Prim算法和Kruskal算法(图论中的最小生成树算法)

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Prim算法和Kruskal算法(图论中的最小生成树算法)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

最小生成树在一个图中可以有多个,但是如果一个图中边的权值互不相同的话,那么最小生成树只可能存在一个,用反证法很容易就证明出来了。

当然最小生成树也是一个图中包含所有节点的权值和最低的子图。

在一个图中权值最小的那个边一定在最小生成树中,如果一个图包含环,环中权值最大的边一定不在最小生成树中,还有就是连接图的任意两个划分的边中权值最短的那一条一定在最小生成树中。

下面介绍两个算法。

Prim算法

Prim算法就是以任意一个点为源点,将所有点分为两组,一组是已经在最小生成树上的点,另一组是还未在最小生成树上的点,最初只有源点在最小生成树上。图中一定存在这样的边:它们的一个顶点在最小生成树上,另一点不在最小生成树上,将这些边中权值最短的那一条以及所连接的点加入最小生成树,继续循环直至所有点都在最小生成树上为止。在具体实现中,可以用一个包含所有节点的辅助数组来记录,这个数组的每个元素包含该点到最小生成树的距离最短的边的权值和这条边的另一个端点(也就是已经在树上的那个点),如果这个点已经在最小生成树上了,权值就为0,这样每次往最小生成树上新加一个点的时候,就去检查所有与它相邻的点,如果那些相邻的点到新加的的距离小于到原先树中点的距离的话,就更新那些点在辅助数组中的信息。

int Prim(struct Graph *G, struct Vertex vertex_list[ ], int S){
    int i, j, min_cost, tmp_index, sum = 0;
    
    for(i = 0; i < G->vertex_num; i++){
        if(S != i){
            vertex_list[i].adjacent_vertex = S;
            vertex_list[i].low_cost = G->map[S][i];
        }
        else{
            vertex_list[i].adjacent_vertex = -1;
            vertex_list[i].low_cost = 0;
        }
    }
    for(j = 1; j < G->vertex_num; j++){
        min_cost = Infinity;
        for(i = 0; i < G->vertex_num; i++){
            if(0 != vertex_list[i].low_cost&&min_cost > vertex_list[i].low_cost){
                min_cost = vertex_list[i].low_cost;
                tmp_index = i;
            }
        }
        sum += min_cost;
        vertex_list[tmp_index].low_cost = 0;
        for(i = 0; i < G->vertex_num; i++){
            if(0 != vertex_list[i].low_cost&&vertex_list[i].low_cost > G->map[tmp_index][i]){
                vertex_list[i].adjacent_vertex = tmp_index;
                vertex_list[i].low_cost = G->map[tmp_index][i];
            }
        }
    }
    
    return sum;
}

Kruskal算法

Kruskal算法就是将所有边按权值从小到大加入最小生成树中,并且保证不形成环,确定不形成环的方式类似于并查集。

int Kruskal(struct Graph *G){
    int index = 0, i, j, sum = 0, tmp, tmp_1, tmp_2;
    int vertex_list[G->vertex_num];
    struct Edge edge_list[G->edge_num];
    
    for(i = 0; i < G->vertex_num; i++){
        vertex_list[i] = i;
    }
    for(i = 0; i < G->vertex_num; i++){
        for(j = i; j < G->vertex_num; j++){
            if(Infinity != G->map[i][j]){
                edge_list[index].start = i;
                edge_list[index].end = j;
                edge_list[index].weight = G->map[i][j];
                index++;
            }
        }
    }
    qsort(edge_list, G->edge_num, sizeof(struct Edge), comp);
    for(i = 0; i < G->edge_num; i++){
        if(vertex_list[edge_list[i].start] != vertex_list[edge_list[i].end]){
            for(j = 0; j < G->vertex_num; j++){
                if(vertex_list[j] == vertex_list[edge_list[i].end]){
                    vertex_list[j] = vertex_list[edge_list[i].start];
                }
            }
            
            sum += edge_list[i].weight;
            printf("%d %d\n", edge_list[i].start, edge_list[i].end);
        }
    }
    
    return sum;
}

下面是完整代码,我也没怎么测过。

//
//  main.c
//  Smallest Spanning Tree
//
//  Created by 余南龙 on 2016/11/27.
//  Copyright ? 2016年 余南龙. All rights reserved.
//

