赞
踩
在含有n个顶点的连通图中选择n-1条边,构成一棵极小连通子图,并使该连通子图中n-1条边上权值之和达到最小,则称其为连通网的最小生成树。
例如,对于如上图G4所示的连通网可以有多棵权值总和不相同的生成树。
克鲁斯卡尔算法介绍
克鲁斯卡尔(Kruskal)算法,是用来求加权连通图的最小生成树的算法。
**基本思想:**按照权值从小到大的顺序选择n-1条边,并保证这n-1条边不构成回路。
**具体做法:**首先构造一个只含n个顶点的森林,然后依权值从小到大从连通网中选择边加入到森林中,并使森林中不产生回路,直至森林变成一棵树为止。
克鲁斯卡尔算法图解
以上图G4为例,来对克鲁斯卡尔进行演示(假设,用数组R保存最小生成树结果)。
第1步:将边(E,F)加入R中。
边**(E,F)的权值最小,因此将它加入到最小生成树结果R中。
第2步:将边(C,D)加入R中。
上一步操作之后,边(C,D)的权值最小,因此将它加入到最小生成树结果R中。
第3步:将边(D,E)加入R中。
上一步操作之后,边(D,E)的权值最小,因此将它加入到最小生成树结果R中。
第四步:将边(B,F)加入R中。
上一步操作之后,边(C,E)的权值最小,但(C,E)会和已有的边构成回路;因此,跳过边(C,E)。同理,跳过边(C,F)。将边(B,F)加入到最小生成树结果R中。
第5步:将边(E,G)加入R中。
上一步操作之后,边(E,G)的权值最小,因此将它加入到最小生成树结果R中。
第6步:将边(A,B)加入R中。
上一步操作之后,边(F,G)的权值最小,但(F,G)会和已有的边构成回路;因此,跳过边(F,G)。同理,跳过边(B,C)。将边(A,B)加入到最小生成树结果R**中。
此时,最小生成树构造完成!它包括的边依次是:(E,F) (C,D) (D,E) (B,F) (E,G) (A,B)。
克鲁斯卡尔算法分析
根据前面介绍的克鲁斯卡尔算法的基本思想和做法,我们能够了解到,克鲁斯卡尔算法重点需要解决的以下两个问题:
问题一 对图的所有边按照权值大小进行排序。
问题二 将边添加到最小生成树中时,怎么样判断是否形成了回路。
问题一很好解决,采用排序算法进行排序即可。
问题二,处理方式是:记录顶点在"最小生成树"中的终点,顶点的终点是"在最小生成树中与它连通的最大顶点"(关于这一点,后面会通过图片给出说明)。然后每次需要将一条边添加到最小生存树时,判断该边的两个顶点的终点是否重合,重合的话则会构成回路。 以下图来进行说明:
在将(E,F) (C,D) (D,E)加入到最小生成树R中之后,这几条边的顶点就都有了终点:
(01) C的终点是F。
(02) D的终点是F。
(03) E的终点是F。
(04) F的终点是F。
关于终点,就是将所有顶点按照从小到大的顺序排列好之后;某个顶点的终点就是"与它连通的最大顶点"。 因此,接下来,虽然(C,E)是权值最小的边。但是C和E的重点都是F,即它们的终点相同,因此,将(C,E)加入最小生成树的话,会形成回路。这就是判断回路的方式。
克鲁斯卡尔算法的代码说明
有了前面的算法分析之后,下面我们来查看具体代码。这里选取"邻接矩阵"进行说明,对于"邻接表"实现的图在后面的源码中会给出相应的源码。
1. 基本定义
// 邻接矩阵 typedef struct _graph { char vexs[MAX]; // 顶点集合 int vexnum; // 顶点数 int edgnum; // 边数 int matrix[MAX][MAX]; // 邻接矩阵 }Graph, *PGraph; // 边的结构体 typedef struct _EdgeData { char start; // 边的起点 char end; // 边的终点 int weight; // 边的权重 }EData;
Graph是邻接矩阵对应的结构体。
vexs用于保存顶点,vexnum是顶点数,edgnum是边数;matrix则是用于保存矩阵信息的二维数组。例如,matrix[i][j]=1,则表示"顶点i(即vexs[i])"和"顶点j(即vexs[j])"是邻接点;matrix[i][j]=0,则表示它们不是邻接点。
EData是邻接矩阵边对应的结构体。
转自 http://www.cnblogs.com/skywang12345/
2. 克鲁斯卡尔算法
模板1
