克鲁斯卡尔算法和迪杰斯特拉算法是两种常用的图算法，主要区别如下：1. 目标不同： - 克鲁斯卡尔算法用于求解最小生成树问题（即连接所有节点的边的权重之和最小），适用于无向加权图 - 迪杰斯特。克鲁斯卡尔和迪杰斯特拉算法区别？更多详情请大家跟着小编一起来看看吧！
克鲁斯卡尔和迪杰斯特拉算法区别(1)
克鲁斯卡尔算法和迪杰斯特拉算法是两种常用的图算法，主要区别如下：
1. 目标不同：
- 克鲁斯卡尔算法用于求解最小生成树问题（即连接所有节点的边的权重之和最小），适用于无向加权图。
- 迪杰斯特拉算法用于求解单源最短路径问题（即从一个源节点到其他所有节点的最短路径），适用于有向或无向带权图。
2. 边的处理方式不同：
- 克鲁斯卡尔算法通过不断选择权重最小的边，并将边加入最小生成树中，直到连接所有节点。
- 迪杰斯特拉算法通过不断选择当前距离源节点最近的节点，并更新其邻居节点的距离，直到求解出所有节点到源节点的最短路径。
3. 数据结构和时间复杂度不同：
- 克鲁斯卡尔算法通常使用并查集来判定边的两个节点是否处于同一个连通分量中，时间复杂度为O(ElogE)。
- 迪杰斯特拉算法通常使用优先队列（如最小堆）来实现比较和选择当前距离源节点最近的节点，时间复杂度为O((|V|+|E|)log|V|)。
总结来说，克鲁斯卡尔算法解决的是最小生成树问题，迪杰斯特拉算法解决的是单源最短路径问题。两者的核心思想和操作方式有所不同，适用场景也不同。
克鲁斯卡尔和迪杰斯特拉算法区别(2)
克鲁斯卡尔（Kruskal）算法从另一途径求网的最小生成树。其基本思想是：假设连通网G=（V，E），令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，{}），概述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，若该边依附的顶点分别在T中不同的连通分量上，则将此边加入到T中；否则，舍去此边而选择下一条代价最小的边。依此类推，直至T中所有顶点构成一个连通分量为止 。
迪杰斯特拉算法(Dijkstra)是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉于1959年提出的，因此又叫狄克斯特拉算法。是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法，解决的是有权图中最短路径问题。迪杰斯特拉算法主要特点是从起始点开始，采用贪心算法的策略，每次遍历到始点距离最近且未访问过的顶点的邻接节点，直到扩展到终点为止。