一个有n个顶点和e条边的连通图的生成树有()条边。
A、n
B、E
C、n-1
D、n+1
A、n
B、E
C、n-1
D、n+1
对于n个顶点e条边的无向连通图,利用Prim算法生成最小生成树的时间复杂度为(24),利用Kruskal算法生成最小生成树的时间复杂度为(25)。
A.O((n+1)2)
B.O(n2)
C.O(n2-1)
D.(n2+1)
阅读下列函数说明和C函数,将应填入(n)处的字句写在对应栏内。
[说明]
Kruskal算法是一种构造图的最小生成树的方法。设G为一无向连通图,令T是由G的顶点构成的于图,Kmskal算法的基本思想是为T添加适当的边使之成为最小生成树:初始时,T中的点互相不连通;考察G的边集E中的每条边,若它的两个顶点在T中不连通,则将此边添加到T中,同时合并其两顶点所在的连通分量,如此下去,当添加了n-1条边时,T的连通分量个数为1,T便是G的一棵最小生成树。
下面的函数void Kruskal(EdgeType edges[],int n)利用Kruskal算法,构造了有n个顶点的图 edges的最小生成树。其中数组father[]用于记录T中顶点的连通性质:其初值为father[i]=-1 (i=0,1,…,n-1),表示各个顶点在不同的连通分量上;若有father[i]=j,j>-1,则顶点i,j连通;函数int Find(int father[],int v)用于返回顶点v所在树形连通分支的根结点。
[函数]
define MAXEDGE 1000
typedef struct
{ int v1;
int v2;
}EdgeType;
void Kruskal(EdgeType edges[],int n)
{ int father[MAXEDGE];
int i,j,vf1,vt2;
for(i=0;i<n;i+ +) father[i]=-1;
i=0;
j=0;
while(i<MAXEDGE && j<(1))
{ vf1=Find(father,edges[i].v1);
vf2=Find(father,edges[i].v2);
if((2))
{(3)=vf1;
(4);
printf("%3d%3d\n",edges[i].v1,edges[i].v2);
}
(5);
}
}
int Find(int father[],int v)
{ int t;
t=v;
while(father[t]>=0) t=father[t];
return(t);
}
A.n+l
B.n
C.
D.n-1
一个具有n(n>0)个顶点的连通无向图至少有(33)条边。
A.n+1
B.n
C.n/2
D.n-1
若一个具有n个结点、k条边的非连通无向图是一个森林(n>k),则该森林中必有(34)棵树。
A.k
B.n
C.n-k
D.n+k
● 设一个包含N个顶点、 E条边的简单有向图采用邻接矩阵存储结构 (矩阵元素A[i][j]等于1/0分别表示顶点i与顶点j之间有/无弧),则该矩阵的元素数目为 (60) ,其中非零元素数目为 (61) 。