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1，kruskal算法的Matlab程序

有，minspantree()函数，具体用法你可以在命令窗口键入doc minspantree查看使用格式

kruskal算法的Matlab程序

2，kruskal算法怎么做

假设给定一个加权连通图G，G的边集合为E，顶点个数为n，要求其一棵最小生成树T。 Kruskal 算法的粗略描述： 假设T中的边和顶点均涂成红色，其余边为白色。开始时G中的边均为白色。 1）将所有顶点涂成红色； 2）在白色边中，挑选一条权最小的边，使其与红色边不形成圈，将该白色边涂红； 3）重复2）直到有n-1条红色边，这n-1条红色边便构成最小生成树T的边集合。 注意到在算法执行过程中，红色顶点和红色边会形成一个或多个连通分支，它们都是G的子树。一条边与红色边形成圈当且仅当这条边的两个端点属于同一个子树。因此判定一条边是否与红色边形成圈，只需判断这条边的两端点是否属于同一个子树。 上述判断可以如此实现：给每个子树一个不同的编号，对每一个顶点引入一个标记t，表示这个顶点所在的子树编号。当加入一条红色边，就会使该边两端点所在的两个子树连接起来，成为一个子树，从而两个子树中的顶点标记要改变成一样。综上，可将Kruskal算法细化使其更容易计算机实现。

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3，克努思卡尔算法是什么

是Kruskal算法吧算法思想：K r u s k a l算法每次选择n- 1条边，所使用的贪婪准则是：从剩下的边中选择一条不会产生环路的具有最小耗费的边加入已选择的边的集合中。注意到所选取的边若产生环路则不可能形成一棵生成树。K r u s k a l算法分e 步，其中e 是网络中边的数目。按耗费递增的顺序来考虑这e 条边，每次考虑一条边。当考虑某条边时，若将其加入到已选边的集合中会出现环路，则将其抛弃，否则，将它选入。网上到处都是随便找找吧
飞思卡尔是一个cpu品牌，ti是德州仪器的名称，2420是ti omap的cpu，具有3d engine，超多内建解码著称，性能较不错，标准频率330mhz，，而飞斯卡尔现在在诺记手机里很火热，除86，97，5630外，新机一般都采用飞思卡尔mxc300－30的u，物美价廉，处理能力不错，不过缺少很多解码，，诺记一般以这u陪上专用解码来降低成本，比如5320，5700采用mxc300－30+dac33，78，79一类的视频芯片来提升硬件支持，因为mxc300只支持200w摄像头修改 软件目录 广告.txt 文件成你自己的内容

克努思卡尔算法是什么

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算法每次选择n- 1条边，所使用的贪婪准则是：从剩下的边中选择一条不会产生环路的具有最小耗费的边加入已选择的边的集合中。注意到所选取的边若产生环路则不可能形成一棵生成树。K r u s k a l算法分e 步，其中e 是网络中边的数目。按耗费递增的顺序来考虑这e 条边，每次考虑一条边。当考虑某条边时，若将其加入到已选边的集合中会出现环路，则将其抛弃，否则，将它选入。 　　初始时没有任何边被选择。边（ 1 , 6）是最先选入的边，它被加入到欲构建的生成树中，得到图1 3 - 1 2 c。下一步选择边（ 3，4）并将其加入树中（如图1 3 - 1 2 d所示）。然后考虑边( 2，7 ，将它加入树中并不会产生环路，于是便得到图1 3 - 1 2 e。下一步考虑边（ 2，3）并将其加入树中（如图1 3 - 1 2 f所示）。在其余还未考虑的边中，（7，4）具有最小耗费，因此先考虑它，将它加入正在创建的树中会产生环路，所以将其丢弃。此后将边（ 5，4）加入树中，得到的树如图13-12g 所示。下一步考虑边（ 7，5），由于会产生环路，将其丢弃。最后考虑边（ 6，5）并将其加入树中，产生了一棵生成树，其耗费为9 9。图1 - 1 3给出了K r u s k a l算法的伪代码。
我知道是算法思想。

