最小生成树
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
边
第2步:将边
上一步操作之后,边
第3步:将边
上一步操作之后,边
第4步:将边加入R中。
上一步操作之后,边
第5步:将边
上一步操作之后,边
第6步:将边加入R中。
上一步操作之后,边
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
(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
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。
2. 克鲁斯卡尔算法
#include#include #include #include<string.h> #define MAX 100 #define INF -1 typedef struct Graph { char vexs[MAX]; int vexnum; int edgnum; int matrix[MAX][MAX]; }Graph,*PGraph; typedef struct EdgeData { char start; char end; int weight; }EData; static int get_position(Graph g,char ch) { int i; for(i=0;i ) if(g.vexs[i]==ch) return i; return -1; } Graph* create_graph() { char vexs[]= {'A','B','C','D','E','F','G'}; int matrix[][7]= { {0,12,INF,INF,INF,16,14}, {12,0,10,INF,INF,7,INF}, {INF,10,0,3,5,6,INF}, {INF,INF,3,0,4,INF,INF}, {INF,INF,5,4,0,INF,8}, {16,7,6,INF,2,0,9}, {14,INF,INF,INF,8,9,0}}; int vlen=sizeof(vexs)/sizeof(vexs[0]); int i,j; Graph *pG; if((pG=(Graph*)malloc(sizeof(Graph)))==NULL) return NULL; memset(pG,0,sizeof(pG)); pG->vexnum=vlen; for(i=0;i vexnum;i++) pG->vexs[i]=vexs[i]; for(i=0;i vexnum;i++) for(j=0;j vexnum;j++) pG->matrix[i][j]=matrix[i][j]; for(i=0;i vexnum;i++) { for(j=0;j vexnum;j++) { if(i!=j&&pG->matrix[i][j]!=INF) pG->edgnum++; } } pG->edgnum/=2; return pG; } void print_graph(Graph G) { int i,j; printf("Matrix Graph: \n"); for(i=0;i ) { for(j=0;j ) printf("%10d ",G.matrix[i][j]); printf("\n"); } } EData* get_edges(Graph G) { EData *edges; edges=(EData*)malloc(G.edgnum*sizeof(EData)); int i,j; int index=0; for(i=0;i ) { for(j=i+1;j ) { if(G.matrix[i][j]!=INF) { edges[index].start=G.vexs[i]; edges[index].end=G.vexs[j]; edges[index].weight=G.matrix[i][j]; index++; } } } return edges; } void sort_edges(EData *edges,int elen) { int i,j; for(i=0;i ) { for(j=i+1;j ) { if(edges[i].weight>edges[j].weight) { EData tmp=edges[i]; edges[i]=edges[j]; edges[j]=tmp; } } } } int get_end(int vends[],int i) { while(vends[i]!=0) i=vends[i]; return i; } void kruskal(Graph G) { int i,m,n,p1,p2; int length; int index=0; int vends[MAX]={0}; EData rets[MAX]; EData *edges; edges=get_edges(G); sort_edges(edges,G.edgnum); for(i=0;i ) printf("%d ",edges[i].weight); printf("\n"); for(i=0;i ) { p1=get_position(G,edges[i].start); p2=get_position(G,edges[i].end); m=get_end(vends,p1); n=get_end(vends,p2); printf("m= %d,n= %d",m,n); if(m!=n) { vends[m]=n; rets[index++]=edges[i]; } } free(edges); length=0; for(i=0;i ) length+=rets[i].weight; printf("Kruskal = %d\n",length); for(i=0;i ) printf("( %c , %c ) ",rets[i].start,rets[i].end); printf("\n"); } int main() { Graph *pG; pG=create_graph(); print_graph(*pG); kruskal(*pG); }
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