Q54.
下列有關擴張樹(Spanning Tree)的敘述何者錯誤?
電腦軟體設計共同科目 · 乙級 · Q54
難易度分析
3 / 5
本題結合了圖論基本定義與演算法時間複雜度的分析,包含對特定條件下唯一性的判別以及不同儲存結構對運算效率的影響,需要對多項核心概念有精確的掌握才能正確分辨錯誤選項。
正確答案:②一個圖形的最小成本擴張樹只會有一個
② 一個圖形的最小成本擴張樹只會有一個:最小成本擴張樹(MST)並非唯一,當圖中存在權重相同的邊時,可能產生多個總成本相同但邊組合不同的 MST,此敘述錯誤。
錯誤選項解析
- ① 一個圖形可能有許多個的擴張樹:擴張樹是包含圖中所有頂點且無環路的連通子圖,當圖中存在多個不同的邊組合可滿足此條件時,便會產生多個擴張樹,此敘述正確。
- ③ 圖形有n個節點與e 個邊,若以相鄰矩陣(Adjacency Matrix)表示,則利用深度優先搜尋(Depth-First Search)得出擴張樹的時間複雜度(Time Complexity)為O(n 2):使用相鄰矩陣進行 DFS 時,每個頂點需掃描整列(n 個元素),共 n 個頂點,故時間複雜度為 O(n²),此敘述正確。
- ④ 圖形有n 個節點與e 個邊,若以相鄰串列(Adjacency Link)表示,則利用深度優先搜尋(Depth-First Search)得出擴張樹的時間複雜度(Time Complexity)為O(e):使用相鄰串列進行 DFS 時,每個頂點與其相鄰邊各被拜訪一次,時間複雜度為 O(n+e),對連通圖而言 e≥n-1,可簡化為 O(e),此敘述正確。
Learning Tip
"最小成本擴張樹的唯一性是常考陷阱:僅當所有邊權重皆不同時 MST 才唯一;若存在權重相同的邊,則可能有多個 MST。另外需熟記 Kruskal 演算法(以邊為基礎,時間複雜度 O(e log e))與 Prim 演算法(以頂點為基礎,搭配二元堆積可達 O(e log n))的差異,以及相鄰矩陣與相鄰串列在不同圖演算法中的時間複雜度換算。"
學員答題分佈
①一個圖形可能有許多個的擴張樹0%
②一個圖形的最小成本擴張樹只會有一個0%
③圖形有n個節點與e 個邊,若以相鄰矩陣(Adjacency Matrix)表示,則利用深度優先搜尋(Depth-First Search)得出擴張樹的時間複雜度(Time Complexity)為O(n 2)0%
④圖形有n 個節點與e 個邊,若以相鄰串列(Adjacency Link)表示,則利用深度優先搜尋(Depth-First Search)得出擴張樹的時間複雜度(Time Complexity)為O(e)0%
此答題分佈是根據學員在 LongePass 模擬考等實際作答紀錄計算而成。與考友分享這道歷屆試題與詳細解析!
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