出自:http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3711496.html
本章介绍克鲁斯卡尔算法。和以往一样,本文会先对克鲁斯卡尔算法的理论论知识进行介绍,然后给出C语言的实现。后续再分别给出C++和Java版本的实现。
目录
1. 最小生成树
2. 克鲁斯卡尔算法介绍
3. 克鲁斯卡尔算法图解
4. 克鲁斯卡尔算法分析
5. 克鲁斯卡尔算法的代码说明
6. 克鲁斯卡尔算法的源码转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/
更多内容:数据结构与算法系列 目录
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(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。
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
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
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
/*
* 克鲁斯卡尔(Kruskal)最小生成树
*/
void kruskal(Graph G)
{
int i,m,n,p1,p2;
int length;
int index = 0; // rets数组的索引
int vends[MAX]={0}; // 用于保存"已有最小生成树"中每个顶点在该最小树中的终点。
EData rets[MAX]; // 结果数组,保存kruskal最小生成树的边
EData *edges; // 图对应的所有边
// 获取"图中所有的边"
edges = get_edges(G);
// 将边按照"权"的大小进行排序(从小到大)
sorted_edges(edges, G.edgnum);
for (i=0; i
这里分别给出"邻接矩阵图"和"邻接表图"的克鲁斯卡尔算法源码。
1. 邻接矩阵源码(matrix_udg.c)
2. 邻接表源码(list_udg.c)
/*** C: Kruskal算法生成最小生成树(邻接矩阵)** @author skywang* @date 2014/04/24*/
#include #include #include #include
#define MAX 100 // 矩阵最大容量#define INF (~(0x1<<31)) // 最大值(即0X7FFFFFFF)#define isLetter(a) ((((a)>='a')&&((a)<='z')) || (((a)>='A')&&((a)<='Z')))#define LENGTH(a) (sizeof(a)/sizeof(a[0]))
// 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 ;
/** 返回ch在matrix矩阵中的位置*/static int get_position ( Graph G , char ch ){int i ;for ( i = 0 ; i < G . vexnum ; i ++ )if ( G . vexs [ i ] == ch )return i ;return - 1 ;}
/** 读取一个输入字符*/static char read_char (){char ch ;
do {ch = getchar ();} while ( ! isLetter ( ch ));
return ch ;}
/** 创建图(自己输入)*/Graph * create_graph (){char c1 , c2 ;int v , e ;int i , j , weight , p1 , p2 ;Graph * pG ;// 输入"顶点数"和"边数"printf ( "input vertex number: " );scanf ( "%d" , & v );printf ( "input edge number: " );scanf ( "%d" , & e );if ( v < 1 || e < 1 || ( e > ( v * ( v - 1 )))){printf ( "input error: invalid parameters! \n " );return NULL ;}if (( pG = ( Graph * ) malloc ( sizeof ( Graph ))) == NULL )return NULL ;memset ( pG , 0 , sizeof ( Graph ));
// 初始化"顶点数"和"边数"pG -> vexnum = v ;pG -> edgnum = e ;// 初始化"顶点"for ( i = 0 ; i < pG -> vexnum ; i ++ ){printf ( "vertex(%d): " , i );pG -> vexs [ i ] = read_char ();}
// 1. 初始化"边"的权值for ( i = 0 ; i < pG -> vexnum ; i ++ ){for ( j = 0 ; j < pG -> vexnum ; j ++ ){if ( i == j )pG -> matrix [ i ][ j ] = 0 ;elsepG -> matrix [ i ][ j ] = INF ;}}// 2. 初始化"边"的权值: 根据用户的输入进行初始化for ( i = 0 ; i < pG -> edgnum ; i ++ ){// 读取边的起始顶点,结束顶点,权值printf ( "edge(%d):" , i );c1 = read_char ();c2 = read_char ();scanf ( "%d" , & weight );
