我想知道何时应该使用Prim算法和Kruskal算法来寻找最小生成树？它们都有易于理解的逻辑，相同的最坏情况，并且唯一的区别是实现可能涉及略微不同的数据结构。那么决定性因素是什么？

Dijkstra算法和Prim算法的确切区别是什么？我知道Prim算法会给出MST，但由Dijkstra生成的树也将是MST。那么确切的区别是什么？

对于最小生成树，Kruskal算法的相反算法在IT技术中是否有效？我是指每一步选择最大权值（边）。 有没有其他想法来找到最大生成树？

这是为什么大多数图算法不容易适应负数？的后续问题。 我认为最短路径（SP）对负权重有问题，因为它将沿路径加起来的所有权重相加，并尝试找到最小值。 但我认为最小生成树（MST）没有负权重的问题，因为它只取单个最小权重边而不关心总体权重。 我说得对吗？

我应该使用什么算法来找到一个有向图上的最小生成树？我尝试了修改Prim算法，但未能使它正常工作。

一个加权图 G 的最小瓶颈生成树是指 G 的一棵生成树，使得生成树中任意边的权重最大值最小化。最小瓶颈生成树不必然是最小生成树（MST）。 请给一个例子以便更好地理解这些定义。

Dijkstra算法通常用于在图中查找两个节点之间的最短距离。它能用于查找最小生成树吗？如果可以，如何实现？ 编辑：这不是作业，而是我试图理解一道旧的练习考题。

我已经花了很多时间阅读关于最小生成树的割边性质的在线演示和教科书。我真的不明白它应该说明什么，甚至不知道它有什么实际用途。据说它有助于确定要添加到MST的边，但我看不出它是如何做到的。到目前为止，我对割边性质的理解是将一个MST分成两个任意的子集。请问有什么帮助吗？谢谢！

我正在研究一种算法，用于检查给定的边是否包含在所有可能的最小生成树中。 对于这个问题，我们考虑非不同值，并且我们的边e连接顶点A和B。 到目前为止，我有：如果可以从A到B构成的路径由权重小于或等于我们的边e的权重的边组成，则我们可以说边e不是任何MST的一部分。 我是否漏掉了什么/有更好...

具有最小生成树(MST)的图(正权重边) 如果某些边e被修改为新值，那么更新MST的最佳方法是什么，而不完全重新制作它。我认为这可以在线性时间内完成。此外，似乎需要根据以下两点不同情况应用不同的算法：1）e已经是MST的一部分，2）新边e比原始边大或小。