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# kruskal算法精讲
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[卡码网：53. 寻宝](https://kamacoder.com/problempage.php?pid=1053)
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题目描述：
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在世界的某个区域，有一些分散的神秘岛屿，每个岛屿上都有一种珍稀的资源或者宝藏。国王打算在这些岛屿上建公路，方便运输。
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不同岛屿之间，路途距离不同，国王希望你可以规划建公路的方案，如何可以以最短的总公路距离将 所有岛屿联通起来。
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给定一张地图，其中包括了所有的岛屿，以及它们之间的距离。以最小化公路建设长度，确保可以链接到所有岛屿。
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输入描述：
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第一行包含两个整数V 和 E，V代表顶点数，E代表边数 。顶点编号是从1到V。例如：V=2，一个有两个顶点，分别是1和2。
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接下来共有 E 行，每行三个整数 v1，v2 和 val，v1 和 v2 为边的起点和终点，val代表边的权值。
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输出描述：
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输出联通所有岛屿的最小路径总距离
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输入示例：
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```
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7 11
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1 2 1
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1 3 1
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1 5 2
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2 6 1
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2 4 2
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2 3 2
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3 4 1
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4 5 1
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5 6 2
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5 7 1
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6 7 1
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```
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输出示例：
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6
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## 解题思路
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在上一篇 我们讲解了 prim算法求解 最小生成树，本篇我们来讲解另一个算法：Kruskal，同样可以求最小生成树。
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**prim 算法是维护节点的集合，而 Kruskal 是维护边的集合**。
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上来就这么说，大家应该看不太懂，这里是先让大家有这么个印象，带着这个印象在看下文，理解的会更到位一些。
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kruscal的思路：
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* 边的权值排序，因为要优先选最小的边加入到生成树里
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* 遍历排序后的边
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* 如果边首尾的两个节点在同一个集合，说明如果连上这条边图中会出现环
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* 如果边首尾的两个节点不在同一个集合，加入到最小生成树，并把两个节点加入同一个集合
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下面我们画图举例说明kruscal的工作过程。
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依然以示例中，如下这个图来举例。
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将图中的边按照权值有小到大排序，这样从贪心的角度来说，优先选 权值小的边加入到 最小生成树中。
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排序后的边顺序为[(1,2) (4,5) (1,3) (2,6) (3,4) (6,7) (5,7) (1,5) (3,2) (2,4) (5,6)]
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> (1,2) 表示节点1 与 节点2 之间的边。权值相同的边，先后顺序无所谓。
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**开始从头遍历排序后的边**。
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选边(1,2)，节点1 和 节点2 不在同一个集合，所以生成树可以添加边(1,2)，并将 节点1，节点2 放在同一个集合。
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--------
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选边(4,5)，节点4 和 节点 5 不在同一个集合，生成树可以添加边(4,5) ，并将节点4，节点5 放到同一个集合。
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**大家判断两个节点是否在同一个集合，就看图中两个节点是否有绿色的粗线连着就行**
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（这里在强调一下，以下选边是按照上面排序好的边的数组来选择的）
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选边(1,3)，节点1 和 节点3 不在同一个集合，生成树添加边(1,3)，并将节点1，节点3 放到同一个集合。
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---------
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选边(2,6)，节点2 和 节点6 不在同一个集合，生成树添加边(2,6)，并将节点2，节点6 放到同一个集合。
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--------
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||
选边(3,4)，节点3 和 节点4 不在同一个集合，生成树添加边(3,4)，并将节点3，节点4 放到同一个集合。
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----------
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||
选边(6,7)，节点6 和 节点7 不在同一个集合，生成树添加边(6,7)，并将 节点6，节点7 放到同一个集合。
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-----------
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选边(5,7)，节点5 和 节点7 在同一个集合，不做计算。
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选边(1,5)，两个节点在同一个集合，不做计算。
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后面遍历 边(3,2)，(2,4)，(5,6) 同理，都因两个节点已经在同一集合，不做计算。
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-------
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此时 我们就已经生成了一个最小生成树，即：
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在上面的讲解中，看图的话 大家知道如何判断 两个节点 是否在同一个集合（是否有绿色的线连在一起），以及如何把两个节点加入集合（就在图中把两个节点连上）
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**但在代码中，如果将两个节点加入同一个集合，又如何判断两个节点是否在同一个集合呢**？
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这里就涉及到我们之前讲解的[并查集](https://www.programmercarl.com/%E5%9B%BE%E8%AE%BA%E5%B9%B6%E6%9F%A5%E9%9B%86%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%9F%BA%E7%A1%80.html)。
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我们在并查集开篇的时候就讲了，并查集主要就两个功能：
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* 将两个元素添加到一个集合中
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* 判断两个元素在不在同一个集合
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大家发现这正好符合 Kruskal算法的需求，这也是为什么 **我要先讲并查集，再讲 Kruskal**。
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关于 并查集，我已经在[并查集精讲](https://www.programmercarl.com/%E5%9B%BE%E8%AE%BA%E5%B9%B6%E6%9F%A5%E9%9B%86%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%9F%BA%E7%A1%80.html) 详细讲解过了，所以这里不再赘述，我们直接用。
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本题代码如下，已经详细注释：
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```CPP
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#include <iostream>
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#include <vector>
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#include <algorithm>