p1 = get_position ( * pG , c1 );p2 = get_position ( * pG , c2 );if ( p1 ==- 1 || p2 ==- 1 ){printf ( "input error: invalid edge! \n " );free ( pG );return NULL ;}
pG -> matrix [ p1 ][ p2 ] = weight ;pG -> matrix [ p2 ][ p1 ] = weight ;}
return pG ;}
/** 创建图(用已提供的矩阵)*/Graph * create_example_graph (){char vexs [] = { 'A' , 'B' , 'C' , 'D' , 'E' , 'F' , 'G' };int matrix [][ 9 ] = {/*A*//*B*//*C*//*D*//*E*//*F*//*G*//*A*/ { 0 , 12 , INF , INF , INF , 16 , 14 },/*B*/ { 12 , 0 , 10 , INF , INF , 7 , INF },/*C*/ { INF , 10 , 0 , 3 , 5 , 6 , INF },/*D*/ { INF , INF , 3 , 0 , 4 , INF , INF },/*E*/ { INF , INF , 5 , 4 , 0 , 2 , 8 },/*F*/ { 16 , 7 , 6 , INF , 2 , 0 , 9 },/*G*/ { 14 , INF , INF , INF , 8 , 9 , 0 }};int vlen = LENGTH ( vexs );int i , j ;Graph * pG ;// 输入"顶点数"和"边数"if (( pG = ( Graph * ) malloc ( sizeof ( Graph ))) == NULL )return NULL ;memset ( pG , 0 , sizeof ( Graph ));
// 初始化"顶点数"pG -> vexnum = vlen ;// 初始化"顶点"for ( i = 0 ; i < pG -> vexnum ; i ++ )pG -> vexs [ i ] = vexs [ i ];
// 初始化"边"for ( i = 0 ; i < pG -> vexnum ; i ++ )for ( j = 0 ; j < pG -> vexnum ; j ++ )pG -> matrix [ i ][ j ] = matrix [ i ][ j ];
// 统计边的数目for ( i = 0 ; i < pG -> vexnum ; i ++ )for ( j = 0 ; j < pG -> vexnum ; j ++ )if ( i != j && pG -> matrix [ i ][ j ] != INF )pG -> edgnum ++ ;pG -> edgnum /= 2 ;
return pG ;}
/** 返回顶点v的第一个邻接顶点的索引,失败则返回-1*/static int first_vertex ( Graph G , int v ){int i ;
if ( v < 0 || v > ( G . vexnum - 1 ))return - 1 ;
for ( i = 0 ; i < G . vexnum ; i ++ )if ( G . matrix [ v ][ i ] != 0 && G . matrix [ v ][ i ] != INF )return i ;
return - 1 ;}
/** 返回顶点v相对于w的下一个邻接顶点的索引,失败则返回-1*/static int next_vertix ( Graph G , int v , int w ){int i ;
if ( v < 0 || v > ( G . vexnum - 1 ) || w < 0 || w > ( G . vexnum - 1 ))return - 1 ;
for ( i = w + 1 ; i < G . vexnum ; i ++ )if ( G . matrix [ v ][ i ] != 0 && G . matrix [ v ][ i ] != INF )return i ;
return - 1 ;}
/** 深度优先搜索遍历图的递归实现*/static void DFS ( Graph G , int i , int * visited ){int w ;
visited [ i ] = 1 ;printf ( "%c " , G . vexs [ i ]);// 遍历该顶点的所有邻接顶点。若是没有访问过,那么继续往下走for ( w = first_vertex ( G , i ); w >= 0 ; w = next_vertix ( G , i , w )){if ( ! visited [ w ])DFS ( G , w , visited );}}
/** 深度优先搜索遍历图*/void DFSTraverse ( Graph G ){int i ;int visited [ MAX ]; // 顶点访问标记
