最小生成树算法详解(prim+kruskal)

Posted ghzz

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了最小生成树算法详解(prim+kruskal)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

 

最小生成树概念:

一个有 n 个结点的连通图的生成树是原图的极小连通子图,且包含原图中的所有 n 个结点,并且有保持图连通的最少的边。 最小生成树可以用kruskal(克鲁斯卡尔)算法或prim(普里姆)算法求出。最小生成树其实是最小权重生成树的简称。

prim:

普里姆算法(Prim算法),图论中的一种算法,可在加权连通图里搜索最小生成树。意即由此算法搜索到的边子集所构成的树中,不但包括了连通图里的所有顶点(英语:Vertex (graph theory)),且其所有边的权值之和亦为最小。

prim算法求最小生成树的时候和边数无关,和顶点树有关,所以适合求解稠密网的最小生成树。

prim算法的步骤包括:

1. 将一个图分为两部分,一部分归为点集U,一部分归为点集V,U的初始集合为{V1},V的初始集合为{ALL-V1}。

2. 针对U开始找U中各节点的所有关联的边的权值最小的那个,然后将关联的节点Vi加入到U中,并且从V中删除(注意不能形成环)。

3. 递归执行步骤2,直到V中的集合为空。

4. U中所有节点构成的树就是最小生成树。

实现图解:

 

图例说明不可选可选已选(Vnew
 

技术分享图片

此为原始的加权连通图。每条边一侧的数字代表其权值。 - - -

技术分享图片

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, G A, B, E, F D
 

技术分享图片

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, G B, E, F A, D
技术分享图片 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
 

技术分享图片

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, G A, D, F, B
 

技术分享图片

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, G A, D, F, B, E

技术分享图片

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 G A, D, F, B, E, C

技术分享图片

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

再来一张比较容易懂的图片:

(a):一个无向图,记录了各点之间的权值关系

(b):在图中选择一个与{v1}连接最小的点v3

(c):选择一个与{v1,v3}连接最小的点v6

(d):选择一个与{v1,v3,v6}连接最小的点v4

(e):选择一个与{v1,v3,v6,v4}连接最小的点v2

(f):选择一个与{v1,v3,v6,v4,v2}连接最小的点v5

生成完毕。

技术分享图片

 

Kruskal算法(并查集实现)

Kruskal是一种用来寻找最小生成树的算法,在剩下的所有未选取的边中,找最小边,如果和已选取的边构成回路,则放弃,选取次小边。

实现过程

1).记Graph中有v个顶点,e个边

2).新建图Graphnew,Graphnew中拥有原图中相同的e个顶点,但没有边

3).将原图Graph中所有e个边按权值从小到大排序

4).循环:从权值最小的边开始遍历每条边 直至图Graph中所有的节点都在同一个连通分量中  if 这条边连接的两个节点于图Graphnew中不在同一个连通分量中   添加这条边到图Graphnew

 

  图例描述:

技术分享图片

首先第一步,我们有一张图Graph,有若干点和边 

技术分享图片

 

将所有的边的长度排序,用排序的结果作为我们选择边的依据。这里再次体现了贪心算法的思想。资源排序,对局部最优的资源进行选择,排序完成后,我们率先选择了边AD。这样我们的图就变成了下图

  

技术分享图片

在剩下的变中寻找。我们找到了CE。这里边的权重也是5

技术分享图片

依次类推我们找到了6,7,7,即DF,AB,BE。

技术分享图片

下面继续选择, BC或者EF尽管现在长度为8的边是最小的未选择的边。但是现在他们已经连通了(对于BC可以通过CE,EB来连接,类似的EF可以通过EB,BA,AD,DF来接连)。所以不需要选择他们。类似的BD也已经连通了(这里上图的连通线用红色表示了)。最后就剩下EG和FG了。当然我们选择了EG。

代码:

prim;

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include <iostream>
#include <bits/stdc++.h>
#define IO ios::sync_with_stdio(false);\\
    cin.tie(0);    cout.tie(0);
#define MAX 0x3f3f3f3f
using namespace std;
int logo[1010];//用来标记0和1  表示这个点是否被选择过
int map1[1010][1010];//邻接矩阵用来存储图的信息
int dis[1010];//记录任意一点到这个点的最近距离
int n;//点个数
int prim()
{
    int i,j,now;
    int sum=0;
    /*初始化*/
    for(i=1; i<=n; i++)
    {
        dis[i]=MAX;
        logo[i]=0;
    }
    /*选定1为起始点,初始化*/
    for(i=1; i<=n; i++)
    {
        dis[i]=map1[1][i];
    }
    dis[1]=0;
    logo[1]=1;
    /*循环找最小边,循环n-1次*/
    for(i=1; i<n; i++)
    {
        now=MAX;
        int min1=MAX;
        for(j=1; j<=n; j++)
        {
            if(logo[j]==0&&dis[j]<min1)
            {
                now=j;
                min1=dis[j];
            }
        }
        if(now==MAX)
            break;//防止不成图
        logo[now]=1;
        sum+=min1;
        for(j=1; j<=n; j++)//添入新点后更新最小距离
        {
            if(logo[j]==0&&dis[j]>map1[now][j])
                dis[j]=map1[now][j];
        }
    }
    if(i<n)
        printf("?\\n");
    else
        printf("%d\\n",sum);
}
int main()
{
    while(scanf("%d",&n),n)//n是点数
    {
        int m=n*(n-1)/2;//m是边数
        memset(map1,0x3f3f3f3f,sizeof(map1));//map是邻接矩阵存储图的信息
        for(int i=0; i<m; i++)
        {
            int a,b,c;
            scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);
            if(c<map1[a][b])//防止重边
                map1[a][b]=map1[b][a]=c;
        }
        prim();
    }
}

kruskal:

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;
int n, m,sum;
struct node
{
    int start,end,power;//start为起始点,end为终止点,power为权值
} edge[5050];
int pre[5050];

int cmp(node a, node b)
{
    return a.power<b.power;//按照权值排序
}

int find(int x)//并查集找祖先
{
    if(x!=pre[x])
    {
        pre[x]=find(pre[x]);
    }
    return pre[x];
}

void merge(int x,int y,int n)//并查集合并函数,n是用来记录最短路中应该加入哪个点
{
    int fx=find(x);
    int fy=find(y);
    if(fx!=fy)
    {
        pre[fx]=fy;
        sum+=edge[n].power;
    }
}
int main()
{
    while(~scanf("%d", &n), n)//n是点数
    {
        sum=0;
        m=n*(n-1)/2;//m是边数,可以输入
        int i;
        int start,end,power;
        for(i=1; i<=m; i++)
        {
            scanf("%d %d %d", &start, &end, &power);
            edge[i].start=start,edge[i].end=end,edge[i].power=power;
        }
        for(i=1; i<=m; i++)
        {
            pre[i]=i;
        }//并查集初始化
        sort(edge+1, edge+m+1,cmp);
        for(i=1; i <= m; i++)
        {
            merge(edge[i].start,edge[i].end,i);
        }
        printf("%d\\n",sum);
    }
    return 0;
}

 

以上是关于最小生成树算法详解(prim+kruskal)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

最小生成树(Prim,Kruskal)--最短路径(Dijkstra,Floyd)算法详解

最小生成树(Prim,Kruskal)--最短路径(Dijkstra,Floyd)算法详解

最小生成树(Prim,Kruskal)--最短路径(Dijkstra,Floyd)算法详解

最小生成树算法:Kruskal算法 Prim算法

最小生成树及Prim算法及Kruskal算法的代码实现

图解:如何实现最小生成树(Prim算法与Kruskal算法)