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2025-08-23
假设你是电信的实施工程师,需要为一个镇的九个村庄架设通信网络做设计,村庄位置大致如图,其中V0~V8是村庄,之间连线代表可达距离,数字代表里程数。领导要求你用最小成本完成这次任务,如何做?

显然这是一个带权值的图,即是网结构。所谓最小成本,就是n个顶点,用n-1条边把一个连通图连接起来,并使得权值和最小。
一个连通图的生成树是一个极小连通子图,它含有图中全部顶点,但只有足以构成一个树的n-1条边——我们把构造连通网的最小代价生成树称为最小生成树(Minimum Cost Spanning Tree)
我想在讲算法之前我们先做一下思考,我们如何找到该条路径?
第一步
我想先从概念下手:
首先,因为一个连通图含有图中全部顶点,所以我们可以从任意顶点出发(开始寻找),最终结果应该是一致的。但是为了方便讲述我还是想从V0开始出发(此时我们站在V0)。

起始点找到了,那么如何找起始点到第一个顶点的边呢?
逆着想一下,与V0邻接有且仅有两条边(V0,V1),(V0,V5),我们必须要选一条(因为我们必须要到达V0),所以我们干脆在V0的两条边上选一条到达V0。
我们站在V0巡视了一下两条边,然后选择了(V0,V1)(此处有判断)。

然后我们记录一下V0我们已经走过,走过的路标记为红色。
第二步
但是接下来我们该如何走呢?
其实我也很迷茫,既然不知道,那就选当前能走的路的最近的一条吧。
现在我们有两种选择,第一种从V0出发,第二种从V1出发,分别产生的可能性如下(绿色):

选一条最短的

接下来看V5和V1能到达哪里?然后继续寻找…直到最后一个顶点被连通(从0-n的循环)
其实这就是普里姆算法的核心思路,既然思路知道了,我们对比算法来讲解吧。
在讲之前我们先选一种图的存储结构吧,这里我们用图的邻接矩阵存储结构来讲解。

由代码中的循环嵌套可得知此算法的时间复杂度为O(N^2)。
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本文标题:最小生成树prim算法流程图(prim算法生成最小生成树)
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