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1，kruskal算法的Matlab程序
2，kruskal算法怎么做
3，克努思卡爾算法是什么
4，什么是Kruskal算法如何避圈
5，什么叫KruskalWallis檢驗(yàn)
6，Kruskal算法和Prim算法構(gòu)造它的一棵最小代價(jià)生成樹的過程

1，kruskal算法的Matlab程序

有，minspantree()函數(shù)，具體用法你可以在命令窗口鍵入doc minspantree查看使用格式

kruskal算法的Matlab程序

2，kruskal算法怎么做

假設(shè)給定一個(gè)加權(quán)連通圖G，G的邊集合為E，頂點(diǎn)個(gè)數(shù)為n，要求其一棵最小生成樹T。 Kruskal 算法的粗略描述：假設(shè)T中的邊和頂點(diǎn)均涂成紅色，其余邊為白色。開始時(shí)G中的邊均為白色。 1）將所有頂點(diǎn)涂成紅色； 2）在白色邊中，挑選一條權(quán)最小的邊，使其與紅色邊不形成圈，將該白色邊涂紅； 3）重復(fù)2）直到有n-1條紅色邊，這n-1條紅色邊便構(gòu)成最小生成樹T的邊集合。注意到在算法執(zhí)行過程中，紅色頂點(diǎn)和紅色邊會(huì)形成一個(gè)或多個(gè)連通分支，它們都是G的子樹。一條邊與紅色邊形成圈當(dāng)且僅當(dāng)這條邊的兩個(gè)端點(diǎn)屬于同一個(gè)子樹。因此判定一條邊是否與紅色邊形成圈，只需判斷這條邊的兩端點(diǎn)是否屬于同一個(gè)子樹。上述判斷可以如此實(shí)現(xiàn)：給每個(gè)子樹一個(gè)不同的編號(hào)，對每一個(gè)頂點(diǎn)引入一個(gè)標(biāo)記t，表示這個(gè)頂點(diǎn)所在的子樹編號(hào)。當(dāng)加入一條紅色邊，就會(huì)使該邊兩端點(diǎn)所在的兩個(gè)子樹連接起來，成為一個(gè)子樹，從而兩個(gè)子樹中的頂點(diǎn)標(biāo)記要改變成一樣。綜上，可將Kruskal算法細(xì)化使其更容易計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)。

kruskal算法怎么做

3，克努思卡爾算法是什么

是Kruskal算法吧算法思想：K r u s k a l算法每次選擇n- 1條邊，所使用的貪婪準(zhǔn)則是：從剩下的邊中選擇一條不會(huì)產(chǎn)生環(huán)路的具有最小耗費(fèi)的邊加入已選擇的邊的集合中。注意到所選取的邊若產(chǎn)生環(huán)路則不可能形成一棵生成樹。K r u s k a l算法分e 步，其中e 是網(wǎng)絡(luò)中邊的數(shù)目。按耗費(fèi)遞增的順序來考慮這e 條邊，每次考慮一條邊。當(dāng)考慮某條邊時(shí)，若將其加入到已選邊的集合中會(huì)出現(xiàn)環(huán)路，則將其拋棄，否則，將它選入。網(wǎng)上到處都是隨便找找吧

