【计算机算法与设计(14)】例题五:最小生成树:Prim算法详细解释:π的含义、更新逻辑和选点原因

文章目录

📋 题目




🔑 一、理解关键概念

1.1 d(v) 是什么?

d(v) 的含义

  • 当前已知的 ,从顶点v到已连通区域最短距离
  • 如果v已经在连通区域中,d(v) = 0
  • 如果v还没连通,d(v) = 从v到连通区域的某条边的最小权重

通俗理解

  • 就像"从村庄v到已修路区域,最便宜的路要花多少钱"
  • 初始时,除了起始点,其他点的d值都是∞(无穷大)

1.2 π(v) 是什么?

π(v) 的含义

  • 父节点 :在已连通区域中,哪个顶点 通过权重为d(v)的边连接到v
  • 如果v已经在连通区域中,π(v) = nil(没有父节点,或者是起始点)

通俗理解

  • 就像"从哪个村庄修路到v最便宜"
  • 如果d(v) = 4, π(v) = a,意思是"从a修路到v,成本是4"

关键关系

  • 边 (π(v), v) 的权重 = d(v)
  • 这条边就是"当前已知的,连接v到连通区域的最便宜的路"

📊 二、新的例题


🎯 三、关键问题解答

Q1:d(V)更新的逻辑是什么?

更新规则

对于新加入连通区域的顶点u,检查它的每个邻居v:

复制代码
如果 v 还没连通(v不在连通区域中):
    如果 w(u,v) < d(v):
        更新:d(v) = w(u,v)
        更新:π(v) = u

通俗理解

  • "如果从u到v的路,比v当前已知的最便宜的路更便宜"
  • "就更新v的距离和父节点"

例子:步骤©中更新d

  • 选择e后,检查e → d
  • d当前:d(d) = 5(从a到d)
  • e → d:权重4
  • 因为4 < 5,所以更新:d(d) = 4,π(d) = e

Q2:为什么选择某个点?

选择规则 :从所有未连通的顶点中,选择d值最小的

为什么这样选择?

贪心思想

  • d值最小 = 连接到连通区域最便宜
  • 每次选择最便宜的,保证总成本最小

证明思路(简化):

  • 假设存在更优的方案,不选择d值最小的点
  • 那么必然存在一条更便宜的路
  • 但我们选择的是d值最小的,矛盾!
  • 所以选择d值最小的是最优的

例子:步骤(c)中选择e

  • 未连通顶点:{b, c, d, e, f}
  • d值:b=4, c=∞, d=5, e=2, f=6
  • e的d值最小(2),所以选择e

Q4:π值什么时候改变?

π值改变的条件

  1. 初始时:所有顶点的π = nil
  2. 第一次发现路径 :当某个顶点v第一次被发现可以连接到连通区域时
    • 例如:步骤(b)中,b第一次被发现,π(b) = a
  3. 发现更便宜的路径 :当发现从新顶点u到v的路,比v当前已知的路更便宜时
    • 例如:步骤©中,发现e → d(4)比a → d(5)便宜,所以π(d)从a改为e

π值不变的情况

  • 如果新发现的路径不比当前已知的路径便宜,π值不变
  • 例如:步骤©中,e → f(9)不比a → f(6)便宜,所以π(f)保持为a

📝 四、总结

核心概念

  1. d(v):从v到连通区域的最短距离(当前已知的)
  2. π(v):v的父节点,通过权重为d(v)的边连接到v
  3. 选择规则:每次选择d值最小的未连通顶点
  4. 更新规则:如果发现更便宜的路径,更新d和π值

算法流程

复制代码
1. 初始化:选择起始点a,d(a)=0,其他d(v)=∞
2. 重复直到所有顶点连通:
   a. 选择d值最小的未连通顶点u
   b. 把u加入连通区域,修路(π(u), u)
   c. 更新u的邻居:如果发现更便宜的路径,更新d和π
3. 返回MST

关键理解

  • 贪心策略:每次选择最便宜的,得到全局最优
  • 动态更新:随着连通区域扩大,不断发现更便宜的路径
  • π值记录最优路径:π(v)记录"当前已知的,连接v到连通区域的最便宜的方式"

💡 记忆要点:d值记录距离,π值记录父节点,选择最小d值,更新更便宜路径!

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