【数据结构】最小生成树

最小生成树:构造连通网的最小代价生成树。（带权值的图为网结构，任意两顶点都是连通的图为连通图）

找连通网的最小生成树，经典有两种算法:普利姆算法（Prim）和克鲁斯卡尔算法（Kruskal）。

prim算法

       假设N=（P,{E}）(P是顶点集合，E是边集合)是连通网，TE是N上最小生成树中边的集合。算法从U={u0}（u0属于V），TE={ }开始。重复执行下述操作：

在所有u属于U，v属于V-U的边（u，v）属于E中找一条代价最下的边（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。即，以某顶点为起点，逐位找各顶点上最小权值的边来构建最小生成树的。

代码：

#include "stdio.h"
#include "stdlib.h"
#include "io.h"
#include "math.h"
#include "time.h"

#define OK 1
#define ERROR 0
#define TRUE 1
#define FALSE 0

#define MAXEDGE 20
#define MAXVEX 20
#define INFINITY 65535

typedef int Status;	/* Status是函数的类型,其值是函数结果状态代码，如OK等 */

typedef struct
{
	int arc[MAXVEX][MAXVEX];
	int numVertexes, numEdges;
}MGraph;

void CreateMGraph(MGraph *G)/* 构件图 */
{
	int i, j;

	/* printf("请输入边数和顶点数:"); */
	G->numEdges=15;
	G->numVertexes=9;

	for (i = 0; i < G->numVertexes; i++)/* 初始化图 */
	{
		for ( j = 0; j < G->numVertexes; j++)
		{
			if (i==j)
				G->arc[i][j]=0;
			else
				G->arc[i][j] = G->arc[j][i] = INFINITY;
		}
	}

	G->arc[0][1]=10;
	G->arc[0][5]=11;
	G->arc[1][2]=18;
	G->arc[1][8]=12;
	G->arc[1][6]=16;
	G->arc[2][8]=8;
	G->arc[2][3]=22;
	G->arc[3][8]=21;
	G->arc[3][6]=24;
	G->arc[3][7]=16;
	G->arc[3][4]=20;
	G->arc[4][7]=7;
	G->arc[4][5]=26;
	G->arc[5][6]=17;
	G->arc[6][7]=19;

	for(i = 0; i < G->numVertexes; i++)
	{
		for(j = i; j < G->numVertexes; j++)
		{
			G->arc[j][i] =G->arc[i][j];
		}
	}

}

/* Prim算法生成最小生成树  */
void MiniSpanTree_Prim(MGraph G)
{
	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 */
	for(i = 1; i < G.numVertexes; i++)	/* 循环除下标为0外的全部顶点 */
	{
		lowcost[i] = G.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 < G.numVertexes; i++)
	{
		min = INFINITY;	/* 初始化最小权值为∞， */
						/* 通常设置为不可能的大数字如32767、65535等 */
		j = 1;k = 0;
		while(j < G.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++;
		}
		printf("(%d, %d)\n", 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 < G.numVertexes; j++)	/* 循环所有顶点 */
		{
			if(lowcost[j]!=0 && G.arc[k][j] < lowcost[j])
			{/* 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 */
				lowcost[j] = G.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 */
			}
		}
	}
}

int main(void)
{
	MGraph G;
	CreateMGraph(&G);
	MiniSpanTree_Prim(G);

	return 0;

}

结果：

 

Kruskal算法

      假设N=（V，{E}）是连通网，则令最小生成树的初始状态为只有n个顶点而无边的非连通图T={V,{}}，图中每个顶点各自成一个连通分量（无向图的极大连通子图）。

在E中选择代价最小的边，若该边依附的顶点落在T中不同的连通分量上，则将此边加入到T中，否则舍去此边而选择下一条代价最小的边。一次类推，直至T中所有顶点都在同

一个连通分量上为止。即，以边为目标去构建，因为权值在边上，直接找权值最小的边来构建生成树。

代码：

#include "stdio.h"    
#include "stdlib.h"   
#include "io.h"  
#include "math.h"  
#include "time.h"

