Алгоритм Краскала — различия между версиями
Строка 15: | Строка 15: | ||
==Асимптотика== | ==Асимптотика== | ||
Сортировка <tex>E</tex> займет <tex>O(ElogE)</tex>.<br> | Сортировка <tex>E</tex> займет <tex>O(ElogE)</tex>.<br> | ||
− | Работа с DSU займет <tex>O(E\alpha(E, V))</tex>, где <tex>\alpha(V)</tex> - обратная функция Аккермана, которая не превосходит 4 во всех практических приложениях и которую можно принять за константу.<br> | + | Работа с DSU займет <tex>O(E\alpha(E, V))</tex>, где <tex>\alpha(E, V)</tex> - обратная функция Аккермана, которая не превосходит 4 во всех практических приложениях и которую можно принять за константу.<br> |
Алгоритм работает за <tex>O(E(logE+\alpha(E, V))) = O(ElogE) = O(ElogV^2) = O(ElogV)</tex>. | Алгоритм работает за <tex>O(E(logE+\alpha(E, V))) = O(ElogE) = O(ElogV^2) = O(ElogV)</tex>. | ||
==См. также== | ==См. также== | ||
* [[Алгоритм Прима]] | * [[Алгоритм Прима]] |
Версия 05:45, 1 декабря 2010
Алгоритм Краскала - алгоритм поиска минимального остовного дерева (остова) во взвешенном ориентированном связном графе.
Содержание
Идея
Обозначим за леммы о безопасном ребре следует, что , и можно добавить это ребро в .
После обхода всех ребер в включены те и только те ребра, которые продолжают его до , значит, .
Реализация
Вход: граф
Выход: минимальный остов графа
1)
1) Отсортируем по весу ребер.
2) Заведем систему непересекающихся множеств (DSU) и инициализируем ее множеством .
3) Перебирая ребра в порядке увеличения веса, смотрим, одинакового ли представителя для и возвращает DSU. Если нет, то делаем слияние этих представителей в DSU и полагаем .
Асимптотика
Сортировка
Работа с DSU займет , где - обратная функция Аккермана, которая не превосходит 4 во всех практических приложениях и которую можно принять за константу.
Алгоритм работает за .