Prim算法用于求解无向加权图的最小生成树,从一个顶点出发,每次选择权重最小的边扩展生成树。使用邻接矩阵适合稠密图,通过lowcost数组和visited数组维护最短距离与访问状态;邻接表结合优先队列适合稀疏图,利用最小堆高效选取最小边。代码实现需初始化起点,循环更新未访问顶点的最短距离,最终累加总权重。注意判断图的连通性,避免不连通情况下的错误结果。

Prim算法用于求解无向加权图的最小生成树(MST),核心思想是从一个起始顶点出发,每次选择与当前生成树相连且权重最小的边,逐步扩展直到包含所有顶点。C++中可以通过邻接矩阵或邻接表结合优先队列来高效实现。
当图的边较多时,使用邻接矩阵存储更直观。通过维护一个lowcost数组记录各顶点到当前生成树的最短距离,以及一个visited数组标记是否已加入生成树。
关键步骤:
对于边数较少的图,邻接表+优先队列(最小堆)效率更高。C++中可用priority_queue实现堆结构,自动维护最小边。
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实现要点:
以下是一个基于邻接矩阵的Prim算法实现,假设图是连通的:
#include <iostream>
#include <climits>
using namespace std;
const int MAXN = 100;
int graph[MAXN][MAXN];
bool visited[MAXN];
int lowcost[MAXN];
int prim(int n) {
fill(lowcost, lowcost + n, INT_MAX);
fill(visited, visited + n, false);
lowcost[0] = 0;
int totalWeight = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
int u = -1, minVal = INT_MAX;
for (int j = 0; j < n; j++) {
if (!visited[j] && lowcost[j] < minVal) {
minVal = lowcost[j];
u = j;
}
}
if (u == -1) break;
visited[u] = true;
totalWeight += lowcost[u];
for (int v = 0; v < n; v++) {
if (!visited[v] && graph[u][v] > 0 && graph[u][v] < lowcost[v]) {
lowcost[v] = graph[u][v];
}
}
}
return totalWeight;
}
实际应用中需注意图的连通性判断,若最终访问顶点数少于n,说明图不连通,无法构成生成树。对于大规模稀疏图,推荐使用邻接表配合优先队列,时间复杂度可降至O(E log V)。手动实现堆或使用set也可进一步优化性能。
基本上就这些,根据数据规模选择合适的数据结构即可。
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