Ang pagkalkula sa pinakamababang saklaw ng puno (MST) sa malalaking network ay mahalaga sa pag-eeere ng disenyo ng network at pagbabawas ng gastos. Kruskal ⁇ s algorithm ay isang popular na paraan para sa paghahanap ng MST ng mahusay, lalo na sa mga kakaunting mga grap. Ang artikulong ito ay nagpapaliwanag ng mga hakbang na kasangkot sa paglalapat ng Kruskal ⁇ s algorithm sa mga malalaking network.

Pag - unawa sa mga Algorithm ng Kruskal

Ang Kruskal ⁇ s algorithm ay gumagana sa pamamagitan ng pag-uuri ng lahat ng mga gilid sa network batay sa kanilang mga timbang. Pagkatapos ay nagdaragdag ito ng mga gilid sa MST, simula sa pinakamaliit, na tinitiyak na walang mga siklo ang nabubuo. Ang prosesong ito ay nagpapatuloy hanggang sa ang lahat ng mga bertice ay konektado o ang MST ay naglalaman ng eksaktong n-1 mga gilid, kung saan angn[T:3] ay ang bilang ay hindi.

Mga Hakbang Upang Suriin ang MST

  • Iuri ang lahat ng gilid ayon sa timbang na tumataas.
  • I - set ang isang di - magkakaugnay na set ng data structure upang matunton ang magkakaugnay na mga sangkap.
  • Ilagay sa hiwa - hiwalay na mga gilid:
  • Sa bawat gilid, tingnan kung ito ay nagkakabit ng dalawang magkaibang bahagi:
  • Kung oo, idagdag ang gilid sa MST at pag-isahin ang mga bahagi.
  • Ulitin hanggang ang lahat ng mga bertiko ay konektado o ang MST ay may mga gilid na n-1.

Pakikitungo sa Malalaking Network

Sa malalaking network, mahalaga ang kahusayan. gamit ang isang prioridad na queue upang pangasiwaan ang mga gilid at isang unyon-tuklas na data structure para sa pag-aanalisa ng siklo ay nagpapabuti sa pagsasagawa. ang magkakahawig na pagpoproseso ay maaari ring gamitin upang mas mabilis na pag-uri-uri ng mga gilid sa mga sistemang ipinamamahagi.

Sumaryo

Ang Kruskalixis algorithm ay nagbibigay ng tuwirang pamamaraan upang mahanap ang pinakamababang saklaw ng puno sa malalaking network. sa pamamagitan ng pag-uuri ng mga gilid at paggamit ng mahusay na mga istraktura ng datos, kaya nitong hawakan nang mabisa ang malawak na mga graph.