// 初始化所有顶点都没有被访问for ( i = 0 ; i < G . vexnum ; i ++ )visited [ i ] = 0 ;
printf ( "DFS: " );for ( i = 0 ; i < G . vexnum ; i ++ ){//printf("\n== LOOP(%d)\n", i);if ( ! visited [ i ])DFS ( G , i , visited );}printf ( " \n " );}
/** 广度优先搜索(类似于树的层次遍历)*/void BFS ( Graph G ){int head = 0 ;int rear = 0 ;int queue [ MAX ]; // 辅组队列int visited [ MAX ]; // 顶点访问标记int i , j , k ;
for ( i = 0 ; i < G . vexnum ; i ++ )visited [ i ] = 0 ;
printf ( "BFS: " );for ( i = 0 ; i < G . vexnum ; i ++ ){if ( ! visited [ i ]){visited [ i ] = 1 ;printf ( "%c " , G . vexs [ i ]);queue [ rear ++ ] = i ; // 入队列}while ( head != rear ){j = queue [ head ++ ]; // 出队列for ( k = first_vertex ( G , j ); k >= 0 ; k = next_vertix ( G , j , k )) //k是为访问的邻接顶点{if ( ! visited [ k ]){visited [ k ] = 1 ;printf ( "%c " , G . vexs [ k ]);queue [ rear ++ ] = k ;}}}}printf ( " \n " );}
/** 打印矩阵队列图*/void print_graph ( Graph G ){int i , j ;
printf ( "Martix Graph: \n " );for ( i = 0 ; i < G . vexnum ; i ++ ){for ( j = 0 ; j < G . vexnum ; j ++ )printf ( "%10d " , G . matrix [ i ][ j ]);printf ( " \n " );}}
/** prim最小生成树** 参数说明:* G -- 邻接矩阵图* start -- 从图中的第start个元素开始,生成最小树*/void prim ( Graph G , int start ){int min , i , j , k , m , n , sum ;int index = 0 ; // prim最小树的索引,即prims数组的索引char prims [ MAX ]; // prim最小树的结果数组int weights [ MAX ]; // 顶点间边的权值
// prim最小生成树中第一个数是"图中第start个顶点",因为是从start开始的。prims [ index ++ ] = G . vexs [ start ];
// 初始化"顶点的权值数组",// 将每个顶点的权值初始化为"第start个顶点"到"该顶点"的权值。for ( i = 0 ; i < G . vexnum ; i ++ )weights [ i ] = G . matrix [ start ][ i ];// 将第start个顶点的权值初始化为0。// 可以理解为"第start个顶点到它自身的距离为0"。weights [ start ] = 0 ;
for ( i = 0 ; i < G . vexnum ; i ++ ){// 由于从start开始的,因此不需要再对第start个顶点进行处理。if ( start == i )continue ;
j = 0 ;k = 0 ;min = INF ;// 在未被加入到最小生成树的顶点中,找出权值最小的顶点。while ( j < G . vexnum ){// 若weights[j]=0,意味着"第j个节点已经被排序过"(或者说已经加入了最小生成树中)。if ( weights [ j ] != 0 && weights [ j ] < min ){min = weights [ j ];k = j ;}j ++ ;}
// 经过上面的处理后,在未被加入到最小生成树的顶点中,权值最小的顶点是第k个顶点。// 将第k个顶点加入到最小生成树的结果数组中prims [ index ++ ] = G . vexs [ k ];// 将"第k个顶点的权值"标记为0,意味着第k个顶点已经排序过了(或者说已经加入了最小树结果中)。weights [ k ] = 0 ;// 当第k个顶点被加入到最小生成树的结果数组中之后,更新其它顶点的权值。for ( j = 0 ; j < G . vexnum ; j ++ ){// 当第j个节点没有被处理,并且需要更新时才被更新。if ( weights [ j ] != 0 && G . matrix [ k ][ j ] < weights [ j ])weights [ j ] = G . matrix [ k ][ j ];}}
