📅  最后修改于: 2023-12-03 15:13:42.337000             🧑  作者: Mango
Boruvka 算法是一种用于求解最小生成树(Minimum Spanning Tree,MST)的贪婪算法。它基于以下思想:通过选择边的方式逐步扩展最小生成树,直到所有节点都被连接为止。Boruvka 算法在复杂度上具有很好的优势,可在 O(E log V) 的时间复杂度内完成。
Boruvka 算法的步骤如下:
以下是使用伪代码描述的 Boruvka 算法的实现过程。
1. 初始化最小生成树的边集为一个空集(mstEdges)。
2. 初始化每个节点所属的连通分量为其自身。
3. 重复以下步骤,直到最小生成树只有一个连通分量:
1. 初始化一个空集(cheapestEdges)用于记录每个连通分量的最小权重边。
2. 遍历图中的每条边,将权重最小的边添加到对应连通分量的 cheapestEdges 中。
3. 遍历 cheapestEdges,将每个连通分量的最小权重边添加到 mstEdges 中。
4. 合并每条边所连接的连通分量。
4. 返回最小生成树的边集 mstEdges。
下面是使用 Python 语言实现 Boruvka 算法的示例代码。
def boruvka(graph):
num_nodes = len(graph)
subsets = [[node] for node in range(num_nodes)] # 每个节点自成一个连通分量
mst_edges = []
while len(subsets) > 1:
cheapest_edges = [None] * num_nodes
# 遍历图中的每条边,记录每个连通分量的最小权重边
for src_node in range(num_nodes):
for dest_node, weight in graph[src_node]:
src_subset = find(subsets, src_node)
dest_subset = find(subsets, dest_node)
if src_subset != dest_subset:
if cheapest_edges[src_subset] is None or weight < cheapest_edges[src_subset][1]:
cheapest_edges[src_subset] = (dest_node, weight)
# 将每个连通分量的最小权重边添加到最小生成树的边集中
for subset_idx, edge in enumerate(cheapest_edges):
if edge is not None:
dest_node, weight = edge
mst_edges.append((subset_idx, dest_node, weight))
# 合并每条边所连接的连通分量
union(subsets, subset_idx, find(subsets, dest_node))
return mst_edges
def find(subsets, node):
for subset_idx, subset in enumerate(subsets):
if node in subset:
return subset_idx
def union(subsets, subset1, subset2):
subsets[subset1] += subsets[subset2]
del subsets[subset2]
Boruvka 算法是一种高效的贪婪算法,用于求解最小生成树问题。它通过选择最小权重的边逐步扩展最小生成树,并在每一步中合并连通分量,直到最小生成树只有一个连通分量为止。算法的时间复杂度为 O(E log V),其中 E 是边的数目,V 是节点的数目。