最小生成树

1.朴素Primm~n^2稠密图

Part1:例题

给定一个 n 个点 m 条边的无向图，图中可能存在重边和自环，边权可能为负数。

求最小生成树的树边权重之和，如果最小生成树不存在则输出 impossible。

数据范围：

    1≤n≤5001≤n≤500

    1≤m≤1051≤m≤105
Part2:思路

结构： g[N][N]邻接矩阵存树（稠密图）

dist[N]存储的是某一个点到集合的距离（这个点到集合内部所有的点的边中长度最小的边）

（最小生成树中的集合指的是：已经连接在一起的树/连通块）

bool st[]数组标记是否已经在连通块内

模版：

初始化dist[]数组为+∞（0x3f3f3f3f）

for循环n次迭代

找到1️⃣不在集合中的，2️⃣到集合距离最小dist[i]min的点t
ans记录累加最短边dist[t]
标记st[t]=true（已经加入连通块中了）
用dist[t]更新其他的所有不在集合中的点——到集合的最短距离（因为t是新加入连通块的，所有只需要与dist[t]比较是否更新）
最后输出ans

==⚠️注意特殊情况：==

没有连通块：
因为第一次加入的是一个点，没有边，每次默认把第一个点放进去。for循环找具有最短边的点t结束后，如果dist[t]==INF并且i!=1（i!=1是因为找第一个点的时候所有的边都是INF很正常，第一个点特殊除外），说明剩余所有的点没有连向连通块的。所以没有连通图，直接return

 if(i&&dist[t]==INF) return INF; //这一步直接写在for循环找最短距离的点t之后
有自环——自环不可以加入最小生成树，不可以作为最小生成树的边
自环有可能会把自己的最小距离dist[t]更新

apl eg:自环长度为-10，即g[t][t]=-10 在用dist[t]更新剩余所有点时，会有可能把自己也更新了。 for(int j=0;j<n;j++) dist[t]=min(dist[t],g[t][j]); 自环更新时：dist[t]=min(dist[t],g[t][t]);如果自环值更小，就会把dist[t]更新成自环长度，相当于把自环加入了最小生成树，后面ans+=dist[t]统计树边的时候，就会产生错误

所以先统计最小生成树边之和，再更新最短距离

 ans+=dist[t]; for(int j=0;j<n;j++) dist[t]=min(dist[t],g[t][j]);
与Dijkstra()区别最大的一个地方在于更新最短距离这里

Dijkstra:

    for(int j=0;j<n;j++) dist[j]=min(dist[j],dist[t]+g[t][j]);
是到终点的最短距离，有累加的

但是最小生成树是到集合的最短距离（到集合中所有点的最短距离）

    for(int j=0;j<n;j++) dist[j]=min(dist[j],g[t][j]);
代码

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int N=510,INF=0x3f3f3f3f;
int g[N][N];
int dist[N];
bool st[N];
int n,m;
int prim()
{
    memset(dist,0x3f,sizeof dist);
    int res=0;
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        int t=-1;
        for(int j=1;j<=n;j++)
        if(!st[j]&&(t==-1||dist[t]>dist[j]))
        t=j;
        if(i&&dist[t]==INF) return INF;

        if(i) res+=dist[t];
        st[t]=true;

        for(int j=1;j<=n;j++)
        dist[j]=min(dist[j],g[t][j]);


    }
    return res;
}
int main()
{
    cin>>n>>m;
    memset(g,0x3f,sizeof g);
    while(m--)
    {
        int a,b,c;
        cin>>a>>b>>c;
        g[a][b]=g[b][a]=min(g[a][b],c);
    }
    int t=prim();
    if(t==INF) puts("impossible");
    else cout<<t<<endl;
    return 0;
}

2.Kruskal算法
n~m稀疏图
Part1:例题

给定一个 n 个点 m 条边的无向图，图中可能存在重边和自环，边权可能为负数。

求最小生成树的树边权重之和，如果最小生成树不存在则输出 impossible。

数据范围

1≤n≤1051≤n≤105​
1≤m≤2∗1051≤m≤2∗105​
Part2:思路
结构：
不需要存图，只需要存储所有边的信息，所以不需要复杂的数据结构queue/邻接表······，只需要用结构体存储所有边的信息

struct{a,b,w}edge[]——存储所有边的信息
并查集
p[]存储树的根节点（集合编码）
find()函数判断是否在同一集合中
res记录最小生活生成树中所有树边的权重
cnt存当前的连通图已经存入了多少边（为了判断最小生成树是否存在cnt<n-1说明不联通）
模版：
1. 将所有边按照权重从小到大排列——O(mlogm)
2. 枚举每条边（边连接两个点a,b,权重为c） 如果a,b所在集合不连通，把这条边加入集合中
3. 因为要用并查集判断两个点是否在同一集合中，还要将两个点进行联通，所以用到并查集的所有操作
4. 结构体排序：内部操作符重载

代码

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstring>
using namespace std;
const int N=1e5+10,M=2e5+10,INF=0x3f3f3f3f;
int n,m;
int p[N];//存储点的信息
struct Edge
{
    int a,b,w;
    bool operator< (const Edge &W)const
    {
        return w<W.w;
    }
}edge[M];//存储边的信息

int find(int x)
{
    if(p[x]!=x) p[x]=find(p[x]);
    return p[x];
}
int Kruskal()
{
    sort(edge,edge+m);//排序

    for(int i=1;i<=n;i++)//初始化集合
        p[i]=i;

    int cnt=0,res=0;
    for(int i=0;i<m;i++)
    {
        int a=edge[i].a,b=edge[i].b,w=edge[i].w;
        if(find(a)==find(b)) continue;
        res+=w;
        cnt++;
        p[find(a)]=find(b);
    }
    if(cnt<n-1) return INF;
    return res;
}
int main()
{
    cin>>n>>m;
    for(int i=0;i<m;i++)
    {
        int a,b,w;
        cin>>a>>b>>w;
        edge[i]={a,b,w};
    }
    int t=Kruskal();
    if(t==INF) puts("impossible");
    else cout<<t<<endl;
    return 0;
}