算法分析第四次实验报告要求(最小生成树)
最小生成树 实验报告
最小生成树实验报告最小生成树实验报告一、引言最小生成树是图论中的一个重要概念，它在实际问题中有着广泛的应用。
本次实验旨在通过编程实现最小生成树算法，并通过实验数据对算法进行分析和评估。
二、算法介绍最小生成树算法的目标是在给定的带权无向图中找到一棵生成树，使得树上所有边的权重之和最小。
本次实验我们选择了两种经典的最小生成树算法：Prim 算法和Kruskal算法。
1. Prim算法Prim算法是一种贪心算法，它从一个顶点开始，逐步扩展生成树的规模，直到包含所有顶点为止。
算法的具体步骤如下：（1）选择一个起始顶点，将其加入生成树中。
（2）从与生成树相邻的顶点中选择一个权重最小的边，将其加入生成树中。
（3）重复上述步骤，直到生成树包含所有顶点。
2. Kruskal算法Kruskal算法是一种基于并查集的贪心算法，它首先将图中的边按权重从小到大进行排序，然后逐个加入生成树中，直到生成树包含所有顶点为止。
算法的具体步骤如下：（1）将图中的边按权重从小到大进行排序。
（2）逐个加入边，如果该边的两个顶点不在同一个连通分量中，则将其加入生成树中。
（3）重复上述步骤，直到生成树包含所有顶点。
三、实验过程本次实验我们使用C++语言实现了Prim算法和Kruskal算法，并通过随机生成的图数据进行了测试。
1. Prim算法的实现我们首先使用邻接矩阵表示图的结构，然后利用优先队列来选择权重最小的边。
具体实现过程如下：（1）创建一个优先队列，用于存储生成树的候选边。
（2）选择一个起始顶点，将其加入生成树中。
（3）将与生成树相邻的顶点及其边加入优先队列。
（4）从优先队列中选择权重最小的边，将其加入生成树中，并更新优先队列。
（5）重复上述步骤，直到生成树包含所有顶点。
2. Kruskal算法的实现我们使用并查集来维护顶点之间的连通关系，通过排序后的边序列来逐个加入生成树中。
具体实现过程如下：（1）将图中的边按权重从小到大进行排序。
最小生成树 实验报告
最小生成树（Minimum Spanning Tree）实验报告1. 实验目的本实验旨在通过实践掌握最小生成树算法的基本原理和实现方法。
最小生成树是图论中的一个重要概念，用于解决具有权重的连通图的最优路径问题。
通过本实验，我们将学习如何使用最小生成树算法找到一棵连接图的所有节点且总权重最小的树。
2. 实验原理最小生成树是一个连通图的一种生成树，它的所有边的权重之和最小。
最小生成树的求解算法有多种，其中两种常用的算法是 Prim 算法和 Kruskal 算法。
2.1 Prim 算法Prim 算法是一种贪心算法，从一个节点开始，逐步扩展最小生成树的边。
具体步骤如下： 1. 选择一个起始节点作为最小生成树的根节点。
2. 在当前最小生成树的所有节点中选择一个与该树相连接的权重最小的边，将其加入最小生成树。
3. 将该节点标记为已访问。
4. 重复步骤 2 和步骤 3，直到所有节点都被访问。
2.2 Kruskal 算法Kruskal 算法也是一种贪心算法，通过不断选择权重最小的边来构建最小生成树。
具体步骤如下： 1. 对所有边按照权重进行排序。
2. 依次选择权重最小的边，如果该边的两个端点不在同一个连通分量中，则将该边加入最小生成树，并将这两个端点合并到同一个连通分量中。
3. 重复步骤 2，直到所有节点都在同一个连通分量中，即最小生成树构建完成。
3. 实验步骤本实验将使用 Prim 算法和 Kruskal 算法分别求解给定图的最小生成树。
3.1 数据准备首先，我们需要准备一个具有权重的连通图作为实验数据。
假设该图有 n 个节点和 m 条边，我们可以使用邻接矩阵或邻接表来表示这个图。
3.2 Prim 算法求解最小生成树1.首先，选择一个起始节点作为最小生成树的根节点，并将该节点标记为已访问。
2.初始化一个空的最小生成树，用于存储最终的结果。
3.重复以下步骤，直到所有节点都被访问：1.在当前最小生成树的所有节点中选择一个与该树相连接的权重最小的边，将其加入最小生成树。
求最小生成树(Kruskal算法)实验报告
求最小生成树(Kruskal算法)实验报告一、实验目的通过本次实验，掌握Kruskal算法的基本原理，能够使用该算法求解最小生成树问题，并能够进行实际应用。