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using namespace std;
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// l,r为 边两边的节点，val为边的数值
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struct Edge {
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int l, r, val;
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};
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// 节点数量
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int n = 10001;
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// 并查集标记节点关系的数组
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vector<int> father(n, -1); // 节点编号是从1开始的，n要大一些
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||
// 并查集初始化
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void init() {
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for (int i = 0; i < n; ++i) {
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||
father[i] = i;
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}
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||
}
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||
// 并查集的查找操作
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||
int find(int u) {
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||
return u == father[u] ? u : father[u] = find(father[u]); // 路径压缩
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}
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// 并查集的加入集合
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||
void join(int u, int v) {
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||
u = find(u); // 寻找u的根
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||
v = find(v); // 寻找v的根
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||
if (u == v) return ; // 如果发现根相同，则说明在一个集合，不用两个节点相连直接返回
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||
father[v] = u;
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||
}
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||
|
||
int main() {
|
||
|
||
int v, e;
|
||
int v1, v2, val;
|
||
vector<Edge> edges;
|
||
int result_val = 0;
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||
cin >> v >> e;
|
||
while (e--) {
|
||
cin >> v1 >> v2 >> val;
|
||
edges.push_back({v1, v2, val});
|
||
}
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||
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||
// 执行Kruskal算法
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||
// 按边的权值对边进行从小到大排序
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sort(edges.begin(), edges.end(), [](const Edge& a, const Edge& b) {
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return a.val < b.val;
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||
});
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// 并查集初始化
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init();
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||
// 从头开始遍历边
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for (Edge edge : edges) {
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||
// 并查集，搜出两个节点的祖先
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int x = find(edge.l);
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||
int y = find(edge.r);
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||
// 如果祖先不同，则不在同一个集合
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||
if (x != y) {
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||
result_val += edge.val; // 这条边可以作为生成树的边
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||
join(x, y); // 两个节点加入到同一个集合
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||
}
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||
}
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||
cout << result_val << endl;
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||
return 0;
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}
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```
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时间复杂度：nlogn （快排） + logn （并查集） ，所以最后依然是 nlogn 。n为边的数量。
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关于并查集时间复杂度，可以看我在 [并查集理论基础](https://programmercarl.com/%E5%9B%BE%E8%AE%BA%E5%B9%B6%E6%9F%A5%E9%9B%86%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%9F%BA%E7%A1%80.html) 的讲解。
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## 拓展一
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如果题目要求将最小生成树的边输出的话，应该怎么办呢？
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Kruskal 算法 输出边的话，相对prim 要容易很多，因为 Kruskal 本来就是直接操作边，边的结构自然清晰，不用像 prim一样 需要再节点练成线输出边 （因为prim是对节点操作，而 Kruskal是对边操作，这是本质区别）
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本题中，边的结构为：
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```CPP
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struct Edge {
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int l, r, val;
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};
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```
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那么我们只需要找到 在哪里把生成树的边保存下来就可以了。
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当判断两个节点不在同一个集合的时候，这两个节点的边就加入到最小生成树， 所以添加边的操作在这里：
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```CPP
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vector<Edge> result; // 存储最小生成树的边
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||
// 如果祖先不同，则不在同一个集合
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if (x != y) {
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result.push_back(edge); // 记录最小生成树的边
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||
result_val += edge.val; // 这条边可以作为生成树的边
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||
join(x, y); // 两个节点加入到同一个集合
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}
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```
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整体代码如下，为了突出重点，我仅仅将 打印最小生成树的部分代码注释了，大家更容易看到哪些改动。
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```CPP
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#include <iostream>
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#include <vector>
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#include <algorithm>
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||
using namespace std;
|
||
|
||
struct Edge {
