版本 e7d889504d718f03b7231cead2f0df0af32ba140

acm/course/MST

Changes from e7d889504d718f03b7231cead2f0df0af32ba140 to current

#MST (Minimum Spanning Tree, 最小生成樹)
##Spanning Tree (生成樹)
1. 一棵<b>包含圖上所有點</b>的樹，稱作該圖的<b>生成樹</b>

2. 一張圖的生成樹可能會有很多種

3. <b>完全連通圖</b>才有生成樹 (不連通時，則稱為生成森林)

4. 生成樹的權重為樹上每條邊的權重總和

##Minimum Spanning Tree
擁有<b>最小權重</b>的生成樹，稱為最小生成樹

###Kruskal’s algorithm (greedy based)
###Kruskal’s Algorithm (greedy based)
1. 依照權重排序

2. 選擇較小的邊，並邊檢查是否有迴圈

![](/acm/MST_Kruskal.gif)
2. 選擇較小的邊，並檢查是否有環

* Psuedocode
```c++
KRUSKAL(G):
 A = ∅
 foreach v ∈ G.V:
    MAKE-SET(v)
 foreach (u, v) in G.E ordered by weight(u, v), increasing:
    if FIND-SET(u) ≠ FIND-SET(v):
       A = A ∪ {(u, v)}
       UNION(u, v)
 return A
```

        totalcost← 0 
        for each v ∈ V
            do MAKE-SET (v)
        sort the edges into non-decreasing order by weight
        for each edge (u, v) ∈ E, taken in non-decreasing order
            do if FIND-SET (u) ≠ FIND-SET (v)
                then UNION (u, v) 
                    totalcost← totalcost+ w(u, v)
        return totalcost
    * 時間複雜度 O(ElgE)
![](/acm/MST_Kruskal.gif)

###Prim’s algorithm (relaxation based)
1. 所有節點設為<b>未拜訪</b>過
```c++
const int V = 100, E = 1000;	// V = vertice, E = edge
 
struct Edge{int a, b, c;} e[E];    // edge list
bool operator<(const Edge& e1, const Edge& e2){ return e1.c < e2.c;}
 
// disjoint-sets forest
int p[V];
int init(){ for(int i=0; i<V; ++i)	p[i] = i;}
int find(int x){ return x == p[x] ? x : (p[x] = find(p[x]));}
void union(int x, int y){ p[find(x)] = find(y);}
 
void Kruskal(){
    init();
    sort(edge, edge+E);		// 圖上所有邊，依照權重大小，由小到大排序。O(NlogN)
 
    for(int j = 0; i < V-1 && j < E; j ++){	// 窮舉圖上所有邊，嘗試作為最小生成樹（森林）
        if(find(e[j].a) == find(e[j].b))	// 產生環，則捨棄。
		continue;
        union(e[j].a, e[j].b);	// 產生橋，則以此邊連接兩棵MSS。
    }
}
```
* 時間複雜度 O(ElgE)

2. 令d[i]為到節點i的目前距離，起使皆設為INF
###Prim’s Algorithm (relaxation based)
1.所有節點設為<b>未拜訪</b>過 (設為INF)

3. 每次都去找未拜訪過的節點i，而且d[i]最小
2.令d[i]為到節點i的距離(每次皆考慮鄰近節點)

4. 找完後要更新未拜訪過的節點距離d[j] ( if(找到的節點i到節點j的距離<d[j])  則更新d[j] )
3.考慮所有鄰近<b>樹</b>且<b>未拜訪過</b>的節點i，選擇距離最近的節點，並檢查是否有環

4.更新拜訪過節點與鄰近節點d[i]

![](/acm/MST_Prim.gif)

```c++
#include <cstdio>
using namespace std;
int main()
{
int w[9][9];    // adjacency matrix
int d[9];       // 紀錄目前的MST到圖上各點的距離
int parent[9];  // 紀錄各個點在MST上的父親是誰
bool visit[9];  // 紀錄各個點是不是已在MST之中
 
void prim(){
    for(int i=0; i<9; i++)	visit[i] = false;
    for(int i=0; i<9; i++)	d[i] = 1e9;
 
    d[0] = 0;   // 可以選定任何點作為樹根，這裡以第零點作為樹根。
    parent[0] = 0;
 
    for(int i=0; i<9; i++){
        int a = -1, b = -1, min = 1e9;
        for(int j=0; j<9; j++)
            if(!visit[j] && d[j] < min){
                a = j;  // 記錄這一條邊
                min = d[j];
            }
 
        if(a == -1)	break; // 與起點相連通的MST都已找完
        visit[a] = true;
//      d[a] = 0;           // 註解後，得到MST每條邊權重。
 
        for(b=0; b<9; b++)
            if(!visit[b] && w[a][b] < d[b]){
                d[b] = w[a][b]; // 離樹最近，不是離根最近。
                parent[b] = a;
            }
    }
}
```

*時間複雜度 O(𝑉")
* 時間複雜度 O(𝑉")

 With Binary-Heap : O( (V+E) lgV)
 With Binary-Heap : O( (V+E)logV)

參考來源：

參考來源：演算法筆記 http://www.csie.ntnu.edu.tw/~u91029/SpanningTree.html#2
演算法筆記 http://www.csie.ntnu.edu.tw/~u91029/SpanningTree.html

維基百科 https://en.wikipedia.org/wiki/Kruskal%27s_algorithm