5，什么叫KruskalWallis检验

第三方检验：中国称为一个公平的测试，指的是一个对象而不是两个相互关联的主要另一方面，我们把它叫做第三方。第三方可以是主体和两个有联系，也可能是独立的两个机构之外的，它是在一个第三方的比销售其他利益（如专职监督检验机构），在公平，非权威的当事人身份，根据有关法律商检活动，标准或合同执行。 中国的独立供应商组织和客户组织，研究机构与国际贸易和贸易自由化的加强增长，以及新的制造技术和分销技术的飞速发展，一些百第三国的崛起和跨国组织的经验。这些组织测试来自私营和公共部门，范围广泛的产品，材料，安装，设备，设施，流程，工作程序和服务，如质量报告，适用性和安全性参数正在进行的业务方面。总体目标是，以减少被查获的部分买家，业主，用户或客户的风险。当给第三方的产品，服务，系统，流程或材料符合书面保证，被称为认证和（或）报名的具体要求。 《厚学网》
kruskal-wallis (kw) 测试是一个关于三组或更多数据的非参数性测试。它是用来检测总体函数分布的一致性原假设和其替代假设，关于至少两个样本之间存在差异的假设。一般来说， infinityqs spc 使用 kw 来测试多组数据间数据波动的差异性。就是说，kw只针对在图形上显示的数据的波动性进行处理。(移动均值, 均值和西格玛图). 它与 anova 不同，所谓的非参数性测试不进行关于数据分布的假设。与其他非参数性测试一样，它不使用原始数据而使用数据阵列来进行统计计算。正因为这种测试不进行分布假设，因此它并不像anova一样有效。关于 kruskal-wallis 测试的测试统计量为 h. 此值会与一组临界值进行比较 (x2 表). 如果 h 在某个水平上超过了临界值(infinityqs 使用 0.01) ，就表示可以相信至少有一组数据的波动水平与其他组有所差异。

6，Kruskal算法和Prim算法构造它的一棵最小代价生成树的过程

Prim算法复杂度：O(n2), 与边无关，适合求边稠密的网的最小生成树。算法思想：假设N=Kruskal算法复杂度：O(eloge)，相对于Prim而言，适合求边稀疏的网的最小生成树。算法思想：最小生成树的初始状态为只有n个顶点而无边的非连通图T=(V,{})，图中每个顶点自成一个连通分量。在E中选择代价最小的边，若该边依附的顶点落在T中不同的连通分量上，则将此边加入到T中，否则舍去次边而选择下一条代价最小的边。直至T中所有顶点都在同一连通分量上为止。
算法同样是解决最小生成树的问题。 其算法为：在这n个点中的相通的边进行排序，然后不断地将边添加到集合中（体现了贪心的算法特点），在并入集合之前，必须检查一下这两点是不是在一个集合当中，这就用到了并查集的知识。直到边的集合达到了n-1个。 与prim算法的不同：prim算法为单源不断寻找连接的最短边，向外扩展，即单树形成森林。而Kruskal算法则是不断寻找最短边然后不断将集合合并，即多树形成森林。 复杂度的不同：prim算法的复杂度是O(n^2),其中n为点的个数。Kruskal算法的复杂度是O(e*loge)，其中e为边的个数。两者各有优劣，在不同的情况下选择不同的算法。 Prim算法用于求无向图的最小生成树 设图G =（V，E），其生成树的顶点集合为U。 ①、把v0放入U。 ②、在所有u∈U，v∈V-U的边(u，v)∈E中找一条最小权值的边，加入生成树。 ③、把②找到的边的v加入U集合。如果U集合已有n个元素，则结束，否则继续执行②。 其算法的时间复杂度为O(n^2) Prim算法实现： （1）集合：设置一个数组set(i=0,1,..,n-1),初始值为 0,代表对应顶点不在集合中（注意：顶点号与下标号差1） （2）图用邻接阵表示，路径不通用无穷大表示，在计算机中可用一个大整数代替。 {先选定一个点，然后从该点出发，与该点相连的点取权值最小者归入集合，然后再比较在集合中的两点与其它各点的边的权值最小者，再次进入集合，一直到将所有的点都归入集合为止。}
不唯一，两种算法构造出的最小生成不一定相同。

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