/* * 克鲁斯卡尔(Kruskal)最小生成树 */ void kruskal(Graph G) { int i,m,n,p1,p2; int length; int index = 0; // rets数组的索引 int vends[MAX]={0}; // 用于保存"已有最小生成树"中每个顶点在该最小树中的终点。 EData rets[MAX]; // 结果数组,保存kruskal最小生成树的边 EData *edges; // 图对应的所有边 // 获取"图中所有的边" edges = get_edges(G); // 将边按照"权"的大小进行排序(从小到大) sorted_edges(edges, G.edgnum); for (i=0; i<G.edgnum; i++) { p1 = get_position(G, edges[i].start); // 获取第i条边的"起点"的序号 p2 = get_position(G, edges[i].end); // 获取第i条边的"终点"的序号 m = get_end(vends, p1); // 获取p1在"已有的最小生成树"中的终点 n = get_end(vends, p2); // 获取p2在"已有的最小生成树"中的终点 // 如果m!=n,意味着"边i"与"已经添加到最小生成树中的顶点"没有形成环路 if (m != n) { vends[m] = n; // 设置m在"已有的最小生成树"中的终点为n rets[index++] = edges[i]; // 保存结果 } } free(edges); // 统计并打印"kruskal最小生成树"的信息 length = 0; for (i = 0; i < index; i++) length += rets[i].weight; printf("Kruskal=%d: ", length); for (i = 0; i < index; i++) printf("(%c,%c) ", rets[i].start, rets[i].end); printf("\n"); }
模板2
#include<stdio.h> #include<string.h> #define inf 0x3f3f3f3f int map[110][110],dis[110],visit[110]; /* 关于三个数组:map数组存的为点边的信息,比如map[1][2]=3,表示1号点和2号点的距离为3 dis数组存的为起始点与每个点的最短距离,比如dis[3]=5,表示起始点与3号点最短距离为5 visit数组存的为0或者1,1表示已经走过这个点。 */ int n,m; int dijstra() { int i,j,pos=1,min,sum=0; memset(visit,0,sizeof(visit));//初始化为.,表示开始都没走过 for(i=1; i<=n; ++i) { dis[i]=map[1][i]; } visit[1]=1; dis[1]=0; for(i=1; i<n; i++) { min=inf; for(j=1; j<=n; ++j) { if(visit[j]==0&&min>dis[j]) { min=dis[j]; pos=j; } } visit[pos]=1;//表示这个点已经走过 for(j=1; j<=n; ++j) { if(visit[j]==0&&dis[j]>dis[pos]+map[pos][j])//更新dis的值 dis[j]=dis[pos]+map[pos][j]; } } return dis[n]; } int main() { int i,j; while(~scanf("%d%d",&n,&m),n||m)//n表示n个点,m表示m条边 { for(i=1; i<=n; ++i) { for(j=1; j<=n; ++j) { map[i][j]=inf;//开始时将每条边赋为最大值 } } int a,b,c; for(i=1; i<=m; ++i) { scanf("%d%d%d",&a,&b,&c); if(c<map[a][b])//防止有重边 map[a][b]=map[b][a]=c; } int count=dijstra(); printf("%d\n",count); } return 0; }
Copyright © 2003-2013 www.wpsshop.cn 版权所有,并保留所有权利。