Calculadora de Árvore Geradora Mínima
Calcule a Árvore Geradora Mínima (MST) de um grafo ponderado usando o algoritmo de Kruskal ou Prim. Inclui visualização interativa do grafo, rastreamento passo a passo do algoritmo e animação de seleção de arestas.
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Calculadora de Árvore Geradora Mínima
Bem-vindo à Calculadora de Árvore Geradora Mínima, uma ferramenta interativa para computar a AGM de um grafo ponderado usando o algoritmo de Kruskal ou Prim. Esteja você estudando teoria dos grafos, projetando infraestrutura de rede ou otimizando a alocação de recursos, esta calculadora fornece uma exploração visual passo a passo de dois algoritmos fundamentais em otimização combinatória.
O que é uma Árvore Geradora Mínima (AGM)?
Uma Árvore Geradora Mínima de um grafo conectado, não direcionado e ponderado é um subconjunto de arestas que:
- Conecta todos os vértices juntos (geradora)
- Não contém ciclos (árvore)
- Tem o menor peso total de aresta possível
Para um grafo com V vértices, uma AGM sempre tem exatamente V - 1 arestas. Se o grafo estiver desconectado, o resultado é uma Floresta Geradora Mínima — uma coleção de AGMs para cada componente conectado.
Algoritmo de Kruskal
O algoritmo de Kruskal é um algoritmo ávido baseado em arestas que constrói a AGM processando as arestas em ordem crescente de peso. Ele usa uma estrutura de dados Union-Find (União-Busca) para detectar ciclos com eficiência.
Pseudocódigo de Kruskal
AGM ← conjunto vazio
Ordenar todas as arestas pelo peso (ascendente)
Inicializar Union-Find para todos os vértices
para cada aresta (u, v, w) nas arestas ordenadas:
se Find(u) ≠ Find(v): // componentes diferentes
AGM ← AGM ∪ {(u, v, w)}
Union(u, v) // mesclar componentes
retornar AGM
Algoritmo de Prim
O algoritmo de Prim é um algoritmo ávido baseado em vértices que expande a AGM a partir de um vértice inicial. A cada passo, ele adiciona a aresta mais barata que conecta um vértice na árvore a um vértice fora da árvore.
Pseudocódigo de Prim
AGM ← conjunto vazio
naAGM ← {início}
PQ ← fila de prioridade com arestas do início
enquanto PQ não estiver vazia e |naAGM| < |V|:
(w, u, v) ← extrair mín de PQ
se v ∉ naAGM:
AGM ← AGM ∪ {(u, v, w)}
naAGM ← naAGM ∪ {v}
Adicionar todas as arestas de v para PQ
retornar AGM
Kruskal vs. Prim: Quando usar qual?
| Recurso | Kruskal | Prim |
|---|---|---|
| Abordagem | Baseada em arestas (ordenação global) | Baseada em vértices (crescimento local) |
| Estrutura de Dados | Union-Find | Fila de Prioridade |
| Complexidade de Tempo | \( O(E \log E) \) | \( O((V + E) \log V) \) |
| Melhor Para | Grafos esparsos | Grafos densos |
| Grafos Desconectados | Produz floresta geradora | Gera apenas o componente do nó inicial |
| Paralelizável | Mais facilmente paralelizável | Sequencial por natureza |
Como usar esta calculadora
- Defina as arestas do seu grafo: Insira as arestas no formato
nó1, nó2, peso, uma por linha. A AGM opera em grafos não direcionados, então cada aresta funciona em ambas as direções. - Escolha um algoritmo: Selecione Kruskal para grafos esparsos ou Prim para grafos densos. Ambos produzem uma AGM ótima.
- Defina o nó inicial (apenas Prim): Opcionalmente, especifique onde o algoritmo de Prim começa. Isso afeta a ordem de seleção das arestas, mas não o peso total da AGM.
- Calcule a AGM: Clique em "Encontrar AGM" para executar o algoritmo. Explore a visualização interativa, a tabela de arestas e o rastreamento passo a passo.
- Percorra os passos: Use os botões Próximo/Anterior para observar a execução do algoritmo passo a passo, com destaque no canvas em tempo real.
Entendendo os resultados
Tabela de Arestas da AGM
Mostra cada aresta selecionada para a AGM, na ordem em que foram adicionadas, junto com os pesos individuais e o peso total da AGM.
Visualização do Grafo
O canvas interativo exibe seu grafo com elementos codificados por cores:
- Nós e arestas verdes = Parte da AGM
- Destaques em laranja = Atualmente sendo examinado
- Elementos cinzas = Ainda não fazem parte da AGM
Rastreamento Passo a Passo
Mostra cada decisão do algoritmo: qual aresta é examinada, se foi aceita ou rejeitada (e por quê), e o estado atual da construção da AGM.
