1.prim算法求解，其思路与dijkstra差不多，不断贪心往已选定的集合众添加点，最终得到一棵最小生成树。具体为什么最小说不清==，
1 int map[105][105]; 2 int mincost[105]; 3 int vis[105]; 4 void prim() 5 { 6 fill(mincost,mincost+105,INF); 7 memset(vis,0,sizeof(vis)); 8 mincost[1]=0; 9 while(true) 10 { 11 int v=-1; 12 int u; 13 for(u=1;u<=n;u++) 14 { 15 if(!vis[u]&&(v==-1||mincost[u]<mincost[v])) 16 v=u; 17 } 18 if(v==-1) break; 19 vis[v]=1; 20 res+=mincost[v]; 21 for(u=1;u<=n;u++) 22 mincost[u]=min(map[v][u],mincost[u]); 23 } 24 return; 25 }
2.kruskal算法求解，首先对所给的边按照权值大小进行排序，然后从小到大放入到集合中，能否放进去的条件是放入后不会产生圈。此时使用并查集来判断是否产生圈。也就是判断放入的这条边的两端段是否在同一个集合当中。
白书里给的并查集模板：
1 int par[Max]; //记录父节点，根节点的父节点为本身 2 int rank0[Max]; //记录树的高度，用于集合的合并 3 void init() 4 { 5 for(int i=0;i<Max;i++) 6 { 7 par[i]=i; //每个节点的根节点都是自己本身 8 rank0[i]=0; 9 } 10 11 } 12 int find(int x) 13 { 14 if(par[x]==x) 15 return x; 16 else 17 return par[x]=find(par[x]); //找父节点 //此处赋值也为减少节点到根节点的距离，减小查找递归深度 18 } 19 void unite(int x,int y) 20 { 21 int x0=find(x); 22 int y0=find(y); 23 if(x0==y0) 24 return; 25 else if(rank0[y0]>rank0[x0]) //此处操作防止树产生退化，将高度小的树根节点连向高的树的根节点。 26 par[x0]=y0; 27 else if(rank0[y0]<rank0[x0]) 28 par[y0]=x0; 29 else 30 { 31 par[x0]=y0; 32 rank0[y0]++; 33 } 34 } 35 bool same(int x,int y) 36 { 37 return find(x)==find(y); 38 }
kruskal:
1 struct edge 2 { 3 int v,u,cost; 4 }es[10000]; 5 int E; 6 int kruskal() 7 { 8 int sum=0;//边数 9 init(); 10 sort(es,es+E,cmp); 11 for(i=0;i<E;i++) 12 { 13 edge e=es[i]; 14 if(!same(e.v,e.u)) 15 { 16 sum+=e.cost; 17 unite(e.v,e.u); 18 } 19 } 20 return sum; 21 }