今天给各位分享克鲁斯卡尔的知识，其中也会对克鲁斯卡尔沃利斯检验进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、克鲁斯卡尔算法一定要画图吗
• 2、最小生成树
• 3、克鲁斯卡尔里面指向自己算回路吗
• 4、kruskal算法是什么？

克鲁斯卡尔算法一定要画图吗

1）克鲁斯卡尔算法概念

克鲁斯卡尔算法是求连通网的最小生成树的另一种方法。与普里姆算法不同，它的时间复杂度为O（eloge）（e为网中的边数），所以，适合于求边稀疏的网的最小生成树

（2）实现思路

对于任意一个连通网的最小生成树来说，在要求总的权值最小的情况下，最直接的想法就是将连通网中的所有边按照权值大小进行升序排序，从小到大依次选择。

克鲁斯卡尔算法的具体思路是：将所有边按照权值的大小进行升序排序，然后从小到大一一判断，条件为：如果这个边不会与之前选择的所有边组成回路，就可以作为最小生成树的一部分；反之，舍去。直到具有 n 个顶点的连通网筛选出来 n-1 条边为止。筛选出来的边和所有的顶点构成此连通网的最小生成树；

最小生成树

所谓最小生成树，就是在一个具有N个顶点的带权连通图G中，如果存在某个子图G'，其包含了图G中的所有顶点和一部分边，且不形成回路，并且子图G'的各边权值之和最小，则称G'为图G的最小生成树。 由定义我们可得知最小生成树的三个性质：

•最小生成树不能有回路。

•最小生成树可能是一个，也可能是多个。

•最小生成树边的个数等于顶点的个数减一。 本文将介绍两种最小生成树的算法，分别为克鲁斯卡尔算法(Kruskal Algorithm)和普利姆算法(Prim Algorithm)。

克鲁斯卡尔算法的核心思想是：在带权连通图中，不断地在边集合中找到最小的边，如果该边满足得到最小生成树的条件，就将其构造，直到最后得到一颗最小生成树。

克鲁斯卡尔算法的执行步骤：

第一步：在带权连通图中，将边的权值排序；

第二步：判断是否需要选择这条边（此时图中的边已按权值从小到大排好序）。判断的依据是边的两个顶点是否已连通，如果连通则继续下一条；如果不连通，那么就选择使其连通。

第三步：循环第二步，直到图中所有的顶点都在同一个连通分量中，即得到最小生成树。

下面我用图示法来演示克鲁斯卡尔算法的工作流程，如下图：

克鲁斯卡尔里面指向自己算回路吗

克鲁斯卡尔里面指向自己不算回路。根据相关信息查询可知，克鲁斯卡尔算法在任何指向下都不形成回路，存在的目的是形成最小生成树。克鲁斯卡尔算法以边为着手点，在所有的边的权值从小到大排序后，依次选边，使得在不构成回路的情况下形成最小生成树。

kruskal算法是什么？

kruskal算法是：克鲁斯卡尔算法。是求连通网的最小生成树的另一种方法。与普里姆算法不同，它的时间复杂度为O（eloge）、（e为网中的边数），所以，适合于求边稀疏的网的最小生成树。

克鲁斯卡尔（Kruskal）算法从另一途径求网的最小生成树。其基本思想是：假设连通网G=（V，E），令最小生成树的初始状态为只有n个顶点而无边的非连通图T=（V，{}），概述图中每个顶点自成一个连通分量。

在E中选择代价最小的边，若该边依附的顶点分别在T中不同的连通分量上，则将此边加入到T中；否则，舍去此边而选择下一条代价最小的边。依此类推，直至T中所有顶点构成一个连通分量为止。

复杂度：

克鲁斯卡尔算法的时间复杂度主要由排序方法决定，而克鲁斯卡尔算法的排序方法只与网中边的条数有关，而与网中顶点的个数无关，当使用时间复杂度为O（elog2e）的排序方法时，克鲁斯卡尔算法的时间复杂度即为O（log2e），因此当网的顶点个数较多、而边的条数较少时，使用克鲁斯卡尔算法构造最小生成树效果较好。