普里姆Prim算法 - 图解最小生成树

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了普里姆Prim算法 - 图解最小生成树相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

我们在图的定义中说过,带有权值的图就是网结构。一个连通图的生成树是一个极小的连通子图,它含有图中全部的顶点,但只有足以构成一棵树的n-1条边。所谓的最小成本,就是n个顶点,用n-1条边把一个连通图连接起来,并且使得权值的和最小。综合以上两个概念,我们可以得出:构造连通网的最小代价生成树,即最小生成树(Minimum Cost Spanning Tree)。

找连通图的最小生成树,经典的有两种算法,普里姆算法和克鲁斯卡尔算法,这里介绍普里姆算法。

为了能够讲明白这个算法,我们先构造网图的邻接矩阵,如图7-6-3的右图所示。

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也就是说,现在我们已经有了一个存储结构为MGraph的MG(见邻接矩阵创建图》)。MG有9个顶点,它的二维数组如右图所示,数组中我们使用65535代表无穷。

下面我们对着程序和每一步循环的图示来看:

算法代码:(改编自《大话数据结构》)

 

 C++ Code 
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/* Prim算法生成最小生成树  */
void MiniSpanTree_Prim(MGraph MG)
{
    int min, i, j, k;
    int adjvex[MAXVEX];/* 保存相关顶点下标 */
    int lowcost[MAXVEX];/* 保存相关顶点间边的权值 */
    lowcost[0] = 0;/* 初始化第一个权值为0,即v0加入生成树 */
    /* lowcost的值为0,在这里就是此下标的顶点已经加入生成树 */
    adjvex[0] = 0;/* 初始化第一个顶点下标为0 */
    cout << "最小生成树的边为:" << endl;
    for (i = 1; i < MG.numVertexes; i++)
    {
        lowcost[i] = MG.arc[0][i];/* 将v0顶点与之有边的权值存入数组 */
        adjvex[i] = 0;/* 初始化都为v0的下标 */
    }

    for (i = 1; i < MG.numVertexes; i++)
    {
        min = INFINITY; /* 初始化最小权值为∞, */

        j = 1;
        k = 0;

        while (j < MG.numVertexes)/* 循环全部顶点 */
        {
            if (lowcost[j] != 0 && lowcost[j] < min)/* 如果权值不为0且权值小于min */
            {
                min = lowcost[j];/* 则让当前权值成为最小值 */
                k = j;/* 将当前最小值的下标存入k */
            }

            j++;
        }

        cout << "(" << adjvex[k] << ", " << k << ")" << "  "; /* 打印当前顶点边中权值最小的边 */
        lowcost[k] = 0;/* 将当前顶点的权值设置为0,表示此顶点已经完成任务 */

        for (j = 1; j < MG.numVertexes; j++)/* 循环所有顶点 */
        {
            /* 如果下标为k顶点各边权值小于此前这些顶点未被加入生成树权值 */
            if (lowcost[j] != 0 && MG.arc[k][j] < lowcost[j])
            {
                lowcost[j] = MG.arc[k][j];/* 将较小的权值存入lowcost相应位置 */
                adjvex[j] = k;/* 将下标为k的顶点存入adjvex */
            }
        }
    }
    cout << endl;
}


1、程序中1~16行是初始化操作,其中第7~8行 adjvex[0] = 0 意思是现在从顶点v0开始(事实上从那一点开始都无所谓,假定从v0开始),lowcost[0]= 0 表示v0已经被纳入到最小生成树中,之后凡是lowcost数组中的值被设为0就表示此下标的顶点被纳入最小生成树。

2、第11~15行表示读取邻接矩阵的第一行数据,所以 lowcost数组为{ 0 ,10, 65535, 65535, 65535, 11, 65535, 65535, 65535 },而adjvex数组为全0。至此初始化完毕。

3、第17~49行共循环了8次,i从1一直累加到8,整个循环过程就是构造最小生成树的过程。

4、第24~33行,经过循环后min = 10, k = 1。注意26行的if 判断lowcost[j] != 0 表示已经是生成树的顶点则不参加最小权值的查找。

5、第35行,因k = 1, adjvex[1] = 0, 所以打印结果为(0, 1),表示v0 至 v1边为最小生成树的第一条边,如下图的第一个小图。

6、第36行,因k = 1 将lowcost[k] = 0 就是说顶点v1纳入到最小生成树中,此时lowcost数组为{ 0,0, 65535, 65535, 65535, 11, 65535, 65535, 65535 }

7、第38~47行,j 循环从1 到8, 因k = 1,查找邻接矩阵的第v1行的各个权值,与lowcost数组对应值比较,若更小则修改lowcost值,并将k值存入adjvex数组中。所以最终lowcost = { 0,0, 18, 65535, 65535, 11, 16, 65535, 12 }。 adjvex数组的值为 {0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1 }。这里的if判断也表示v0和v1已经是生成树的顶点不参与最小权值的比对了。


上面所述为第一次循环,对应下图i = 1的第一个小图,由于要用文字描述清楚整个流程比较繁琐,下面给出i为不同值一次循环下来后的生成树图示,所谓一图值千言,大家对着图示自己模拟地循环8次就能理解普里姆算法的思想了。

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即最小生成树的边为:(0, 1), (0, 5), (1, 8), (8, 2), (1, 6), (6, 7), (7, 4), (7, 3)

最后再来总结一下普里姆算法的定义:

假设N = (V{E} )是连通网,TE是N上最小生成树的集合。算法从U = { u0} ( uo技术分享图片 V),TE = { } 开始。重复执行下述操作:在所有

u技术分享图片U,v 技术分享图片V - U 的边(u, v) 技术分享图片E 中找一条代价最小的边(u0 , v0) 并入集合TE, 同时v0 并入U, 直至 U = V 为止。此时TE 中必有n-1 条边, 则 T = (V,{TE} ) 为N的最小生成树。


由算法代码中的循环嵌套可得知此算法的时间复杂度为O(n^2)。

对比普里姆和克鲁斯卡尔算法,克鲁斯卡尔算法主要针对边来展开,边数少时效率比较高,所以对于稀疏图有较大的优势;而普里姆算法对于稠密图,即边数非常多的情况下更好一些。








































































































以上是关于普里姆Prim算法 - 图解最小生成树的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

图的最小生成树算法?

利用普里姆算法求解最小生成树,写出步骤或画图表示过程。

kruskal算法

图的相关算法(二):最小生成树算法

最小生成树算法详解(prim+kruskal)

最小生成树详解 prim+ kruskal代码模板