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Algorithmes de Prim et Kruskal

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Dans cours

CS-250: Algorithms I

The students learn the theory and practice of basic concepts and techniques in algorithms. The course covers mathematical induction, techniques for analyzing algorithms, elementary data structures, major algorithmic paradigms such as dynamic programming, s ...

Description

Cette séance de cours couvre l'algorithme de Prim, en commençant par n'importe quel sommet et en cultivant avidement un arbre en ajoutant un poids minimum en traversant les bords. La propriété cut est expliquée, montrant pourquoi l'algorithme fonctionne. La séance de cours se penche également sur l'algorithme de Kruskal, qui commence par une forêt vide et ajoute le bord le moins cher qui ne crée pas de cycle à chaque étape. Les défis de mise en œuvre et l'analyse des deux algorithmes sont discutés, soulignant l'importance de maintenir l'acyclicité et de trouver des bords de croisement minimaux. La séance de cours se termine par un résumé mettant en évidence l'utilisation de la file d'attente Min-priority pour l'algorithme de Prim et Union-Find pour l'algorithme de Kruskal.

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Enseignant·e·s (3)

Mikhail Kapralov

Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Weronika Wrzos-Kaminska, Guy Weissenberg, Davide Mazzali, Ekaterina Kochetkova, Kshiteej Jitesh Sheth A dirigé les thèses EPFL de Amir Zandieh, Aidasadat Mousavifar, Navid Nouri, Jakab Tardos, Grzegorz Adam Gluch, Makarov Mikhail A co-dirigé les thèses EPFL de Paritosh Garg Cours Algorithms II CS-450 Un premier cours de 2eme cycle sur les algorithmes, ce cours a peu de prerequis, mais va vite. Il couvre les techniques principales d'analyse et de

Ola Nils Anders Svensson

Alessandro Chiesa

Alessandro Chiesa is a faculty member in computer science. He conducts research in complexity theory, cryptography, and security, with a focus on the theoretical foundations and practical implementations of cryptographic proofs that are short and easy to verify. He is a co-author of several zkSNARK libraries, and is a co-inventor of the Zerocash protocol. He has co-founded Zcash and StarkWare Industries. He is a recipient of a Sloan Research Fellowship (2021), an Okawa Foundation Research Grant (2020), and Google Faculty Research Awards (2018 and 2017). He was included in MIT Technology Review's "35 Innovators Under 35" list in 2018.

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Concepts associés (32)

Algorithme de Borůvka

Lalgorithme de Borůvka, est un algorithme de recherche de l'arbre couvrant de poids minimal dans un graphe pondéré. Il est aussi appelé algorithme de Sollin'. En théorie des graphes, étant donné un graphe non orienté connexe dont les arêtes sont pondérées, un arbre couvrant de poids minimal de ce graphe est un arbre couvrant (sous-ensemble qui est un arbre et qui connecte tous les sommets ensemble) dont la somme des poids des arêtes est minimale.

Algorithme de Dijkstra

En théorie des graphes, l'algorithme de Dijkstra (prononcé ) sert à résoudre le problème du plus court chemin. Il permet, par exemple, de déterminer un plus court chemin pour se rendre d'une ville à une autre connaissant le réseau routier d'une région. Plus précisément, il calcule des plus courts chemins à partir d'une source vers tous les autres sommets dans un graphe orienté pondéré par des réels positifs. On peut aussi l'utiliser pour calculer un plus court chemin entre un sommet de départ et un sommet d'arrivée.

Euclidean minimum spanning tree

A Euclidean minimum spanning tree of a finite set of points in the Euclidean plane or higher-dimensional Euclidean space connects the points by a system of line segments with the points as endpoints, minimizing the total length of the segments. In it, any two points can reach each other along a path through the line segments. It can be found as the minimum spanning tree of a complete graph with the points as vertices and the Euclidean distances between points as edge weights.

Arbre couvrant

Dans le domaine mathématique de la théorie des graphes, un arbre couvrant d'un graphe non orienté et connexe est un arbre inclus dans ce graphe et qui connecte tous les sommets du graphe. De façon équivalente, c'est un sous-graphe acyclique maximal, ou encore, un sous-graphe couvrant connexe minimal. Dans certains cas, le nombre d'arbres couvrants d'un graphe connexe est facilement calculable. Par exemple, si lui-même est un arbre, alors , tandis que si est un n-cycle, alors .

K-minimum spanning tree

The k-minimum spanning tree problem, studied in theoretical computer science, asks for a tree of minimum cost that has exactly k vertices and forms a subgraph of a larger graph. It is also called the k-MST or edge-weighted k-cardinality tree. Finding this tree is NP-hard, but it can be approximated to within a constant approximation ratio in polynomial time. The input to the problem consists of an undirected graph with weights on its edges, and a number k.

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