最小生成树构造算法--Prim算法，Kruskal算法（C语言）
最小生成树
最小生成树（minimum spanning tree）是由n个顶点，n-1条边，将一个连通图连接起来，且使权值最小的结构。
最小生成树可以用Prim（普里姆）算法或kruskal（克鲁斯卡尔）算法求出。
我们将以下面的带权连通图为例讲解这两种算法的实现：
注：由于测试输入数据较多，程序可以采用文件输入
Prim（普里姆）算法
时间复杂度：O（N^2）（N为顶点数）
prim算法又称“加点法”，用于边数较多的带权无向连通图
方法：每次找与之连线权值最小的顶点，将该点加入最小生成树集合中
注意：相同权值任选其中一个即可，但是不允许出现闭合回路的情况。
代码部分通过以下步骤可以得到最小生成树：
1.初始化：
lowcost[i]:表示以i为终点的边的最小权值,当lowcost[i]=0表示i点加入了MST。
mst[i]:表示对应lowcost[i]的起点，当mst[i]=0表示起点i加入MST。
由于我们规定最开始的顶点是1，所以lowcost[1]=0，MST[1]=0。即只需要对2~n进行初始化即可。
#define MAX 100
#define MAXCOST 0x7fffffff
int graph[MAX][MAX];
void prim(int graph[][MAX], int n)
{
int lowcost[MAX];
int mst[MAX];
int i, j, min, minid, sum = 0;
for (i = 2; i <= n; i++)
{
lowcost[i] = graph[1][i];//lowcost存放顶点1可达点的路径长度
mst[i] = 1;//初始化以1位起始点
}
mst[1] = 0;
2.查找最小权值及路径更新
定义一个最小权值min和一个最小顶点ID minid，通过循环查找出min和minid，另外由于规定了某一顶点如果被连入，则lowcost[i]=0，所以不需要担心重复点问题。所以找出的终点minid在MST[i]中可以找到对应起点，min为权值，直接输出即可。
我们连入了一个新的顶点，自然需要对这一点可达的路径及权值进行更新，所以循环中还应该包括路径更新的代码。
for (i = 2; i <= n; i++)
{
min = MAXCOST;
minid = 0;
for (j = 2; j <= n; j++)
{
if (lowcost[j] < min && lowcost[j] != 0)
{
min = lowcost[j];//找出权值最短的路径长度
minid = j; //找出最小的ID
}
}
printf("V%d-V%d=%d\n",mst[minid],minid,min);
sum += min;//求和
lowcost[minid] = 0;//该处最短路径置为0
for (j = 2; j <= n; j++)
{
if (graph[minid][j] < lowcost[j])//对这一点直达的顶点进行路径更新
{
lowcost[j] = graph[minid][j];
mst[j] = minid;
}
}
}
printf("最小权值之和=%d\n",sum);
}
具体代码如下：
#include
#define MAX 100
#define MAXCOST 0x7fffffff
int graph[MAX][MAX];
void prim(int graph[][MAX], int n)
{
int lowcost[MAX];
int mst[MAX];
int i, j, min, minid, sum = 0;
for (i = 2; i <= n; i++)
{
lowcost[i] = graph[1][i];//lowcost存放顶点1可达点的路径长度
mst[i] = 1;//初始化以1位起始点
}
mst[1] = 0;
for (i = 2; i <= n; i++)
{
min = MAXCOST;
minid = 0;
for (j = 2; j <= n; j++)
{
if (lowcost[j] < min && lowcost[j] != 0)
{
min = lowcost[j];//找出权值最短的路径长度
minid = j; //找出最小的ID
}
}
printf("V%d-V%d=%d\n",mst[minid],minid,min);
sum += min;//求和
lowcost[minid] = 0;//该处最短路径置为0
for (j = 2; j <= n; j++)
{
if (graph[minid][j] < lowcost[j])//对这一点直达的顶点进行路径更新
{
lowcost[j] = graph[minid][j];
mst[j] = minid;
}
}
}
printf("最小权值之和=%d\n",sum);
}
int main()
{
int i, j, k, m, n;
int x, y, cost;
//freopen("1.txt","r",stdin);//文件输入
scanf("%d%d",&m,&n);//m=顶点的个数，n=边的个数
for (i = 1; i <= m; i++)//初始化图
{
for (j = 1; j <= m; j++)
{
graph[i][j] = MAXCOST;
}
}
for (k = 1; k <= n; k++)
{
scanf("%d%d%d",&i,&j,&cost);
graph[i][j] = cost;
graph[j][i] = cost;
}
prim(graph, m);
return 0;
}
编译运行结果：
kruskal（克鲁斯卡尔）算法
时间复杂度：O（NlogN）（N为边数）
kruskal算法又称“加边法”，用于边数较少的稀疏图
方法：每次找图中权值最小的边，将边连接的两个顶点加入最小生成树集合中
注意：相同权值任选其中一个即可，但是不允许出现闭合回路的情况。
代码部分通过以下步骤可以得到最小生成树：
1.初始化：
构建边的结构体，包括起始顶点、终止顶点，边的权值
借用一个辅助数组vset[i]用来判断某边是否加入了最小生成树集合
#define MAXE 100
#define MAXV 100
typedef struct{
int vex1; //边的起始顶点
int vex2; //边的终止顶点
int weight; //边的权值
}Edge;
void kruskal(Edge E[],int n,int e)
{
int i,j,m1,m2,sn1,sn2,k,sum=0;
int vset[n+1];
for(i=1;i<=n;i++) //初始化辅助数组
vset[i]=i;
k=1;//表示当前构造最小生成树的第k条边，初值为1
j=0;//E中边的下标，初值为0
2.取边和辅助集合更新
按照***排好的顺序***依次取边，若不属于同一集合则将其加入最小生成树集合，每当加入新的边，所连接的两个点即纳入最小生成树集合，为避免重复添加，需要进行辅助集合更新
注：由于kruskal算法需要按照权值大小顺序取边，所以应该事先对图按权值升序，这里我采用了快速排序算法，具体算法可以参照快速排序（C语言）
while(k=n)
break;
for(i=1;i<=n;i++) //两个集合统一编号
if (vset[i]==sn2) //集合编号为sn2的改为sn1
vset[i]=sn1;
}
j++; //扫描下一条边
}
printf("最小权值之和=%d\n",sum);
}
具体算法实现：
#include
#define MAXE 100
#define MAXV 100
typedef struct{
int vex1; //边的起始顶点
int vex2; //边的终止顶点
int weight; //边的权值
}Edge;
void kruskal(Edge E[],int n,int e)
{
int i,j,m1,m2,sn1,sn2,k,sum=0;
int vset[n+1];
for(i=1;i<=n;i++) //初始化辅助数组
vset[i]=i;
k=1;//表示当前构造最小生成树的第k条边，初值为1
j=0;//E中边的下标，初值为0
while(k=n)
break;
for(i=1;i<=n;i++) //两个集合统一编号
if (vset[i]==sn2) //集合编号为sn2的改为sn1
vset[i]=sn1;
}
j++; //扫描下一条边
}
printf("最小权值之和=%d\n",sum);
}
int fun(Edge arr[],int low,int high)
{
int key;
Edge lowx;
lowx=arr[low];
key=arr[low].weight;
while(low=key)
high--;
if(low 编译运行结果：
