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## 最小生成树专题
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$Prim$算法和$Kruskal$算法都是用于 **求解最小生成树的算法**,但它们的使用场景和应用领域存在一些差异。
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### 一、算法概述
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#### $Prim$算法
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① $Prim$算法是一种贪心算法,基于顶点的方式构建最小生成树。
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② $Prim$算法 **适用于稠密图**,即边的数量接近于完全图$(n*(n-1)/2)$的图。
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③ $Prim$算法从一个起始顶点开始逐步扩展,直到生成一个包含所有顶点的最小生成树。
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④ $Prim$算法的时间复杂度为$O(ElogV)$,对于稠密图有较好的性能。
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**[$AcWing$ $858$. $Prim$ 算法求最小生成树](https://www.cnblogs.com/littlehb/p/15330282.html)**
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**$Code$模板**
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```cpp {.line-numbers}
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#include <bits/stdc++.h>
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using namespace std;
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const int N = 510;
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const int INF = 0x3f3f3f3f;
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int n, m;
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int g[N][N]; // 稠密图,邻接矩阵
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int dis[N]; // 这个点到集合的距离
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bool st[N]; // 是不是已经使用过
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int res; // 最小生成树里面边的长度之和
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int pre[N]; // 前驱结点
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// 普利姆算法求最小生成树
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int prim() {
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memset(dis, 0x3f, sizeof dis);
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memset(pre, -1, sizeof pre); // 记录前驱路径
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dis[1] = 0;
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for (int i = 0; i < n; i++) { // 迭代n次
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int t = -1;
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for (int j = 1; j <= n; j++)
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if (!st[j] && (t == -1 || dis[t] > dis[j])) t = j;
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if (i && dis[t] == INF) return INF; // 非连通图,没有最小生成树
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if (i) res += dis[t];
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for (int j = 1; j <= n; j++)
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if (!st[j] && g[t][j] < dis[j]) {
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dis[j] = g[t][j];
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pre[j] = t; // 记录是由谁转移而来
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}
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st[t] = true;
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}
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return res;
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}
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int main() {
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cin >> n >> m;
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memset(g, 0x3f, sizeof g);
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// 读入数据
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while (m--) {
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int a, b, c;
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cin >> a >> b >> c;
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g[a][b] = g[b][a] = min(g[a][b], c);
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}
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int t = prim();
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if (t == INF)
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puts("impossible");
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else
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cout << t << endl;
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// 输出前驱结点
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for (int i = 1; i <= n; i++) printf("%d ", pre[i]);
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return 0;
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}
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```
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#### $Kruskal$算法
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① $Kruskal$算法是一种基于边的方式构建最小生成树的算法。
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② $Kruskal$算法 **适用于稀疏图**,即边的数量远小于完全图$(n*(n-1)/2)$的图。
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③ $Kruskal$算法按权值递增的顺序选择边,并通过判断是否构成环来决定是否将边加入最小生成树。
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④ $Kruskal$算法的时间复杂度为$O(ElogE)$,对于稀疏图有较好的性能。
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**[$AcWing$ $859$. $Kruskal$ 算法求最小生成树](https://www.cnblogs.com/littlehb/p/15336857.html)**
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**$Code$模板**
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```cpp {.line-numbers}
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#include <bits/stdc++.h>
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using namespace std;
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const int N = 100010, M = N << 1;
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const int INF = 0x3f3f3f3f;
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int n, m; // n条顶点,m条边
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int res; // 最小生成树的权值和
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int cnt; // 最小生成树的结点数
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// Kruskal用到的结构体
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struct Node {
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int a, b, c;
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bool const operator<(const Node &t) const {
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return c < t.c; // 边权小的在前
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}
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} edge[M]; // 数组长度为是边数
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// 并查集
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int p[N];
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int find(int x) {
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if (p[x] != x) p[x] = find(p[x]);
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return p[x];
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}
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// Kruskal算法
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void kruskal() {
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// 1、按边权由小到大排序
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sort(edge, edge + m);
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// 2、并查集初始化
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for (int i = 1; i <= n; i++) p[i] = i;
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// 3、迭代m次
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for (int i = 0; i < m; i++) {
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int a = edge[i].a, b = edge[i].b, c = edge[i].c;
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a = find(a), b = find(b);
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if (a != b)
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p[a] = b, res += c, cnt++; // cnt是指已经连接上边的数量
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}
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// 4、特判是不是不连通
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if (cnt < n - 1) res = INF;
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}
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int main() {
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cin >> n >> m;
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for (int i = 0; i < m; i++) {
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int a, b, c;
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cin >> a >> b >> c;
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edge[i] = {a, b, c};
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}
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kruskal();
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if (res == INF)
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puts("impossible");
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else
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printf("%d\n", res);
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return 0;
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}
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```
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### 二、最小生成树练习题题单
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#### [$AcWing$ $1140$. 最短网络](https://www.cnblogs.com/littlehb/p/16043987.html)
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$Prim$或者$Kruskal$祼题,直接套模板即可
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#### [$AcWing$ $1141$. 局域网](https://www.cnblogs.com/littlehb/p/16044103.html)
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最小生成森林,需要注意与最小生成树的区别,两种方法,推荐使用$Kruskal$
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#### [$AcWing$ $1142$. 繁忙的都市](https://www.cnblogs.com/littlehb/p/16044984.html)
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$Kruskal$的简单应用,求分值最大的那条道路
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#### [$AcWing$ $1143$. 联络员](https://www.cnblogs.com/littlehb/p/16048583.html)
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$Kruskal$的简单应用,先把必选的边放到并查集中,然后将可选的边由小到大排序,再进行$Kruskal$即可。
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#### [$AcWing$ $1144$. 连接格点](https://www.cnblogs.com/littlehb/p/16049186.html)
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- 按边权先小后大建图,这样省的排序,当然,如果你愿意排序,顺序也不重要。
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- 序号都是连着的,所以需要一个 `get(x,y)`的转换函数
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- 注意最右边那列节点是无法向右引出边的,需要判断一下
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- 现成的,必须有的边需要提前放到并查集中,其它的再跑$Kruskal$
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### 三、最小生成树的扩展应用题单
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#### [$AcWing$ $1146$. 新的开始](https://www.cnblogs.com/littlehb/p/16050831.html)
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- 利用超级源点将点权转为边权
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- 注意加入超级源点后,遍历的节点数量$+1$
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#### [$AcWing$ $1145$. 北极通讯网络](https://www.cnblogs.com/littlehb/p/16053424.html)
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- 魔改$Kruskal$算法,利它的框架,增加一点代码,检查剩余的连通块个数是不是$ \leq cnt$
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#### [$AcWing$ $346$. 走廊泼水节](https://www.cnblogs.com/littlehb/p/16053808.html)
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- 由最小生成树扩展成完全图,这是我们的知识盲区,没有这样的定理或算法
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- 逆向思维,是不是可以由一个完全图思考如何求它的最小生成树?这可以用$Kruskal$算法!
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- 对边权由小到大排序,一个个进行讨论,当第一个不在集合中的边出现时,此边将为最小生成树的一条边。
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那么,对于两个家族的其它成员而言,要想形成完全图,就需要笛卡尔积条边,对了,还需要把这条最小生成树的边去掉才行。
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- 加上去的那些边,条边最小都需要比当前枚举到的边长大$1$才行,因为这样才能保证求出的是唯一最小生成树,并且这种补全办法的成本最低!
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**知识点**
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① 并查集+维护个数
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② 逆向思维
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③ 最小生成树$Kruskal$算法
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AcWing 1148. 秘密的牛奶运输
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