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matlab实现的prim最小生成树算法
最小生成树问题在图论和计算机科学中是一个经典问题,其目标是从一个加权无向图中找到一棵包括所有节点的树,使得树的所有边的权重之和最小。Prim算法是一种解决这一问题的有效方法,它是由Vojtěch Jarník在1930年首次提出,后由Robert C. Prim在1957年和Joseph Kruskal几乎同时独立发展出来的。 在MATLAB环境中实现Prim算法,主要涉及以下几个步骤: 1. **初始化**: 首先选择一个起始节点,通常选择图中的任意一个节点作为起点。在这个过程中,我们需要一个数据结构来存储当前生成树的边以及它们的权重,以及每个节点是否已经被加入到最小生成树中。 2. **构建邻接矩阵**: 描述图中节点之间的连接关系,MATLAB中的`D`矩阵就是一个典型的邻接矩阵,其中`D[i][j]`表示节点i到节点j的边的权重。如果不存在边,则权重通常设为无穷大或非常大的数。 3. **循环过程**: 在每次迭代中,Prim算法从当前生成树的边界节点(尚未被加入到树中的节点)中寻找最小权重的边,并将其添加到最小生成树中。边界节点是那些与当前生成树中至少有一个节点有边相连,但自身还未被包含在内的节点。 4. **更新状态**: 添加了新边后,更新节点的状态,将其标记为已加入最小生成树,并更新边界节点集合。这个过程重复,直到所有节点都被加入到最小生成树中。 5. **输出结果**: 最终得到的两行矩阵`T`代表最小生成树的边集,其中每对上下对应的数字表示一条边,即节点i和节点j之间存在一条权重最小的边。 在MATLAB代码中,`prim`函数可能接收两个参数:邻接矩阵`D`和节点个数`n`。函数内部会执行上述步骤,最终返回最小生成树的边集`T`。用户可以根据这个返回值,按照描述中提到的方法,将上下两行数字对应的节点相连,从而可视化最小生成树。 MATLAB作为一种强大的数值计算和图形处理工具,非常适合用来实现和演示算法,如Prim最小生成树算法。通过实际编写和运行代码,可以更直观地理解算法的工作原理,这对于学习和教学都是非常有价值的。 在给定的压缩包文件中,"最小生成树Prim算法"可能是实现上述描述的MATLAB代码文件。用户可以通过阅读和运行这个代码,进一步了解和掌握Prim算法的具体实现细节。同时,也可以结合其他图形可视化工具,如MATLAB的`plot`或`graph`函数,来展示算法的运行过程和结果。
2024-10-04 17:41:40
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matlab
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C++实现最小生成树之普里姆(Prim)算法和克鲁斯卡尔(Kruskal)算法
知识点: 1、最小生成树的概念; 2、Prim算法及其实现; 3、Kruskal算法及其实现; 4、图的表示; 5、边的表示; 6、优先队列priority_queue的自定义排序 7、大根堆、小根堆的区别 8、结构体的构建 面向对象: 有一定C++基础,学习数据结构及算法的朋友。 有不足之处,欢迎大家留言批评指正,我们共同进步。
2024-05-29 09:23:47
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图论算法PPT
图论算法包括:图的存储与遍历,最小生成树,最短路径,拓扑排序等
2024-03-14 18:30:23
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图论算法
图的存储遍历
最小生成树
最短路径
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C#利用 treeview生成树
C#利用treeview从数据库中读取数据,生成树,附数据库表结构
2023-11-19 05:03:59
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树
treeview
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TreeView动态生成树
TreeView实现无限级分类可以通过TreeView实现增删改查,数据库采用的是Access,操作采用OleDbHelper数据库说明classIdclassNameclassDescripparentId,父级编号,顶级为0sortId,排序编号,删除的时候,把sortId大于此编号的,全部减一
2023-04-06 11:44:13
45KB
TreeView
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cisco交换机-生成树协议实验报告
cisco交换机-生成树协议 实验报告 生成树协议选举过程分析
2023-04-02 13:38:31
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生成树协议;实验报告
1
generateSpanningTrees(A):找出连通无向图的所有生成树。-matlab开发
函数“generateSpanningTrees(A)”为由邻接矩阵A描述的连通无向简单图生成所有生成树。它是“算法S”在p上的实现。 Donald E. Knuth 所著的“计算机编程艺术”一书第 464 卷,第 4A 卷(组合算法,第 1 部分)。 此外,还包括一个函数“getNumberSpanningTrees(A)”,该函数使用基尔霍夫矩阵树定理计算生成树的总数。
2023-02-25 10:15:13
8KB
matlab
1
基于最小生成树的拆分合并:一种分层聚类方法
当提供不适当的参数或将其应用于由具有不同形状,大小和密度的聚类组成的数据集时,大多数聚类算法将变得无效。 为了缓解这些不足,我们提出了一种新颖的拆分合并层次聚类方法,其中采用最小生成树(MST)和基于MST的图来指导拆分和合并过程。 在分割过程中,选择基于MST的图中具有高度的顶点作为初始原型,并使用K均值来分割数据集。 在合并过程中,将对子组对进行过滤,并且仅考虑相邻对。 所提出的方法除了簇数以外不需要任何参数。 实验结果证明了其在合成和真实数据集上的有效性。
2023-02-25 08:54:26
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Data
sets;
Hierarchical
clustering
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最短路+最小生成树+矩阵运算(课程设计).docx
使用C/C++实现的关于最短路+最小生成树、矩阵运算(乘方、加、减、乘、转置等运算)的课程设计
2023-02-25 03:12:16
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数据结构
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动态生成树
Java动态生成Ztree,这是后天的Java代码
2023-02-11 23:43:08
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动态生成
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