Aplicações Reais da AGM
Design de Rede
A aplicação mais clássica. Ao conectar nós (cidades, servidores, dispositivos elétricos) com o comprimento total mínimo de cabo, fibra ou tubo, a AGM fornece a solução ideal. Empresas de telecomunicações usam algoritmos baseados em AGM para minimizar o custo de infraestrutura.
Análise de Clusters
Em aprendizado de máquina e ciência de dados, o agrupamento baseado em AGM (como o agrupamento de ligação única) agrupa pontos de dados removendo as arestas mais longas da AGM. Isso produz clusters naturais sem a necessidade de pré-especificar o número de grupos.
Segmentação de Imagem
Algoritmos de visão computacional usam AGM para segmentar imagens em regiões significativas. Os pixels são nós, os pesos das arestas representam a diferença de cor/intensidade, e o corte das arestas da AGM separa objetos distintos.
Algoritmos de Aproximação
A AGM fornece uma aproximação de fator 2 para o Problema do Caixeiro Viajante (TSP) métrico. O peso da AGM é um limite inferior para a rota ideal do TSP, e dobrar as arestas da AGM fornece uma rota dentro de 2x do ideal.
Design de Circuito
O design de chips VLSI usa AGM (via variantes da árvore de Steiner) para minimizar o comprimento total do fio conectando componentes em uma placa de circuito, reduzindo o atraso do sinal e o custo de fabricação.
Propriedades Chave da AGM
- Propriedade do Corte: Para qualquer corte do grafo, a aresta de peso mínimo que cruza o corte está na AGM.
- Propriedade do Ciclo: Para qualquer ciclo no grafo, a aresta de peso máximo no ciclo NÃO está na AGM (assumindo pesos únicos).
- Unicidade: Se todos os pesos das arestas forem distintos, a AGM é única. Com pesos duplicados, pode haver várias AGMs válidas com o mesmo peso total.
- Subgrafo: A AGM é um subgrafo com V-1 arestas e sem ciclos.
Perguntas Frequentes
O que é uma Árvore Geradora Mínima (AGM)?
Uma Árvore Geradora Mínima é um subconjunto de arestas de um grafo conectado, não direcionado e ponderado que conecta todos os vértices juntos com o peso total de aresta mínimo possível, sem formar nenhum ciclo. Uma AGM possui exatamente V-1 arestas para um grafo com V vértices.
Qual é a diferença entre o algoritmo de Kruskal e o de Prim?
O algoritmo de Kruskal é baseado em arestas: ele classifica todas as arestas pelo peso e adiciona avidamente arestas que não criam ciclos, usando uma estrutura de dados Union-Find. O algoritmo de Prim é baseado em vértices: ele expande a AGM a partir de um nó inicial, adicionando sempre a aresta mais barata que conecta a árvore a um novo vértice, usando uma fila de prioridade. Ambos produzem AGMs ótimas, mas podem diferir na ordem de seleção das arestas.
Quando devo usar o algoritmo de Kruskal vs. o de Prim?
Kruskal é geralmente melhor para grafos esparsos (poucas arestas em relação aos nós) com complexidade de tempo O(E log E). Prim é melhor para grafos densos com complexidade de tempo O(E log V) usando um heap binário. Para grafos muito densos, Prim com um heap de Fibonacci atinge O(E + V log V).
Um grafo pode ter várias AGMs válidas?
Sim, um grafo pode ter múltiplas AGMs válidas se houver arestas com pesos iguais. Diferentes AGMs terão o mesmo peso total, mas podem incluir arestas diferentes. Kruskal e Prim podem produzir AGMs diferentes para o mesmo grafo, mas ambos terão o mesmo peso mínimo total.
Quais são as aplicações reais da AGM?
As AGMs são usadas em design de rede (minimizando o comprimento de cabos/fibras), layout de placas de circuito, análise de clusters, segmentação de imagem, construção de taxonomia, aproximação de problemas NP-difíceis como o Problema do Caixeiro Viajante (TSP) e construção de redes rodoviárias/oleodutos/elétricas com custo mínimo.
A AGM funciona em grafos desconectados?
Uma AGM verdadeira requer um grafo conectado. Se o grafo estiver desconectado, os algoritmos produzirão uma Floresta Geradora Mínima — uma coleção de AGMs, uma para cada componente conectado. Esta calculadora indicará quando o grafo não estiver totalmente conectado.
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pela equipe miniwebtool. Atualizado em: 19 de fev de 2026
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