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

#define MAXV 100
#define Infinity 10000000

struct Vertex{
    int adjacent_vertex;
    int low_cost;
};

struct Edge{
    int start;
    int end;
    int weight;
};

struct Graph{
    int map[MAXV][MAXV];
    int edge_num;
    int vertex_num;
};

int comp(const void *a, const void *b){
    struct Edge *pa = (struct Edge *)a;
    struct Edge *pb = (struct Edge *)b;
    if(pa->weight < pb->weight){
        return -1;
    }
    else{
        return 1;
    }
}

int Prim(struct Graph *G, struct Vertex vertex_list[ ], int S){
    int i, j, min_cost, tmp_index, sum = 0;
    
    for(i = 0; i < G->vertex_num; i++){
        if(S != i){
            vertex_list[i].adjacent_vertex = S;
            vertex_list[i].low_cost = G->map[S][i];
        }
        else{
            vertex_list[i].adjacent_vertex = -1;
            vertex_list[i].low_cost = 0;
        }
    }
    for(j = 1; j < G->vertex_num; j++){
        min_cost = Infinity;
        for(i = 0; i < G->vertex_num; i++){
            if(0 != vertex_list[i].low_cost&&min_cost > vertex_list[i].low_cost){
                min_cost = vertex_list[i].low_cost;
                tmp_index = i;
            }
        }
        sum += min_cost;
        vertex_list[tmp_index].low_cost = 0;
        for(i = 0; i < G->vertex_num; i++){
            if(0 != vertex_list[i].low_cost&&vertex_list[i].low_cost > G->map[tmp_index][i]){
                vertex_list[i].adjacent_vertex = tmp_index;
                vertex_list[i].low_cost = G->map[tmp_index][i];
            }
        }
    }
    
    return sum;
}

int Kruskal(struct Graph *G){
    int index = 0, i, j, sum = 0, tmp, tmp_1, tmp_2;
    int vertex_list[G->vertex_num];
    struct Edge edge_list[G->edge_num];
    
    for(i = 0; i < G->vertex_num; i++){
        vertex_list[i] = i;
    }
    for(i = 0; i < G->vertex_num; i++){
        for(j = i; j < G->vertex_num; j++){
            if(Infinity != G->map[i][j]){
                edge_list[index].start = i;
                edge_list[index].end = j;
                edge_list[index].weight = G->map[i][j];
                index++;
            }
        }
    }
    qsort(edge_list, G->edge_num, sizeof(struct Edge), comp);
    for(i = 0; i < G->edge_num; i++){
        if(vertex_list[edge_list[i].start] != vertex_list[edge_list[i].end]){
            for(j = 0; j < G->vertex_num; j++){
                if(vertex_list[j] == vertex_list[edge_list[i].end]){
                    vertex_list[j] = vertex_list[edge_list[i].start];
                }
            }
            
            sum += edge_list[i].weight;
            printf("%d %d\n", edge_list[i].start, edge_list[i].end);
        }
    }
    
    return sum;
}

void Init(struct Graph *G){
    int i, j, start, end, weight;
    
    scanf("%d%d", &(G->edge_num), &(G->vertex_num));
    for(i = 0; i < G->vertex_num; i++){
        for(j = 0; j < G->vertex_num; j++){
            G->map[i][j] = Infinity;
        }
    }
    for(i = 0; i < G->edge_num; i++){
        scanf("%d%d%d", &start, &end, &weight);
        G->map[start][end] = G->map[end][start] = weight;
    }
}

void Output(struct Vertex vertex_list[ ], int size){
    int i;
    
    for(i = 0; i < size; i++){
        printf("%d %d\n", i, vertex_list[i].adjacent_vertex);
    }
}

int main(){
    struct Graph G;
    struct Vertex *vertex_list;
    int sum;
    
    Init(&G);
    vertex_list = (struct Vertex*)malloc(sizeof(struct Vertex) * G.vertex_num);
    sum = Prim(&G, vertex_list, 3);
    printf("%d\n", sum);
    Output(vertex_list, G.vertex_num);
    sum = Kruskal(&G);
    printf("%d\n", sum);
}

 

以上是关于Prim算法和Kruskal算法(图论中的最小生成树算法)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算法和Kruskal算法

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最小生成树算法详解(prim+kruskal)

最小生成树-Prim算法和Kruskal算法

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