同时，为学习算法的设计和分析打下基础。
二、实验内容1. 理解Kruskal算法的基本原理。
2. 实现Kruskal算法，并将其应用于求解最小生成树问题。
3. 设计实验测试用例，验证程序正确性并进行性能分析。
三、实验原理Kruskal算法是最小生成树问题的一种解决方法。
该算法基于贪心策略，通过不断选择最短的边来构造最小生成树。
实现步骤如下：1. 将所有边按权重从小到大进行排序。
2. 遍历所有边，每次选择一条没有出现在生成树中的最短边，并将该边所连接的两个顶点合并到同一连通分量中。
3. 直到所有的边都被遍历过，即可得到最小生成树。
四、实验设计本次实验的主要任务是实现Kruskal算法，并运用到最小生成树问题中。
为了测试算法的正确性和性能，需要设计适当的测试用例。
具体的实验步骤如下：1. 设计数据结构在Kruskal算法中，需要维护边的信息，并对边进行排序，同时需要维护顶点的信息。
为方便实现，可以使用C++语言的STL库中的vector和set数据结构。
vector用于存储顶点信息，set用于存储排序后的边信息。
其中，顶点包含顶点编号和连通分量编号，边包含起点、终点和边权重。
为了方便生成测试数据，定义两个常量：MAX_VERTEX和MAX_EDGE。
MAX_VERTEX表示最大顶点数量，MAX_EDGE表示最大边数量。
2. 生成测试数据为了测试算法的正确性和性能，需要生成不同大小的测试数据。
可以随机生成若干个顶点和相应的边，其中顶点编号从1开始连续编号，边的起点和终点使用随机数生成，边的权重也使用随机数生成。
3. 实现Kruskal算法根据算法原理，可以实现基本的Kruskal算法。
具体实现过程如下：1. 首先将所有的边按照权重从小到大排序，并分别初始化每个顶点的连通分量编号。
最小生成树算法实验报告
最小生成树算法实验报告【实验报告】最小生成树算法实验一、实验目的本次实验旨在研究最小生成树算法，通过对比不同的算法，并对实验结果进行分析，探索最小生成树算法的优劣势和适应场景。
二、实验过程1.算法介绍本次实验中我们将使用两种最小生成树算法：普里姆算法和克鲁斯卡尔算法。
- 普里姆算法（Prim算法）：从一个顶点开始，不断在剩下的顶点中选择到当前已有的最小生成树的距离最小的边，将该边的另一个顶点加入树中，直到所有的顶点都加入树中。
- 克鲁斯卡尔算法（Kruskal算法）：首先将所有边按照权值从小到大进行排序，然后以最小权值的边开始，依次选择权值最小且不会形成环路的边，直到找到n-1条边为止，其中n为顶点数。
2.实验步骤首先，我们使用Python语言实现了普里姆算法和克鲁斯卡尔算法。
然后，我们构造了一些测试用例，包括不同规模的图和不同权值分布的图。
最后，我们对实验结果进行对比分析。
三、实验结果1.测试用例设计我们设计了三个测试用例，分别为小规模图、中规模图和大规模图，具体如下：-小规模图：顶点数为5的图，权值随机分布。
-中规模图：顶点数为50的图，权值随机分布。
-大规模图：顶点数为100的图，权值随机分布。
2.实验结果分析我们的实验结果如下表所示：算法，小规模图，中规模图，大规模图:-------:，:------:，:------:，:------:普里姆算法，13，455，703从实验结果可以看出，对于小规模图和中规模图，普里姆算法的运行时间明显低于克鲁斯卡尔算法。
但是对于大规模图，克鲁斯卡尔算法的运行时间与普里姆算法的运行时间差距不大，甚至略小于普里姆算法。
这是因为克鲁斯卡尔算法中排序边的时间复杂度为O(ElogE)，而普里姆算法中筛选最小距离的边的时间复杂度为O(V^2)。
综上所述，普里姆算法适用于较小规模的图，而克鲁斯卡尔算法适用于较大规模的图。
四、实验总结本次实验研究了最小生成树算法，通过对比实验结果，我们发现不同算法在不同规模的图上的表现有所差异。
最小生成树实验报告
最小生成树实验报告最小生成树实验报告引言：最小生成树是图论中一个重要的概念，它在许多实际问题中都有广泛的应用。
本次实验旨在通过实际操作，深入理解最小生成树的概念、算法及其在实际问题中的应用。
本文将从实验的目的、实验过程、实验结果及分析等方面进行详细的论述。
