java数据结构最经济的地下通道建设方案prim算法

MX是世界上第一大传媒娱乐企业，该公司数十年的经营历史中创作了很多经典影片，此外还经营着很多的规模十分宏大世界级的主题娱乐公园。最近MX公司刚和C国X城市达成协定，共同投资建设C国国内唯一一家主题娱乐公园。

主题公园的经营管理部门计划布设m个固定的快餐饮品供应点为游客服务。希望游客游园时，绝对不要受到快餐店补货车工作运行的影响，最好的办法就是绝对不让游客在园中看到补货车，绝对不让游客听到补货车的声音。让游客觉得在园中任何一个餐饮点随时都能买到食品和饮品，能得到无穷无尽的食品和饮品。因此设计团队想把给m个餐饮点供货的通道设置在地下，并在通道内部敷设一定的隔音材料，可是修造地下供货通道的经济代价与通道总长度成正比（每100米修造代价是M万元），花费将是非常巨大的，不过游客至上。

现在设计团队手中已经有了m个餐饮点的坐标位置（x，y）信息，你是设计团队的一员，团队交给你的工作就是规划一个地下通道建设方案，将m个餐饮点都连接起来且总修造代价尽可能地小。

 

 

随机生成m个坐标信息验证你的算法和程序，如果最终程序求解的通道规划方案不唯一，则输出其中的任一方案即可（要求m>=30）。

 

解题代码如下，注释的较为清楚，不在过多阐述。

import java.util.Random;

public class MyPrim {

    public static void main(String[] args) {
        Random random = new Random();
        //随机生成m个坐标信息
        int m = random.nextInt(30) + 30;
//        int m = 5;
        System.out.println("current size = " + m);
        //每个店铺与其他店铺的距离
        int[][] map = new int[m][m];
        for (int i = 0; i < m; i++) {
            //当前店铺与之后的所有店铺距离
            for (int j = i; j < m; j++) {
                if (i == j) {
                    map[i][j] = 0;
                } else {
                    //每个餐饮店最少隔100米
                    map[i][j] = random.nextInt(400) + 100;
                }
            }
            //把之前的店铺距离赋值给当前店铺
            for (int j = 0; j < i; j++) {
                map[i][j] = map[j][i];
            }
        }
        System.out.println(toString(map));
        //输出最短距离
        System.out.println(startPrim(map, m));
    }

    private static int startPrim(int[][] map, int m) {
        //总距离
        int sumDistance = 0;
        //已经选择过的餐饮店
        int[] selectedMap = new int[m];
        //默认都没访问过标记为-1
        for (int i = 0; i < m; i++) {
            selectedMap[i] = -1;
        }
        //起点默认为第一个，访问标记为0
        selectedMap[0] = 0;

        //记录求解的通道规划方案
        int startM = 0;
        int endM = 0;

        //遍历除了第一个之后的每个店铺
        for (int i = 0; i < m - 1; i++) {
            //当前店铺的最近距离
            int minDistance = Integer.MAX_VALUE;
            int minMIndex = -1;
            //遍历已经选择过得餐饮店
            for (int j = 0; j < m; j++) {
                if (selectedMap[j] == 0) {
                    //开始寻找与该店最近的店
                    int[] currentM = new int[m];
                    //得到该店与其他未被选择的店的距离
                    for (int k = 0; k < m; k++) {
                        if (selectedMap[k] != 0) {
                            //把二维数组里第j行的数据赋值给当前店铺
                            currentM[k] = map[j][k];
                        } else {
                            currentM[k] = 0;
                        }
                    }
                    //寻找最小值
                    for (int k = 0; k < m; k++) {
                        //如果距离不为0，且最小距离大于当前距离
                        if (currentM[k] != 0 && minDistance > currentM[k]) {
                            //设置最小距离为当前距离
                            minDistance = currentM[k];
                            //记录店铺下标
                            minMIndex = k;
                            //记录方案
                            startM = j;
                            endM = k;
                        }
                    }
                    //当前这个选择过的餐饮店铺的最近距离店铺找出来后，继续循环找下一个的，直到循环完毕后找到最小的那个店铺
                }
            }
            //设置minMIndex为已选择餐饮店
            selectedMap[minMIndex] = 0;
            //总距离计算
            sumDistance += minDistance;
            //输出方案
            System.out.println("m" + startM + " is connected to m" + endM+", min distance is "+minDistance+", position["+startM+", "+endM+"]");
        }
        return sumDistance;
    }

    //输出所有店铺的距离信息
    static String toString(int[][] map) {
        StringBuilder s = new StringBuilder();
        for (int[] ints : map) {
            for (int j = 0; j < ints.length; j++) {
                if ((j + 1) == ints.length)
                    s.append(ints[j]).append("\n");
                else
                    s.append(ints[j]).append(" ");
            }
        }
        return s.toString();
    }
}