news 2026/6/10 0:44:34

信奥赛C++提高组csp-s之最小生成树算法Kruskal

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
信奥赛C++提高组csp-s之最小生成树算法Kruskal

信奥赛C++提高组csp-s之最小生成树算法Kruskal

一、Kruskal算法概述

Kruskal算法是一种用于求解最小生成树的贪心算法。最小生成树是一个无向连通图中,连接所有顶点且边权总和最小的树。

特点:
  • 时间复杂度:O(E log E),适合稀疏图
  • 基于边的贪心算法
  • 需要使用并查集数据结构
二、算法原理
核心思想:
  1. 将图中所有边按权值从小到大排序
  2. 按顺序选择边,如果这条边连接的两个顶点不在同一个连通分量中,则将其加入最小生成树
  3. 重复步骤2直到选择了n-1条边(n为顶点数)

研究案例:最小生成树

题目说明

给定一个无向图,包含n nn个节点和m mm条边,求最小生成树的权重和。如果图不连通,输出"orz"

输入格式
  • 第一行:两个整数n nn(节点数)和m mm(边数)
  • 接下来m mm行:每行三个整数u , v , w u, v, wu,v,w,表示节点u uuv vv之间有一条权重为w ww的无向边
输出格式
  • 一个整数:最小生成树的权重和
  • 如果图不连通,输出orz
样例输入
4 5 1 2 2 1 3 2 1 4 3 2 3 4 3 4 3
样例输出
7
数据规模
  • 1 ≤ n ≤ 5000 1 \leq n \leq 50001n5000
  • 1 ≤ m ≤ 2 × 10 5 1 \leq m \leq 2 \times 10^51m2×105
  • 1 ≤ w ≤ 10 4 1 \leq w \leq 10^41w104

算法思路(Kruskal算法)

  1. 边排序:将所有边按权重从小到大排序
  2. 并查集初始化:每个节点自成一个集合
  3. 贪心选择
    • 遍历排序后的边
    • 如果边的两个端点不在同一集合:
      • 合并两个集合
      • 累加边权重
      • 计数已选边数
  4. 连通性检查:如果最终边数 ≠n − 1 n-1n1,输出orz


代码实现

#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;intn,m;// n个顶点,m条边// 边的结构体,存储每条边的两个端点和权重structnode{intx,y,w;// 边连接的两个顶点x,y,边的权重w}a[200010];// 最多200000条边// 比较函数,用于将边按权重从小到大排序boolcmp(node a,node b){returna.w<b.w;}intfa[5010];// 并查集数组,用于记录每个顶点的父节点// 并查集的查找函数,带路径压缩intfind(intx){if(fa[x]!=x)returnfa[x]=find(fa[x]);// 路径压缩returnfa[x];}// 并查集的合并函数voidunionSet(intx,inty){introotx=find(x);introoty=find(y);if(rootx==rooty)return;// 已经在同一集合中,不需要合并fa[rooty]=rootx;// 合并两个集合}intmain(){cin>>n>>m;// 输入所有边的信息for(inti=1;i<=m;i++){cin>>a[i].x>>a[i].y>>a[i].w;}// 将边按权重从小到大排序sort(a+1,a+m+1,cmp);// 初始化并查集,每个顶点自成一个集合for(inti=1;i<=n;i++){fa[i]=i;}intsum=0;// 最小生成树的总权重intcnt=0;// 已选边的数量// Kruskal算法核心:遍历所有边for(inti=1;i<=m;i++){// 如果当前边的两个端点不在同一连通分量中if(find(a[i].x)!=find(a[i].y)){unionSet(a[i].x,a[i].y);// 合并两个连通分量sum+=a[i].w;// 累加权重cnt++;// 边数加1// 如果已选边数达到n-1,说明最小生成树已完成if(cnt==n-1){cout<<sum;return0;}}}// 如果循环结束但边数不足n-1,说明图不连通cout<<"orz";return0;}

功能分析

算法步骤:
  1. 输入处理:读取顶点数n、边数m,以及所有边的信息
  2. 边排序:将所有边按权重从小到大排序
  3. 并查集初始化:每个顶点初始时都是一个独立的集合
  4. 贪心选择:按权重从小到大遍历每条边:
    • 如果边的两个端点不在同一连通分量中,选择该边
    • 合并这两个连通分量
    • 累加权重到总和中
  5. 终止条件
    • 成功:当选择了n-1条边时,输出总权重
    • 失败:如果遍历完所有边但边数不足n-1,输出"orz"表示图不连通
关键特点:
  • 时间复杂度:O(M log M),主要由排序决定
  • 空间复杂度:O(N + M)
  • 适用性:适合稀疏图(边数相对较少的情况)
  • 正确性保证:通过并查集确保不会形成环,通过贪心选择保证权重最小

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