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克努思卡爾算法是什么

4，什么是Kruskal算法如何避圈

　　1. Kruskal算法　　(1) 算法思想　　K r u s k a l算法每次選擇n- 1條邊，所使用的貪婪準(zhǔn)則是：從剩下的邊中選擇一條不會(huì)產(chǎn)生環(huán)路的具有最小耗費(fèi)的邊加入已選擇的邊的集合中。注意到所選取的邊若產(chǎn)生環(huán)路則不可能形成一棵生成樹。K r u s k a l算法分e 步，其中e 是網(wǎng)絡(luò)中邊的數(shù)目。按耗費(fèi)遞增的順序來考慮這e 條邊，每次考慮一條邊。當(dāng)考慮某條邊時(shí)，若將其加入到已選邊的集合中會(huì)出現(xiàn)環(huán)路，則將其拋棄，否則，將它選入。　　初始時(shí)沒有任何邊被選擇。邊（ 1 , 6）是最先選入的邊，它被加入到欲構(gòu)建的生成樹中，得到圖1 3 - 1 2 c。下一步選擇邊（ 3，4）并將其加入樹中（如圖1 3 - 1 2 d所示）。然后考慮邊( 2，7 ，將它加入樹中并不會(huì)產(chǎn)生環(huán)路，于是便得到圖1 3 - 1 2 e。下一步考慮邊（ 2，3）并將其加入樹中（如圖1 3 - 1 2 f所示）。在其余還未考慮的邊中，（7，4）具有最小耗費(fèi)，因此先考慮它，將它加入正在創(chuàng)建的樹中會(huì)產(chǎn)生環(huán)路，所以將其丟棄。此后將邊（ 5，4）加入樹中，得到的樹如圖13-12g 所示。下一步考慮邊（ 7，5），由于會(huì)產(chǎn)生環(huán)路，將其丟棄。最后考慮邊（ 6，5）并將其加入樹中，產(chǎn)生了一棵生成樹，其耗費(fèi)為9 9。圖1 - 1 3給出了K r u s k a l算法的偽代碼。

我知道是算法思想。

5，什么叫KruskalWallis檢驗(yàn)

第三方檢驗(yàn)：中國稱為一個(gè)公平的測試，指的是一個(gè)對象而不是兩個(gè)相互關(guān)聯(lián)的主要另一方面，我們把它叫做第三方。第三方可以是主體和兩個(gè)有聯(lián)系，也可能是獨(dú)立的兩個(gè)機(jī)構(gòu)之外的，它是在一個(gè)第三方的比銷售其他利益（如專職監(jiān)督檢驗(yàn)機(jī)構(gòu)），在公平，非權(quán)威的當(dāng)事人身份，根據(jù)有關(guān)法律商檢活動(dòng)，標(biāo)準(zhǔn)或合同執(zhí)行。中國的獨(dú)立供應(yīng)商組織和客戶組織，研究機(jī)構(gòu)與國際貿(mào)易和貿(mào)易自由化的加強(qiáng)增長，以及新的制造技術(shù)和分銷技術(shù)的飛速發(fā)展，一些百第三國的崛起和跨國組織的經(jīng)驗(yàn)。這些組織測試來自私營和公共部門，范圍廣泛的產(chǎn)品，材料，安裝，設(shè)備，設(shè)施，流程，工作程序和服務(wù)，如質(zhì)量報(bào)告，適用性和安全性參數(shù)正在進(jìn)行的業(yè)務(wù)方面?？傮w目標(biāo)是，以減少被查獲的部分買家，業(yè)主，用戶或客戶的風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)給第三方的產(chǎn)品，服務(wù)，系統(tǒng)，流程或材料符合書面保證，被稱為認(rèn)證和（或）報(bào)名的具體要求。《厚學(xué)網(wǎng)》

kruskal-wallis (kw) 測試是一個(gè)關(guān)于三組或更多數(shù)據(jù)的非參數(shù)性測試。它是用來檢測總體函數(shù)分布的一致性原假設(shè)和其替代假設(shè)，關(guān)于至少兩個(gè)樣本之間存在差異的假設(shè)。一般來說， infinityqs spc 使用 kw 來測試多組數(shù)據(jù)間數(shù)據(jù)波動(dòng)的差異性。就是說，kw只針對在圖形上顯示的數(shù)據(jù)的波動(dòng)性進(jìn)行處理。(移動(dòng)均值, 均值和西格瑪圖). 它與 anova 不同，所謂的非參數(shù)性測試不進(jìn)行關(guān)于數(shù)據(jù)分布的假設(shè)。與其他非參數(shù)性測試一樣，它不使用原始數(shù)據(jù)而使用數(shù)據(jù)陣列來進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算。正因?yàn)檫@種測試不進(jìn)行分布假設(shè)，因此它并不像anova一樣有效。關(guān)于 kruskal-wallis 測試的測試統(tǒng)計(jì)量為 h. 此值會(huì)與一組臨界值進(jìn)行比較 (x2 表). 如果 h 在某個(gè)水平上超過了臨界值(infinityqs 使用 0.01) ，就表示可以相信至少有一組數(shù)據(jù)的波動(dòng)水平與其他組有所差異。