// 计算最小生成树的权值sum = 0 ;for ( i = 1 ; i < index ; i ++ ){min = INF ;// 获取prims[i]在G中的位置n = get_position ( G , prims [ i ]);// 在vexs[0...i]中,找出到j的权值最小的顶点。for ( j = 0 ; j < i ; j ++ ){m = get_position ( G , prims [ j ]);if ( G . matrix [ m ][ n ] < min )min = G . matrix [ m ][ n ];}sum += min ;}// 打印最小生成树printf ( "PRIM(%c)=%d: " , G . vexs [ start ], sum );for ( i = 0 ; i < index ; i ++ )printf ( "%c " , prims [ i ]);printf ( " \n " );}
/** 获取图中的边*/EData * get_edges ( Graph G ){int i , j ;int index = 0 ;EData * edges ;
edges = ( EData * ) malloc ( G . edgnum * sizeof ( EData ));for ( i = 0 ; i < G . vexnum ; i ++ ){for ( j = i + 1 ; j < G . vexnum ; 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 ;}
/** 对边按照权值大小进行排序(由小到大)*/void sorted_edges ( EData * edges , int elen ){int i , j ;
for ( i = 0 ; i < elen ; i ++ ){for ( j = i + 1 ; j < elen ; j ++ ){if ( edges [ i ]. weight > edges [ j ]. weight ){// 交换"第i条边"和"第j条边"EData tmp = edges [ i ];edges [ i ] = edges [ j ];edges [ j ] = tmp ;}}}}
/** 获取i的终点*/int get_end ( int vends [], int i ){while ( vends [ i ] != 0 )i = vends [ i ];return i ;}
/** 克鲁斯卡尔(Kruskal)最小生成树*/void kruskal ( Graph G ){int i , m , n , p1 , p2 ;int length ;int index = 0 ; // rets数组的索引int vends [ MAX ] = { 0 }; // 用于保存"已有最小生成树"中每个顶点在该最小树中的终点。EData rets [ MAX ]; // 结果数组,保存kruskal最小生成树的边EData * edges ; // 图对应的所有边
// 获取"图中所有的边"edges = get_edges ( G );// 将边按照"权"的大小进行排序(从小到大)sorted_edges ( edges , G . edgnum );
for ( i = 0 ; i < G . edgnum ; i ++ ){p1 = get_position ( G , edges [ i ]. start ); // 获取第i条边的"起点"的序号p2 = get_position ( G , edges [ i ]. end ); // 获取第i条边的"终点"的序号
m = get_end ( vends , p1 ); // 获取p1在"已有的最小生成树"中的终点n = get_end ( vends , p2 ); // 获取p2在"已有的最小生成树"中的终点// 如果m!=n,意味着"边i"与"已经添加到最小生成树中的顶点"没有形成环路if ( m != n ){vends [ m ] = n ; // 设置m在"已有的最小生成树"中的终点为nrets [ index ++ ] = edges [ i ]; // 保存结果}}free ( edges );
// 统计并打印"kruskal最小生成树"的信息length = 0 ;for ( i = 0 ; i < index ; i ++ )length += rets [ i ]. weight ;printf ( "Kruskal=%d: " , length );for ( i = 0 ; i < index ; i ++ )printf ( "(%c,%c) " , rets [ i ]. start , rets [ i ]. end );printf ( " \n " );}
void main (){Graph * pG ;
// 自定义"图"(输入矩阵队列)//pG = create_graph();// 采用已有的"图"pG = create_example_graph ();
//print_graph(*pG); // 打印图//DFSTraverse(*pG); // 深度优先遍历//BFS(*pG); // 广度优先遍历//prim(*pG, 0); // prim算法生成最小生成树
kruskal ( * pG ); // kruskal算法生成最小生成树}
/*** C: kruskal算法生成最小生成树(邻接表)** @author skywang* @date 2014/04/24*/
#include #include #include #include
#define MAX 100#define INF (~(0x1<<31)) // 最大值(即0X7FFFFFFF)#define isLetter(a) ((((a)>='a')&&((a)<='z')) || (((a)>='A')&&((a)<='Z')))#define LENGTH(a) (sizeof(a)/sizeof(a[0]))
