Алгоритм Краскала — различия между версиями
(→Асимптотика) |
|||
Строка 15: | Строка 15: | ||
==Асимптотика== | ==Асимптотика== | ||
Сортировка <tex>E</tex> займет <tex>O(E\log E)</tex>.<br> | Сортировка <tex>E</tex> займет <tex>O(E\log E)</tex>.<br> | ||
− | Работа с DSU займет <tex>O(E\alpha(V))</tex>, где <tex>\alpha</tex> - обратная функция Аккермана, которая не превосходит | + | Работа с DSU займет <tex>O(E\alpha(V))</tex>, где <tex>\alpha</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(\log E+\alpha(V))) = O(E\log E) = O(E\log V^2) = O(E\log V)</tex>. | Алгоритм работает за <tex>O(E(\log E+\alpha(V))) = O(E\log E) = O(E\log V^2) = O(E\log V)</tex>. | ||
==См. также== | ==См. также== | ||
* [[Алгоритм Прима]] | * [[Алгоритм Прима]] |
Версия 08:37, 5 декабря 2010
Алгоритм Краскала - алгоритм поиска минимального остовного дерева (minimum spanning tree, MST) во взвешенном неориентированном связном графе.
Содержание
Идея
Будем последовательно строить подграф леммы о безопасном ребре следует, что можно продолжить до MST, поэтому добавим это ребро в .
Из связности следует, что в конце алгоритма будет связным, а способ построения не допускает возможности возникнуть циклам. Это означает, что получилось остовное дерево. После последнего шага алгоритма MST , но в уже нельзя добавлять ребра, 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 .