概述
图
- 相关知识
- 图的搜索
- bfs
- dfs
- 进阶
- 最小生成树
- Kruskal算法
- 最短路径
- 拓扑排序
相关知识
图的搜索
bfs
dfs
进阶
最小生成树
Kruskal算法
思想:每次知道候选边中权值最小的边,并入生成树中(不能构成环—并查集)
**执行过程:**将图中边按照权值从小到大排序,然后从最小边开始扫描,并检测当前边是否为候选边,即是否该边的并入会构成回路。
并查集---使用数组存储(树的双亲存储结构)
class Solution {
public:
/**
* 代码中的类名、方法名、参数名已经指定,请勿修改,直接返回方法规定的值即可
*
* 返回最小的花费代价使得这n户人家连接起来
* @param n int n户人家的村庄
* @param m int m条路
* @param cost intvector<vector<>> 一维3个参数,表示连接1个村庄到另外1个村庄的花费的代价
* @return int
*/
static bool cmp(vector<int>& x, vector<int>& y)
{
return x[2] < y[2];
}//重载比较,按照边权递增
int find(vector<int>& parent, int x){
if(parent[x] != x)
parent[x] = find(parent, parent[x]);
return parent[x];
}//找到最高的父亲
int miniSpanningTree(int n, int m, vector<vector<int> >& cost) {
// write code here
vector<int> parent(n+1);
for(int i = 0; i <= n; i++){
parent[i] = i;
}//初始化,父亲设定为自己,每一颗树的根节点都是自己
sort(cost.begin(), cost.end(), cmp); //边权递增排序
int res = 0;
for(int i = 0; i< cost.size(); i++)
{
int x = cost[i][0];
int y = cost[i][1];
int z = cost[i][2];
int px = find(parent, x); //去找到x的根节点
int py = find(parent, y); //去找到y的根节点
if(px != py){
res += z;//,不构成环,边加入
parent[px] = py; //并入树中
}
}
return res;//返回耗损
}
};
最短路径
拓扑排序
最后
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