// 邻接表中表对应的链表的顶点typedef struct _ENode{int ivex ; // 该边的顶点的位置int weight ; // 该边的权struct _ENode * next_edge ; // 指向下一条弧的指针} ENode , * PENode ;
// 邻接表中表的顶点typedef struct _VNode{char data ; // 顶点信息ENode * first_edge ; // 指向第一条依附该顶点的弧} VNode ;
// 邻接表typedef struct _LGraph{int vexnum ; // 图的顶点的数目int edgnum ; // 图的边的数目VNode vexs [ MAX ];} LGraph ;
/** 返回ch在matrix矩阵中的位置*/static int get_position ( LGraph G , char ch ){int i ;for ( i = 0 ; i < G . vexnum ; i ++ )if ( G . vexs [ i ]. data == ch )return i ;return - 1 ;}
/** 读取一个输入字符*/static char read_char (){char ch ;
do {ch = getchar ();} while ( ! isLetter ( ch ));
return ch ;}
/** 将node链接到list的末尾*/static void link_last ( ENode * list , ENode * node ){ENode * p = list ;
while ( p -> next_edge )p = p -> next_edge ;p -> next_edge = node ;}
/** 创建邻接表对应的图(自己输入)*/LGraph * create_lgraph (){char c1 , c2 ;int v , e ;int i , p1 , p2 ;int weight ;ENode * node1 , * node2 ;LGraph * pG ;
// 输入"顶点数"和"边数"printf ( "input vertex number: " );scanf ( "%d" , & v );printf ( "input edge number: " );scanf ( "%d" , & e );if ( v < 1 || e < 1 || ( e > ( v * ( v - 1 )))){printf ( "input error: invalid parameters! \n " );return NULL ;}if (( pG = ( LGraph * ) malloc ( sizeof ( LGraph ))) == NULL )return NULL ;memset ( pG , 0 , sizeof ( LGraph ));
// 初始化"顶点数"和"边数"pG -> vexnum = v ;pG -> edgnum = e ;// 初始化"邻接表"的顶点for ( i = 0 ; i < pG -> vexnum ; i ++ ){printf ( "vertex(%d): " , i );pG -> vexs [ i ]. data = read_char ();pG -> vexs [ i ]. first_edge = NULL ;}
// 初始化"邻接表"的边for ( i = 0 ; i < pG -> edgnum ; i ++ ){// 读取边的起始顶点,结束顶点,权printf ( "edge(%d): " , i );c1 = read_char ();c2 = read_char ();scanf ( "%d" , & weight );
p1 = get_position ( * pG , c1 );p2 = get_position ( * pG , c2 );
// 初始化node1node1 = ( ENode * ) malloc ( sizeof ( ENode ));node1 -> ivex = p2 ;node1 -> weight = weight ;// 将node1链接到"p1所在链表的末尾"if ( pG -> vexs [ p1 ]. first_edge == NULL )pG -> vexs [ p1 ]. first_edge = node1 ;elselink_last ( pG -> vexs [ p1 ]. first_edge , node1 );// 初始化node2node2 = ( ENode * ) malloc ( sizeof ( ENode ));node2 -> ivex = p1 ;node2 -> weight = weight ;// 将node2链接到"p2所在链表的末尾"if ( pG -> vexs [ p2 ]. first_edge == NULL )pG -> vexs [ p2 ]. first_edge = node2 ;elselink_last ( pG -> vexs [ p2 ]. first_edge , node2 );}
return pG ;}
// 边的结构体typedef struct _edata{char start ; // 边的起点char end ; // 边的终点int weight ; // 边的权重} EData ;