6，Kruskal算法和Prim算法構(gòu)造它的一棵最小代價(jià)生成樹的過程

Prim算法復(fù)雜度：O(n2), 與邊無關(guān)，適合求邊稠密的網(wǎng)的最小生成樹。算法思想：假設(shè)N=Kruskal算法復(fù)雜度：O(eloge)，相對于Prim而言，適合求邊稀疏的網(wǎng)的最小生成樹。算法思想：最小生成樹的初始狀態(tài)為只有n個(gè)頂點(diǎn)而無邊的非連通圖T=(V,{})，圖中每個(gè)頂點(diǎn)自成一個(gè)連通分量。在E中選擇代價(jià)最小的邊，若該邊依附的頂點(diǎn)落在T中不同的連通分量上，則將此邊加入到T中，否則舍去次邊而選擇下一條代價(jià)最小的邊。直至T中所有頂點(diǎn)都在同一連通分量上為止。

算法同樣是解決最小生成樹的問題。其算法為：在這n個(gè)點(diǎn)中的相通的邊進(jìn)行排序，然后不斷地將邊添加到集合中（體現(xiàn)了貪心的算法特點(diǎn)），在并入集合之前，必須檢查一下這兩點(diǎn)是不是在一個(gè)集合當(dāng)中，這就用到了并查集的知識(shí)。直到邊的集合達(dá)到了n-1個(gè)。與prim算法的不同：prim算法為單源不斷尋找連接的最短邊，向外擴(kuò)展，即單樹形成森林。而Kruskal算法則是不斷尋找最短邊然后不斷將集合合并，即多樹形成森林。復(fù)雜度的不同：prim算法的復(fù)雜度是O(n^2),其中n為點(diǎn)的個(gè)數(shù)。Kruskal算法的復(fù)雜度是O(e*loge)，其中e為邊的個(gè)數(shù)。兩者各有優(yōu)劣，在不同的情況下選擇不同的算法。 Prim算法用于求無向圖的最小生成樹設(shè)圖G =（V，E），其生成樹的頂點(diǎn)集合為U。 ①、把v0放入U(xiǎn)。 ②、在所有u∈U，v∈V-U的邊(u，v)∈E中找一條最小權(quán)值的邊，加入生成樹。 ③、把②找到的邊的v加入U(xiǎn)集合。如果U集合已有n個(gè)元素，則結(jié)束，否則繼續(xù)執(zhí)行②。其算法的時(shí)間復(fù)雜度為O(n^2) Prim算法實(shí)現(xiàn)：（1）集合：設(shè)置一個(gè)數(shù)組set(i=0,1,..,n-1),初始值為 0,代表對應(yīng)頂點(diǎn)不在集合中（注意：頂點(diǎn)號(hào)與下標(biāo)號(hào)差1）（2）圖用鄰接陣表示，路徑不通用無窮大表示，在計(jì)算機(jī)中可用一個(gè)大整數(shù)代替。 {先選定一個(gè)點(diǎn)，然后從該點(diǎn)出發(fā)，與該點(diǎn)相連的點(diǎn)取權(quán)值最小者歸入集合，然后再比較在集合中的兩點(diǎn)與其它各點(diǎn)的邊的權(quán)值最小者，再次進(jìn)入集合，一直到將所有的點(diǎn)都?xì)w入集合為止。}

不唯一，兩種算法構(gòu)造出的最小生成不一定相同。

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Kruskal，kruskal算法的Matlab程序

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