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最小生成树

Prim算法:

算法实现的原理 同Dijkstra类似,都是以某个顶点出发,只不过是添加边的集合。
简单描述:

1).输入:一个加权连通图,其中顶点集合为V,边集合为E;

2).初始化:Vnew = {x},其中x为集合V中的任一节点(起始点),Enew = {},为空;

3).重复下列操作,直到Vnew = V:

a.在集合E中选取权值最小的边<u, v>,其中u为集合Vnew中的元素,而v不在Vnew集合当中,并且v∈V(如果存在有多条满足前述条件即具有相同权值的边,则可任意选取其中之一);

b.将v加入集合Vnew中,将<u, v>边加入集合Enew中;

4).输出:使用集合Vnew和Enew来描述所得到的最小生成树。

简单实例讲解过程的选择:

图例说明不可选可选已选(Vnew
 

此为原始的加权连通图。每条边一侧的数字代表其权值。---

顶点D被任意选为起始点。顶点ABEF通过单条边与D相连。A是距离D最近的顶点,因此将A及对应边AD以高亮表示。C, GA, B, E, FD
 

下一个顶点为距离DA最近的顶点。BD为9,距A为7,E为15,F为6。因此,FDA最近,因此将顶点F与相应边DF以高亮表示。C, GB, E, FA, D
算法继续重复上面的步骤。距离A为7的顶点B被高亮表示。CB, E, GA, D, F
 

在当前情况下,可以在CEG间进行选择。CB为8,EB为7,GF为11。E最近,因此将顶点E与相应边BE高亮表示。C, E, GA, D, F, B
 

这里,可供选择的顶点只有CGCE为5,GE为9,故选取C,并与边EC一同高亮表示。C, GA, D, F, B, E

顶点G是唯一剩下的顶点,它距F为11,距E为9,E最近,故高亮表示G及相应边EGGA, D, F, B, E, C

现在,所有顶点均已被选取,图中绿色部分即为连通图的最小生成树。在此例中,最小生成树的权值之和为39。A, D, F, B, E, C, G

代码实现:
const int MAX = 100;
const int INF = 1<<30;
int V;
int d[MAX];
bool used[MAX];
int cost[MAX][MAX];//边的权值

int pirm(){
    //从代码上 类似于Dijkstra
    fill(d,d+V,INF);
    fill(used,used+V,false);
    d[0] = 0;
    int res = 0;
    while(true){
        int v == -1;
        for(int u=0;u<V;u++){
            if(!used[u] && (v==-1||d[v]>d[u])) v = u;
        }
        if(v == -1) break;
        used[v] = true;
        res += d[v];
        for(int u=0;u<V;u++){
            d[u] = min(d[u],d[v]+cost[v][u]);
        }
    }
    return res;
}

Kruskal算法:

该算法首先将边的权值从小到大排列下,在不产生环的前提下,将当前的边加入生成树中。
验证是否产生环,首先判断顶点u,v是否在一个连同分量里面,若是在一个连通分量里面,将边e=(u,v)加入之后会产生环,否则不会产生环,是否在一个连同分量里面判断可以使用并查集 进行判断。
代码:
const int MAX = 100;
int par[MAX],rank[MAX];

struct edge{
    int u,v,cost;
};
bool cmp(const edge& e1,const edge &e2){
    return e1.cost<e2.cost;
}
edge e[MAX];
int V,E;
int kruskal(){
    sort(e,e+E,cmp);
    init(V);    //并查集的初始化
    int res = 0;
    for(int i=0;i<E;i++){
       edge es = e[i];
       if(!same(e.u,e.v)){
        unite(e.u,e.v);
        res += e.cost;
       }
    }
    return res;
}
//并查集操作
void init(int n){
    for(int i=0;i<n;i++){
        par[i] = i;//数组编号
        rank[i] = 0; //树高
    }
}
int find(int x){
    if(par[x]==x)
        return x;
    else
        return par[x] = find(par[x]);
}
void unite(int x,int y){
    x = find(x);
    y = find(y);
    if(x==y) return;
    if(rank[x]<rank[y]){
        par[x] = y;
    }else{
        par[y] = x;
        if(rank[x]==rank[y]){
            rank[x]++;
        }
    }
}
bool same(int x,int y){
    return find(x) == find(y);
}


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