实验目的：1. 理解最小生成树的概念及其在实际问题中的应用；2. 掌握最小生成树的两种常用算法：Prim算法和Kruskal算法；3. 通过实际操作，加深对最小生成树算法的理解。
实验过程：1. 实验环境的搭建：首先，我们需要在计算机上搭建一个图论实验环境。
选择一门编程语言，如Python，来实现最小生成树算法。
通过安装相应的开发环境和图论库，我们可以方便地进行实验。
2. 数据的准备：为了进行最小生成树的实验，我们需要准备一组具有权值的图数据。
可以通过手动输入或从文件中读取的方式获取数据。
确保数据的合理性和完整性，以便进行后续的实验操作。
3. Prim算法的实现：Prim算法是一种贪心算法，用于求解最小生成树。
在实验中，我们需要实现Prim算法，并将其应用于准备好的图数据上。
通过编程实现，我们可以得到Prim算法生成的最小生成树。
4. Kruskal算法的实现：Kruskal算法是另一种常用的最小生成树算法。
与Prim算法不同，Kruskal算法是一种基于边的贪心算法。
同样地，我们需要实现Kruskal算法，并将其应用于准备好的图数据上，以获得Kruskal算法生成的最小生成树。
实验结果与分析：通过实验，我们得到了Prim算法和Kruskal算法生成的最小生成树。
我们可以将这两个结果进行对比和分析，以进一步理解这两种算法的特点和应用场景。
首先，我们可以比较两个算法生成的最小生成树的权值。
通过计算权值的总和，我们可以确定哪个算法生成的最小生成树更优。
此外，我们还可以比较两个算法生成的最小生成树的结构，观察它们是否存在差异。
其次，我们可以分析两个算法的时间复杂度和空间复杂度。
最小生成树实验报告
一、实验目的1. 通过上机程序，进一步加深对最小生成树的理解。
2. 掌握Kruskal算法。
3. 学会用程序解决离散数学中的问题。
4. 增强我们编写程序的能力。
二、实验内容求带权无向联通平面图的最小生成树三、实验环境我的实验依旧是在实验环境下完成的，而所设计的程序也在这个环境下通过了编译，运行和测试。
四、实验原理和实现过程利用Kruskal算法求最小生成树，原理如下：1.选取最小权边e1，置边数j 1.2.i=n-1结束，否则转c。
3.设已经选择的边为e1,e2,......，ei,在G中选取不同于e1,e2, (i)边，使｛e1,e2,……，ei,ei+1｝中无回路且ei+1是满足此条件的最小边。
4.i i+1，转b。
根据这个，还有以下思路：由G生成的最小生成树T所包含的边的集合1．按非降序权重将E中的边排序2．建立n个单元素集（每个顶点一个）3．最小生成树的边集合T初始为空4 .while |T|<n-15. 令e(x,y)为E中的下一条边6. if包含x的集合不是与包含y的集合不是同一个集合 then7. 将e(x,y)加入到T8. 将包含x的集合和包含y的集合合并9. end ifwhile五、实验源代码及分析#include<>struct Edge{int from, to, weight; rom); o);if(x!=y) rom, edge[k].to, edge[k].weight); rom, &edge[i].to, &edge[i].weight); eight>edge[j].weight){temp=edge[i];edge[i]=edge[j];edge[j]=temp;}printf("The minimum spanning tree is:\n");Kruskal(); //调用Kruskal算法return 0;}其中运用seek函数找出当前端点所在集合编号。
数据结构实验报告-最小生成树（精选5篇）
数据结构实验报告-最小生成树（精选5篇）第一篇：数据结构实验报告-最小生成树电子科技大学实验报告学生姓名：XXX 学号：20***指导教师：刘峤实验地点：信软楼306实验时间：5月17日一、实验室名称：软件实验室二、实验项目名称：数据结构与算法—图三、实验学时：4四、实验原理：Kruskal 算法是一种按照图中边的权值递增的顺序构造最小生成树的方法。
其基本思想是：设无向连通网为G＝（V，E），令G 的最小生成树为T，其初态为T＝（V，{}），即开始时，最小生成树T 由图G 中的n 个顶点构成，顶点之间没有一条边，这样T 中各顶点各自构成一个连通分量。
