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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A、B、E和F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, G | A, B, E, F | D | |
下一个顶点为距离D或A最近的顶点。B距D为9,距A为7,E为15,F为6。因此,F距D或A最近,因此将顶点F与相应边DF以高亮表示。 | C, G | B, E, F | A, 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。 | C | B, E, G | A, D, F | |
在当前情况下,可以在C、E与G间进行选择。C距B为8,E距B为7,G距F为11。E最近,因此将顶点E与相应边BE高亮表示。 | 无 | C, E, G | A, D, F, B | |
这里,可供选择的顶点只有C和G。C距E为5,G距E为9,故选取C,并与边EC一同高亮表示。 | 无 | C, G | A, 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EG。 | 无 | G | A, 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。 | 无 | 无 | 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); }
最小生成树
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