主要介绍了C++使用Kruskal和Prim算法实现最小生成树，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

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[MATLAB] Kruskal算法 最小生成树 求解最优树 源码程序 包含最全注释

数据结构课设，解决两个课设问题（内涵课设报告供参考） （1）Prim算法和克鲁斯卡尔（Kruskual）算法——若要在八个居民区（A区、B区、C区、D区、E区、F区、G区、H区）之间架设自来水管道，如何以最低的经济代价架设这个自来水管道。 （2）员工管理系统——实现双向链表的基本操作。

图论 介绍 图论有时被称为复杂网络或网络科学或网络分析，是离散数学中最前卫的研究领域之一，也是我最喜欢的学科之一。 在这里，“图形”是首选名称，因为太多的人将“网络”一词与互联网联系在一起。 鉴于数据科学的繁荣，图论一直被机器学习的炒作所笼罩。 但是，一些一流的技术公司（例如Google和Facebook）在很大程度上依赖于图论的研究。 该存储库旨在增加图论对所有读者的了解。 它包含常见的图形算法，流行的网络模型，有趣的基于代理的仿真和惊人的复杂系统。 代码范围从基本级别到复杂级别，在生态学，流行病学，社会学，经济学，金融学等领域都有广泛的应用。Julia和Python均用于构建不同的脚本。 随着我逐渐攀升学习曲线，越来越多的有趣内容将会涌现出来。 敬请关注！ 目录 演算法 马图拉·贝克（Matula Beck） 原始 应用领域 疫情暴发 外汇套利 人居竞赛 人居占用 核心 骑士之旅

通过使用深度优先搜索或广度优先搜索（取决于用户指定的内容）随机生成可解决的迷宫。 用Java编写，并使用东北大学的“ impworld”库绘制迷宫。

用c++模板写的图算法，包括广搜、深搜、最小生成树算法（prim、kruskal）、单源最短路径（bellman-ford、dijkstra）、拓扑排序，prim、dijkstra算法使用优先级队列实现

非参数方差分析的 Kruskal-Wallis 检验在统计学中，Kruskal-Wallis 按等级对方差进行单向分析（命名为（威廉·克鲁斯卡尔（William Kruskal）和W.艾伦·沃利斯（W.Allen Wallis） 检验各组之间人口中位数的相等性。 它等同于一个将数据替换为它们的等级的单向方差分析。 它是一个将 Mann-Whitney U 检验扩展到 3 个或更多组。 由于它是一个非参数方法，Kruskal-Wallis 检验不假设正态分布总体，不像类似的单向方差分析。 然而测试确实假设每组的形状和比例分布相同， 除了中位数的任何差异。 的准确分布Kruskal-Wallis 统计非常耗费时间、空间和内存，因此使用其他分布近似。 MatLab 函数 KRUSKALWALLIS 仅使用卡方分布是最保守的（这意味着它更接受H0假设比你想要的）。 此函数还计算 F、Beta 和

使用C++实现Kruskal算法

基于MATLAB的Kruskal避圈算法求最小生成树.