// 顶点static char gVexs [] = { 'A' , 'B' , 'C' , 'D' , 'E' , 'F' , 'G' };// 边static EData gEdges [] = {// 起点 终点 权{ 'A' , 'B' , 12 },{ 'A' , 'F' , 16 },{ 'A' , 'G' , 14 },{ 'B' , 'C' , 10 },{ 'B' , 'F' , 7 },{ 'C' , 'D' , 3 },{ 'C' , 'E' , 5 },{ 'C' , 'F' , 6 },{ 'D' , 'E' , 4 },{ 'E' , 'F' , 2 },{ 'E' , 'G' , 8 },{ 'F' , 'G' , 9 },};
/** 创建邻接表对应的图(用已提供的数据)*/LGraph * create_example_lgraph (){char c1 , c2 ;int vlen = LENGTH ( gVexs );int elen = LENGTH ( gEdges );int i , p1 , p2 ;int weight ;ENode * node1 , * node2 ;LGraph * pG ;
if (( pG = ( LGraph * ) malloc ( sizeof ( LGraph ))) == NULL )return NULL ;memset ( pG , 0 , sizeof ( LGraph ));
// 初始化"顶点数"和"边数"pG -> vexnum = vlen ;pG -> edgnum = elen ;// 初始化"邻接表"的顶点for ( i = 0 ; i < pG -> vexnum ; i ++ ){pG -> vexs [ i ]. data = gVexs [ i ];pG -> vexs [ i ]. first_edge = NULL ;}
// 初始化"邻接表"的边for ( i = 0 ; i < pG -> edgnum ; i ++ ){// 读取边的起始顶点,结束顶点,权c1 = gEdges [ i ]. start ;c2 = gEdges [ i ]. end ;weight = gEdges [ i ]. weight ;
p1 = get_position ( * pG , c1 );p2 = get_position ( * pG , c2 );
// 初始化node1node1 = ( ENode * ) malloc ( sizeof ( ENode ));node1 -> ivex = p2 ;node1 -> weight = weight ;// 将node1链接到"p1所在链表的末尾"if ( pG -> vexs [ p1 ]. first_edge == NULL )pG -> vexs [ p1 ]. first_edge = node1 ;elselink_last ( pG -> vexs [ p1 ]. first_edge , node1 );// 初始化node2node2 = ( ENode * ) malloc ( sizeof ( ENode ));node2 -> ivex = p1 ;node2 -> weight = weight ;// 将node2链接到"p2所在链表的末尾"if ( pG -> vexs [ p2 ]. first_edge == NULL )pG -> vexs [ p2 ]. first_edge = node2 ;elselink_last ( pG -> vexs [ p2 ]. first_edge , node2 );}
return pG ;}
/** 深度优先搜索遍历图的递归实现*/static void DFS ( LGraph G , int i , int * visited ){int w ;ENode * node ;
visited [ i ] = 1 ;printf ( "%c " , G . vexs [ i ]. data );node = G . vexs [ i ]. first_edge ;while ( node != NULL ){if ( ! visited [ node -> ivex ])DFS ( G , node -> ivex , visited );node = node -> next_edge ;}}
/** 深度优先搜索遍历图*/void DFSTraverse ( LGraph G ){int i ;int visited [ MAX ]; // 顶点访问标记
// 初始化所有顶点都没有被访问for ( i = 0 ; i < G . vexnum ; i ++ )visited [ i ] = 0 ;
printf ( "DFS: " );for ( i = 0 ; i < G . vexnum ; i ++ ){if ( ! visited [ i ])DFS ( G , i , visited );}printf ( " \n " );}
/** 广度优先搜索(类似于树的层次遍历)*/void BFS ( LGraph G ){int head = 0 ;int rear = 0 ;int queue [ MAX ]; // 辅组队列int visited [ MAX ]; // 顶点访问标记int i , j , k ;ENode * node ;
for ( i = 0 ; i < G . vexnum ; i ++ )visited [ i ] = 0 ;
