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2024年3月19日发(作者：事务的特性)
kruskal算法回环判断方法
（原创实用版4篇）
《kruskal算法回环判断方法》篇1
Kruskal 算法是一种用于寻找最小生成树的算法。在 Kruskal 算
法中，边按照权重从小到大排序，然后依次将边加入到图中，但要避
免形成环。
为了判断是否形成环，Kruskal 算法使用了一种称为“回环判断
方法”的技术。具体来说，在加入一条边之前，需要检查这条边是否
与已加入的边形成环。如果形成环，则这条边不能加入到图中。
回环判断方法的实现可以通过使用并查集数据结构来实现。具体
来说，对于每一条边，都使用一个并查集来记录这条边所连接的顶点
属于哪个连通分量。在加入一条边之前，需要检查这条边的两个端点
是否属于同一个连通分量。如果属于同一个连通分量，则说明加入这
条边会形成环，不能加入。
《kruskal算法回环判断方法》篇2
Kruskal 算法是一种用于寻找最小生成树的算法。在寻找最小生
成树时，需要判断一个树是否是一个回环。回环是指一个节点通过一
条边连接到自己，形成一个环。
Kruskal 算法使用并查集数据结构来维护边集，并使用 disjoint
sets data structure 来判断是否存在回环。在 disjoint sets data
structure 中，每个节点代表一个连通分量 (也可以理解为森林中的一
个组成部分),每个节点的父节点是指向它的连通分量的根节点。
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当加入一条新边时，需要将这条边的两个端点的节点合并到同一
个连通分量中。如果这条边的两个端点已经在同一个连通分量中，那
么就说明存在回环。
具体实现时，可以使用一个数组来记录每个节点的父节点，当加
入一条新边时，需要遍历这条边的两个端点的父节点，如果它们相同，
就说明存在回环。
以下是一个示例代码:
``` python
class DisjointSet:
def __init__(self):
= 0
= [None] * (100000 + 1)
def find(self, x):
if [x] is None:
return x
else:
return ([x])
def union(self, x, y):
x_root = (x)
y_root = (y)
if x_root == y_root:
#存在回环
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