#define OK 1
#define ERROR 0
#define TRUE 1
#define FALSE 0

typedef int Status;	/* Status是函数的类型,其值是函数结果状态代码，如OK等 */

#define MAXEDGE 20
#define MAXVEX 20
#define INFINITY 65535

typedef struct
{
	int arc[MAXVEX][MAXVEX];
	int numVertexes, numEdges;
}MGraph;

typedef struct
{
	int begin;
	int end;
	int weight;
}Edge;   /* 对边集数组Edge结构的定义 */

/* 构件图 */
void CreateMGraph(MGraph *G)
{
	int i, j;

	/* printf("请输入边数和顶点数:"); */
	G->numEdges=15;
	G->numVertexes=9;

	for (i = 0; i < G->numVertexes; i++)/* 初始化图 */
	{
		for ( j = 0; j < G->numVertexes; j++)
		{
			if (i==j)
				G->arc[i][j]=0;
			else
				G->arc[i][j] = G->arc[j][i] = INFINITY;
		}
	}

	G->arc[0][1]=10;
	G->arc[0][5]=11; 
	G->arc[1][2]=18; 
	G->arc[1][8]=12; 
	G->arc[1][6]=16; 
	G->arc[2][8]=8; 
	G->arc[2][3]=22; 
	G->arc[3][8]=21; 
	G->arc[3][6]=24; 
	G->arc[3][7]=16;
	G->arc[3][4]=20;
	G->arc[4][7]=7; 
	G->arc[4][5]=26; 
	G->arc[5][6]=17; 
	G->arc[6][7]=19; 

	for(i = 0; i < G->numVertexes; i++)
	{
		for(j = i; j < G->numVertexes; j++)
		{
			G->arc[j][i] =G->arc[i][j];
		}
	}

}

/* 交换权值 以及头和尾 */
void Swapn(Edge *edges,int i, int j)
{
	int temp;
	temp = edges[i].begin;
	edges[i].begin = edges[j].begin;
	edges[j].begin = temp;
	temp = edges[i].end;
	edges[i].end = edges[j].end;
	edges[j].end = temp;
	temp = edges[i].weight;
	edges[i].weight = edges[j].weight;
	edges[j].weight = temp;
}

/* 对权值进行排序 */
void sort(Edge edges[],MGraph *G)
{
	int i, j;
	for ( i = 0; i < G->numEdges; i++)
	{
		for ( j = i + 1; j < G->numEdges; j++)
		{
			if (edges[i].weight > edges[j].weight)
			{
				Swapn(edges, i, j);
			}
		}
	}
	printf("权排序之后的为:\n");
	for (i = 0; i < G->numEdges; i++)
	{
		printf("(%d, %d) %d\n", edges[i].begin, edges[i].end, edges[i].weight);
	}

}

/* 查找连线顶点的尾部下标 */
int Find(int *parent, int f)
{
	while ( parent[f] > 0)
	{
		f = parent[f];
	}
	return f;
}

/* 生成最小生成树 */
void MiniSpanTree_Kruskal(MGraph G)
{
	int i, j, n, m;
	int k = 0;
	int parent[MAXVEX];/* 定义一数组用来判断边与边是否形成环路 */
	
	Edge edges[MAXEDGE];/* 定义边集数组,edge的结构为begin,end,weight,均为整型 */

	/* 用来构建边集数组并排序********************* */
	for ( i = 0; i < G.numVertexes-1; i++)
	{
		for (j = i + 1; j < G.numVertexes; j++)
		{
			if (G.arc[i][j]

结果：

两种算法的比较：

       1，时间复杂度：Prim算法为O（n^2），Kruskal算法为O(eloge)（e为边数）；

       2，Kruskal算法只要是针对边来展开，边数少时效率会非常高，所以对于稀疏图有很大优势；而Prim算法主要针对顶点展开，边数非常多的稠密图的情况会好一些。