printf ( "BFS: " );for ( i = 0 ; i < G . vexnum ; i ++ ){if ( ! visited [ i ]){visited [ i ] = 1 ;printf ( "%c " , G . vexs [ i ]. data );queue [ rear ++ ] = i ; // 入队列}while ( head != rear ){j = queue [ head ++ ]; // 出队列node = G . vexs [ j ]. first_edge ;while ( node != NULL ){k = node -> ivex ;if ( ! visited [ k ]){visited [ k ] = 1 ;printf ( "%c " , G . vexs [ k ]. data );queue [ rear ++ ] = k ;}node = node -> next_edge ;}}}printf ( " \n " );}
/** 打印邻接表图*/void print_lgraph ( LGraph G ){int i , j ;ENode * node ;
printf ( "List Graph: \n " );for ( i = 0 ; i < G . vexnum ; i ++ ){printf ( "%d(%c): " , i , G . vexs [ i ]. data );node = G . vexs [ i ]. first_edge ;while ( node != NULL ){printf ( "%d(%c) " , node -> ivex , G . vexs [ node -> ivex ]. data );node = node -> next_edge ;}printf ( " \n " );}}
/** 获取G中边的权值;若start和end不是连通的,则返回无穷大。 */int getWeight ( LGraph G , int start , int end ){ENode * node ;
if ( start == end )return 0 ;
node = G . vexs [ start ]. first_edge ;while ( node != NULL ){if ( end == node -> ivex )return node -> weight ;node = node -> next_edge ;}
return INF ;}
/** prim最小生成树** 参数说明:* G -- 邻接表图* start -- 从图中的第start个元素开始,生成最小树*/void prim ( LGraph G , int start ){int min , i , j , k , m , n , tmp , sum ;int index = 0 ; // prim最小树的索引,即prims数组的索引char prims [ MAX ]; // prim最小树的结果数组int weights [ MAX ]; // 顶点间边的权值
// prim最小生成树中第一个数是"图中第start个顶点",因为是从start开始的。prims [ index ++ ] = G . vexs [ start ]. data ;
// 初始化"顶点的权值数组",// 将每个顶点的权值初始化为"第start个顶点"到"该顶点"的权值。for ( i = 0 ; i < G . vexnum ; i ++ )weights [ i ] = getWeight ( G , start , i );
for ( i = 0 ; i < G . vexnum ; i ++ ){// 由于从start开始的,因此不需要再对第start个顶点进行处理。if ( start == i )continue ;
j = 0 ;k = 0 ;min = INF ;// 在未被加入到最小生成树的顶点中,找出权值最小的顶点。while ( j < G . vexnum ){// 若weights[j]=0,意味着"第j个节点已经被排序过"(或者说已经加入了最小生成树中)。if ( weights [ j ] != 0 && weights [ j ] < min ){min = weights [ j ];k = j ;}j ++ ;}
// 经过上面的处理后,在未被加入到最小生成树的顶点中,权值最小的顶点是第k个顶点。// 将第k个顶点加入到最小生成树的结果数组中prims [ index ++ ] = G . vexs [ k ]. data ;// 将"第k个顶点的权值"标记为0,意味着第k个顶点已经排序过了(或者说已经加入了最小树结果中)。weights [ k ] = 0 ;// 当第k个顶点被加入到最小生成树的结果数组中之后,更新其它顶点的权值。for ( j = 0 ; j < G . vexnum ; j ++ ){// 获取第k个顶点到第j个顶点的权值tmp = getWeight ( G , k , j );// 当第j个节点没有被处理,并且需要更新时才被更新。if ( weights [ j ] != 0 && tmp < weights [ j ])weights [ j ] = tmp ;}}