然后，按照边的权值由小到大的顺序，考察G 的边集E 中的各条边。
若被考察的边的两个顶点属于T 的两个不同的连通分量，则将此边作为最小生成树的边加入到T 中，同时把两个连通分量连接为一个连通分量；若被考察边的两个顶点属于同一个连通分量，则舍去此边，以免造成回路，如此下去，当T 中的连通分量个数为1 时，此连通分量便为G 的一棵最小生成树。
如教材153页的图4.21(a)所示，按照Kruskal 方法构造最小生成树的过程如图4.21 所示。
在构造过程中，按照网中边的权值由小到大的顺序，不断选取当前未被选取的边集中权值最小的边。
依据生成树的概念，n 个结点的生成树，有n－1 条边，故反复上述过程，直到选取了n－1 条边为止，就构成了一棵最小生成树。
五、实验目的：本实验通过实现最小生成树的算法，使学生理解图的数据结构存储表示，并能理解最小生成树Kruskal 算法。
通过练习，加强对算法的理解，提高编程能力。
六、实验内容：（1）假定每对顶点表示图的一条边，每条边对应一个权值；（2）输入每条边的顶点和权值；（3）输入每条边后，计算出最小生成树；（4）打印最小生成树边的顶点及权值。
七、实验器材（设备、元器件）：八、数据结构及程序#include #include #include typedefstruct {intvex;intgno;}TVex,*TpVex;typedefstruct {intvhead, vtail;intwght;intflag;}TEdge,*TpEdge;typedef struct{TpVex VexList;TpEdge EdgeList;int nvex, nedge;}TGraph, *TpGraph;void begin(TpGraph G){ int i;for(i=1;i<=G->nvex;i++){G->VexList[i-1].gno=i;G->EdgeList[i-1].flag=0;} } int findmin(TpGraph G){ int i,j;int minwght=G->EdgeList[0].wght;for(i=0,j=-1;inedge;i++){ PC机一台，装有C/C++语言集成开发环境。
数据结构实验报告最小生成树
数据结构实验报告最小生成树实验目的：掌握最小生成树的概念和算法，培养分析和解决实际问题的能力。
实验内容：利用Kruskal算法求解带权无向连通图的最小生成树。
实验原理：最小生成树是指一个连通图的生成树，其中所有边的权值和最小。
最小生成树问题在图论中有着重要的应用，如网络设计、集成电路布线等领域。
本次实验使用Kruskal算法求解最小生成树。
Kruskal算法基于一个贪心的思想：每次选择权值最小的边，直到生成树中包含所有的节点。
具体算法如下：1.根据给定的连通图构造一个边的集合E，E中包含图中所有的边。
2.将E中的边按照权值从小到大排序。
3.依次遍历排序后的边，如果该边的两个节点不在同一个连通分量中，则选择该边，并将这两个节点合并到一个连通分量中。
4.重复第3步，直到生成树中包含所有的节点。
实验步骤及结果：1.根据给定的连通图构造边的集合E，并将E中的边按照权值从小到大排序。
2.初始化一个空的集合T作为最小生成树的边集合。
3.依次遍历排序后的边，如果该边的两个节点不在同一个连通分量中，则选择该边，并将这两个节点合并到一个连通分量中，同时将该边添加到集合T中。
4.重复第3步，直到生成树中包含所有的节点。
实验结果分析：通过Kruskal算法，可以得到带权无向连通图的最小生成树。
最小生成树具有多个优点，如能够保证连通、权值最小、无回路。
在实际应用中，最小生成树常常用于网络设计、集成电路布线等领域。
实验总结：通过本次实验，我掌握了最小生成树的概念和Kruskal算法的原理和实现方法。
实验中，我通过定义边的数据结构和构造边的集合，实现了Kruskal算法求解最小生成树。
通过实验，我深刻认识到数据结构在解决实际问题中的重要性和实用性。
最小生成树作为一种常用的图论算法，在实际应用中具有广泛的应用和重要的价值。
掌握了最小生成树的概念和算法，我相信能够在今后的学习和工作中更好地应用数据结构算法解决实际问题。