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关于图的几个概念定义：
- 连通图：在无向图中，若任意两个顶点vivi与vjvj都有路径相通，则称该无向图为连通图。
- 强连通图：在有向图中，若任意两个顶点vivi与vjvj都有路径相通，则称该有向图为强连通图。
- 连通网：在连通图中，若图的边具有一定的意义，每一条边都对应着一个数，称为权；权代表着连接连个顶点的代价，称这种连通图叫做连通网。
- 生成树：一个连通图的生成树是指一个连通子图，它含有图中全部n个顶点，但只有足以构成一棵树的n-1条边。一颗有n个顶点的生成树有且仅有n-1条边，如果生成树中再添加一条边，则必定成环。
- 最小生成树：在连通网的所有生成树中，所有边的代价和最小的生成树，称为最小生成树。
下面介绍两种求最小生成树算法
对于最小生成树问题，有两种解决方法，*Prim*与*Kruskacl*，复杂度分别为O(m*logn) O(m*logm)，一下是对其两种算法的简单介绍
Kruskal算法
Kruskal（克鲁斯卡尔）算法是一种巧妙利用并查集来求最小生成树的算法。
首先我们把无向图中相互连通的一些点称为处于同一个连通块中。例如下图
图中有3个连通块。1、2处于一个连通块中，4、5、6也处于一个连通块中，孤立点3也称为一个连通块。
Kruskal算法将一个连通块当做一个集合。Kruskal首先将所有的边按从小到大顺序排序（一般使用快排），并认为每一个点都是孤立的，分属于n个独立的集合。然后按顺序枚举每一条边。如果这条边连接着两个不同的集合，那么就把这条边加入最小生成树，这两个不同的集合就合并成了一个集合；如果这条边连接的两个点属于同一集合，就跳过。直到选取了n-1条边为止。
算法描述:
- 初始化并查集。father[x]=x，
- tot=0
- 将所有边用快排从小到大排序。
- 计数器 k=0;
- for (i=1; i<=M; i++) //循环所有已从小到大排序的边
if 这是一条u,v不属于同一集合的边(u,v)(因为已经排序，所以必为最小)，
①合并u,v所在的集合，相当于把边(u,v)加入最小生成树。
②tot=tot+W(u,v)
③k++
④如果k=n-1,说明最小生成树已经生成，则break;
- 结束，tot即为最小生成树的总权值之和。
1.Kruskal算法
此算法可以称为“加边法”，初始最小生成树边数为0，每迭代一次就选择一条满足条件的最小代价边，加入到最小生成树的边集合里。
1. 把图中的所有边按代价从小到大排序； 2. 把图中的n个顶点看成独立的n棵树组成的森林； 3. 按权值从小到大选择边，所选的边连接的两个顶点ui,viui,vi,应属于两颗不同的树，则成为最小生成树的一条边，并将这两颗树合并作为一颗树。 4. 重复(3),直到所有顶点都在一颗树内或者有n-1条边为止。
2.Prim算法
此算法可以称为“加点法”，每次迭代选择代价最小的边对应的点，加入到最小生成树中。算法从某一个顶点s开始，逐渐长大覆盖整个连通网的所有顶点。
- 图的所有顶点集合为VV；初始令集合u={s},v=V−uu={s},v=V−u;
- 在两个集合u,vu,v能够组成的边中，选择一条代价最小的边(u0,v0)(u0,v0)，加入到最小生成树中，并把v0v0并入到集合u中。
- 重复上述步骤，直到最小生成树有n-1条边或者n个顶点为止。
由于不断向集合u中加点，所以最小代价边必须同步更新；需要建立一个辅助数组closedge,用来维护集合v中每个顶点与集合u中最小代价边信息，：
Prim算法
Prim算法采用与Dijkstra、Bellman-Ford算法一样的“蓝白点”思想：白点代表已经进入最小生成树的点，蓝点代表未进入最小生成树的点。
算法描述：
以1为起点生成最小生成树，min[v]表示蓝点v与白点相连的最小边权。MST表示最小生成树的权值之和。
一：初始化：min[v]= ∞(v≠1); min[1]=0;MST=0;
二：for (i = 1; i<= n; i++)
1.寻找min[u]最小的蓝点u。
2.将u标记为白点
3.MST+=min[u]
4.for 与白点u相连的所有蓝点v
if (w[u][v]<min[v])
min[v]=w[u][v];