进行。
  • 注意事项:需使用并查集高效合并分量,并避免重复添加边。

通过以上步骤,Borůvka 算法逐步合并连通分量,最终构建出最小生成树。

xxx 最小生成树的 Borůvka 算法 题目描述 给定一个连通无向图 \( G = (V, E) \),其中每条边 \( e \in E \) 有一个权重 \( w(e) \),要求找到图 \( G \) 的一棵最小生成树(MST),即一个包含所有顶点的连通无环子图,且所有边的权重之和最小。Borůvka 算法是一种用于求解最小生成树的高效算法,特别适合并行计算和稀疏图。 解题过程 Borůvka 算法的核心思想是分阶段进行多轮操作,每轮中每个连通分量选择一条连接该分量与其他分量的最小权重边,并将这些边加入生成树,同时合并连通分量。重复这一过程直到只剩一个连通分量。 步骤详解 初始化 将每个顶点视为一个独立的连通分量(即初始时有 \( |V| \) 个分量)。 初始化一个空集合 \( T \),用于存储最小生成树的边。 迭代合并连通分量 当连通分量的数量大于 1 时,重复以下步骤: a. 为每个连通分量选择最小边 : 遍历所有连通分量。对于每个连通分量 \( C \),找到所有连接 \( C \) 与图中其他分量的边中权重最小的一条(即满足一个端点在 \( C \) 内,另一个端点不在 \( C \) 内)。 记录这些最小边(注意:一条边可能被两个分量选择,需去重)。 b. 将选择的边加入生成树 : 将步骤 (a) 中选出的边加入集合 \( T \)(需避免重复添加同一条边)。 c. 合并连通分量 : 根据加入的边,合并连通分量(例如使用并查集数据结构来管理分量的合并)。 更新当前连通分量的数量。 输出结果 当只剩下一个连通分量时,集合 \( T \) 中的边构成最小生成树。 示例说明 考虑一个简单图,顶点集 \( V = \{A, B, C, D\} \),边集如下: \( (A, B) \) 权重 1 \( (B, C) \) 权重 2 \( (C, D) \) 权重 3 \( (A, D) \) 权重 4 执行过程 : 初始状态 :每个顶点是一个分量:\( \{A\}, \{B\}, \{C\}, \{D\} \),\( T = \emptyset \)。 第一轮 : 分量 \( \{A\} \) 的最小边为 \( (A, B) \)(权重 1)。 分量 \( \{B\} \) 的最小边为 \( (A, B) \)(权重 1)。 分量 \( \{C\} \) 的最小边为 \( (B, C) \)(权重 2)。 分量 \( \{D\} \) 的最小边为 \( (C, D) \)(权重 3)。 将边 \( (A, B) \)、\( (B, C) \)、\( (C, D) \) 加入 \( T \),合并分量后得到 \( \{A, B\}, \{C, D\} \)。 第二轮 : 分量 \( \{A, B\} \) 的最小边为 \( (B, C) \)(权重 2,连接 \( \{C, D\} \))。 分量 \( \{C, D\} \) 的最小边为 \( (B, C) \)(权重 2,连接 \( \{A, B\} \))。 将边 \( (B, C) \) 加入 \( T \)(已存在,无需重复添加),合并分量后得到 \( \{A, B, C, D\} \)。 结束 :输出 \( T = \{(A, B), (B, C), (C, D)\} \),总权重为 6。 算法特点 时间复杂度 :\( O(E \log V) \),其中每轮处理 \( O(E) \) 条边,最多 \( O(\log V) \) 轮(每轮后连通分量数至少减半)。 优势 :适合并行计算,因每轮中各分量的最小边选择可独立进行。 注意事项 :需使用并查集高效合并分量,并避免重复添加边。 通过以上步骤,Borůvka 算法逐步合并连通分量,最终构建出最小生成树。