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||
int l, r, val;
|
||
};
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||
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||
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int n = 10001;
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vector<int> father(n, -1);
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void init() {
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for (int i = 0; i < n; ++i) {
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||
father[i] = i;
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}
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||
}
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int find(int u) {
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return u == father[u] ? u : father[u] = find(father[u]);
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}
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void join(int u, int v) {
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u = find(u);
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v = find(v);
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||
if (u == v) return ;
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||
father[v] = u;
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||
}
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int main() {
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int v, e;
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int v1, v2, val;
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vector<Edge> edges;
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||
int result_val = 0;
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||
cin >> v >> e;
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while (e--) {
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||
cin >> v1 >> v2 >> val;
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||
edges.push_back({v1, v2, val});
|
||
}
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||
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sort(edges.begin(), edges.end(), [](const Edge& a, const Edge& b) {
|
||
return a.val < b.val;
|
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});
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vector<Edge> result; // 存储最小生成树的边
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init();
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for (Edge edge : edges) {
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int x = find(edge.l);
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int y = find(edge.r);
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if (x != y) {
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result.push_back(edge); // 保存最小生成树的边
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||
result_val += edge.val;
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||
join(x, y);
|
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}
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}
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// 打印最小生成树的边
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for (Edge edge : result) {
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cout << edge.l << " - " << edge.r << " : " << edge.val << endl;
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}
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return 0;
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}
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```
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按照题目中的示例，打印边的输出为：
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```
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1 - 2 : 1
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1 - 3 : 1
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2 - 6 : 1
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3 - 4 : 1
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4 - 5 : 1
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5 - 7 : 1
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```
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大家可能发现 怎么和我们 模拟画的图不一样，差别在于 代码生成的最小生成树中 节点5 和 节点7相连的。
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其实造成这个差别 是对边排序的时候 权值相同的边先后顺序的问题导致的，无论相同权值边的顺序是什么样的，最后都能得出最小生成树。
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## 拓展二
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此时我们已经讲完了 Kruskal 和 prim 两个解法来求最小生成树。
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什么情况用哪个算法更合适呢。
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Kruskal 与 prim 的关键区别在于，prim维护的是节点的集合，而 Kruskal 维护的是边的集合。
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如果 一个图中，节点多，但边相对较少，那么使用Kruskal 更优。
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有录友可能疑惑，一个图里怎么可能节点多，边却少呢？
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节点未必一定要连着边那， 例如 这个图，大家能明显感受到边没有那么多对吧，但节点数量 和 上述我们讲的例子是一样的。
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为什么边少的话，使用 Kruskal 更优呢？
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因为 Kruskal 是对边进行排序的后 进行操作是否加入到最小生成树。
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边如果少，那么遍历操作的次数就少。
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在节点数量固定的情况下，图中的边越少，Kruskal 需要遍历的边也就越少。
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而 prim 算法是对节点进行操作的，节点数量越少，prim算法效率就越少。
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所以在 稀疏图中，用Kruskal更优。 在稠密图中，用prim算法更优。
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> 边数量较少为稀疏图，接近或等于完全图（所有节点皆相连）为稠密图
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Prim 算法 时间复杂度为 O(n^2)，其中 n 为节点数量，它的运行效率和图中边树无关，适用稠密图。
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Kruskal算法 时间复杂度 为 nlogn，其中n 为边的数量，适用稀疏图。
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## 总结
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如果学过了并查集，其实 kruskal 比 prim更好理解一些。
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本篇，我们依然通过模拟 Kruskal 算法的过程，来带大家一步步了解其工作过程。
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在 拓展一 中讲解了 如何输出最小生成树的边。
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在拓展二 中讲解了 prim 和 Kruskal的区别。
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录友们可以细细体会。
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