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最小瓶颈生成树与最小生成树有何不同?

公良天逸
2023-03-14

赋权图G的最小瓶颈生成树是G的生成树,使得生成树中任何边的最大权值最小。MBST不一定是MST(最小生成树)。

请举例说明这些说法有意义的地方。

共有1个答案

池砚文
2023-03-14

看看维基百科上的MST示例可供参考:

生成树中的瓶颈是该树中的最大权重边。在一个生成树中可能有几个瓶颈(当然都是相同的权重)。在维基百科MST中,有两个重量为8的瓶颈。

现在,取一个给定图的最小生成树(可能有几个MST,当然都具有相同的总边权重),并调用最大边权重B。

任何也有B=8瓶颈的生成树都是MBST。但它可能不是MST(因为总的边缘权重大于可能的最佳权重)。

因此,使用维基百科MST并修改它(添加/删除一些边),以便

  1. 它仍然是生成树,并且
  2. 它仍然不使用任何重量>8,然而
  3. 增加总边缘权重

例如,只需将Wikipedia MST的“左侧”子树(由权重{2,2,3}组成)改为{2,3,6},从而将总边权重增加4而不改变瓶颈8。答对了,您创建了一个不是MST的MBST。

 类似资料:
  • 主要内容:生成树,最小生成树数据结构提供了 3 种存储结构,分别称为线性表、树和图,如图 1 所示。 图 1 3 种存储结构 a) 是线性表,b) 是树,c) 是图。 在图存储结构中,a、b、c 等称为顶点,连接顶点的线称为边。 线性表是最简单的存储结构,很容易分辨。树和图有很多相似之处,它们的区别是:树存储结构中不允许存在环路,而图存储结构中可以存在环路(例如图 1 c) 中,c-b-f-c、b-a-f-b 等都是环路)。

  • 我一直在读生成树的概念及其类型。这就是我所理解的: 生成树:图G中连接所有顶点的边数最小的子集 最小生成树:它是边权的总和最小的生成树。 现在,这是否意味着,在检索MST时, > 如果我们遇到G中的一条路径,它有更多的边(与其他路径相比),但在边权重总和上的权重最小(与所有其他路径相比),我们将不把它视为MST? MST的概念是否只有在G有多个生成树的情况下才起作用?其他跨树=mst? 谢谢你的帮

  • 在一个具有不同正边的无向图中,是否可能有一个MST与最短路径树没有公共边? 我一直试图引出不同的例子,但似乎这是不可能的。最短路径树中的最短路径边似乎也应该包括在MST中。

  • 对于最小生成树问题的求解,geotools graph包中是否有Prim的算法或任何其他算法的实现?

  • 假设我选择V(H)={a,e,f}和e(H)={ae,af,fe} 现在,对于每条边e∈e(H),我们用e'记下了(来自原始图G的) 达到这个最小值的边。所以E'={bc,df,eg},因为bc=4,df=9,eg=8,是连接我的元件的最小边。我在H中有一个相对于代价函数C′的最小生成树,而a′是这棵树的边集。 但是我的A'的边和E'的没有一条是一样的。

  • (b)假设图的最小生成树是唯一的。无向图的最小生成树中一对顶点之间的路径一定是最短(最小权)路径吗? 我的回答是 (a)