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有人可以向我解释为什么使用相邻矩阵的 Prim 算法导致时间复杂度为 O(V<sup>2</sup>)
?
最佳答案
(对于看起来草率的 ASCII 数学提前抱歉,我认为我们不能使用 LaTEX 来排版答案)
用 O(V^2)
复杂度实现 Prim 算法的传统方法是在邻接矩阵之外还有一个数组,我们称它为 distance
,它具有该顶点到节点的最小距离。
这样,我们只检查 distance
来找到下一个目标,因为我们这样做了 V 次并且 distance
有 V 个成员,所以我们的复杂度是 O(V^2)
。
这本身是不够的,因为 distance
中的原始值很快就会过时。要更新这个数组,我们所做的就是在每一步结束时,遍历我们的邻接矩阵并适本地更新distance
。这不会影响我们的时间复杂度,因为它仅意味着每个步骤都需要 O(V+V) = O(2V) = O(V)
。因此我们的算法是O(V^2)
。
如果不使用 distance
,我们必须每次都遍历所有 E 边,最坏情况下包含 V^2 边,这意味着我们的时间复杂度将是 O(V^3)
.
证明:
为了证明没有 distance
数组就不可能在 O(V^2)
时间内计算出 MST,请考虑在每次迭代中使用一棵树大小 n
,有 V-n
个顶点可能被添加。
要计算选择哪一个,我们必须检查每一个以找到它们与树的最小距离,然后相互比较并找到那里的最小值。
在最坏的情况下,每个节点都包含到树中每个节点的连接,导致 n * (V-n) 条边和 O(n(V-n))
的复杂度。
由于当 n 从 1 到 V 时,我们的总数将是这些步骤中每一步的总和,所以我们最终的时间复杂度是:
(sum O(n(V-n)) as n = 1 to V) = O(1/6(V-1) V (V+1)) = O(V^3)
QED
关于algorithm - Prim 的 MST 算法的时间复杂度,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/13132548/
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