// 计算最小生成树的权值sum = 0 ;for ( i = 1 ; i < index ; i ++ ){min = INF ;// 获取prims[i]在G中的位置n = get_position ( G , prims [ i ]);// 在vexs[0...i]中,找出到j的权值最小的顶点。for ( j = 0 ; j < i ; j ++ ){m = get_position ( G , prims [ j ]);tmp = getWeight ( G , m , n );if ( tmp < min )min = tmp ;}sum += min ;}// 打印最小生成树printf ( "PRIM(%c)=%d: " , G . vexs [ start ]. data , sum );for ( i = 0 ; i < index ; i ++ )printf ( "%c " , prims [ i ]);printf ( " \n " );}
/** 获取图中的边*/EData * get_edges ( LGraph G ){int i , j ;int index = 0 ;ENode * node ;EData * edges ;
edges = ( EData * ) malloc ( G . edgnum * sizeof ( EData ));for ( i = 0 ; i < G . vexnum ; i ++ ){node = G . vexs [ i ]. first_edge ;while ( node != NULL ){if ( node -> ivex > i ){edges [ index ]. start = G . vexs [ i ]. data ; // 起点edges [ index ]. end = G . vexs [ node -> ivex ]. data ; // 终点edges [ index ]. weight = node -> weight ; // 权index ++ ;}node = node -> next_edge ;}}
return edges ;}
/** 对边按照权值大小进行排序(由小到大)*/void sorted_edges ( EData * edges , int elen ){int i , j ;
for ( i = 0 ; i < elen ; i ++ ){for ( j = i + 1 ; j < elen ; j ++ ){if ( edges [ i ]. weight > edges [ j ]. weight ){// 交换"第i条边"和"第j条边"EData tmp = edges [ i ];edges [ i ] = edges [ j ];edges [ j ] = tmp ;}}}}
/** 获取i的终点*/int get_end ( int vends [], int i ){while ( vends [ i ] != 0 )i = vends [ i ];return i ;}
/** 克鲁斯卡尔(Kruskal)最小生成树*/void kruskal ( LGraph G ){int i , m , n , p1 , p2 ;int length ;int index = 0 ; // rets数组的索引int vends [ MAX ] = { 0 }; // 用于保存"已有最小生成树"中每个顶点在该最小树中的终点。EData rets [ MAX ]; // 结果数组,保存kruskal最小生成树的边EData * edges ; // 图对应的所有边
// 获取"图中所有的边"edges = get_edges ( G );// 将边按照"权"的大小进行排序(从小到大)sorted_edges ( edges , G . edgnum );
for ( i = 0 ; i < G . edgnum ; i ++ ){p1 = get_position ( G , edges [ i ]. start ); // 获取第i条边的"起点"的序号p2 = get_position ( G , edges [ i ]. end ); // 获取第i条边的"终点"的序号
m = get_end ( vends , p1 ); // 获取p1在"已有的最小生成树"中的终点n = get_end ( vends , p2 ); // 获取p2在"已有的最小生成树"中的终点// 如果m!=n,意味着"边i"与"已经添加到最小生成树中的顶点"没有形成环路if ( m != n ){vends [ m ] = n ; // 设置m在"已有的最小生成树"中的终点为nrets [ index ++ ] = edges [ i ]; // 保存结果}}free ( edges );
// 统计并打印"kruskal最小生成树"的信息length = 0 ;for ( i = 0 ; i < index ; i ++ )length += rets [ i ]. weight ;printf ( "Kruskal=%d: " , length );for ( i = 0 ; i < index ; i ++ )printf ( "(%c,%c) " , rets [ i ]. start , rets [ i ]. end );printf ( " \n " );}
void main (){LGraph * pG ;
// 自定义"图"(自己输入数据)//pG = create_lgraph();// 采用已有的"图"pG = create_example_lgraph ();
//print_lgraph(*pG); // 打印图//DFSTraverse(*pG); // 深度优先遍历//BFS(*pG); // 广度优先遍历//prim(*pG, 0); // prim算法生成最小生成树
kruskal ( * pG ); // kruskal算法生成最小生成树}