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    算法与数据结构(五) 普利姆与克鲁斯卡尔的最小生成树(Swift版)

    上篇博客我们聊了图的物理存储结构邻接矩阵和邻接链表,然后在此基础上给出了图的深度优先搜索和广度优先搜索。本篇博客就在上一篇博客的基础上进行延伸,也是关于图的。今天博客中主要介绍两种算法,都是关于最小生成树的,一种是Prim算法,另一个是Kruskal算法。这两种算法是很经典的,也是图中比较重要的算法了。 今天博客会先聊一聊Prim算法是如何生成最小生成树的,然后给出具体步骤的示例图,最后给出具体的代码实现,并进行测试。当然Kruskal算法也是会给出具体的示例图,然后给出具体的代码和测试用例。当然本篇博客中

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    【数据结构】图

    1. 图这种数据结构相信大家都不陌生,实际上图就是另一种多叉树,每一个结点都可以向外延伸许多个分支去连接其他的多个结点,而在计算机中表示图其实很简单,只需要存储图的各个结点和结点之间的联系即可表示一个图,顶点可以采取数组vector存储,那顶点和顶点之间的关系该如何存储呢?其实有两种方式可以存储顶点与顶点之间的关系,一种就是利用二维矩阵(二维数组),某一个点和其他另外所有点的连接关系和权值都可以通过二维矩阵来存储,另一种就是邻接表,类似于哈希表的存储方式,数组中存储每一个顶点,每个顶点下面挂着一个个的结点,也就是一个链表,链表中存储着与该结点直接相连的所有其他顶点,这样的方式也可以存储结点间的关系。

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