【数据结构与算法】最小生成树

实现最小生成树的两种算法

  • 最小生成树
    • Prim算法
    • Kruskal算法
    • PTA习题(村村通)

最小生成树

Prim算法

从一个根结点开始让树慢慢长大

  • 随便选择一个结点作为根结点加入顶点集合
  • 从该结点的所有边中选择一个权重最小的
  • 然后将该边连接的顶点加入集合
  • 从集合中的所有顶点所连接的边中选出一条权重最小且不会构成闭环的边并将其连接的顶点加入集合
  • 循环上一步直到所有顶点都被收录
/* 邻接矩阵存储 - Prim最小生成树算法 */

Vertex FindMinDist( MGraph Graph, WeightType dist[] )
{ /* 返回未被收录顶点中dist最小者 */
    Vertex MinV, V;
    WeightType MinDist = INFINITY;

    for (V=0; V<Graph->Nv; V++) {
        if ( dist[V]!=0 && dist[V]<MinDist) {
            /* 若V未被收录,且dist[V]更小 */
            MinDist = dist[V]; /* 更新最小距离 */
            MinV = V; /* 更新对应顶点 */
        }
    }
    if (MinDist < INFINITY) /* 若找到最小dist */
        return MinV; /* 返回对应的顶点下标 */
    else return ERROR;  /* 若这样的顶点不存在,返回-1作为标记 */
}

int Prim( MGraph Graph, LGraph MST )
{ /* 将最小生成树保存为邻接表存储的图MST,返回最小权重和 */
    WeightType dist[MaxVertexNum], TotalWeight;
    Vertex parent[MaxVertexNum], V, W;
    int VCount;
    Edge E;
    
    /* 初始化。默认初始点下标是0 */
       for (V=0; V<Graph->Nv; V++) {
        /* 这里假设若V到W没有直接的边,则Graph->G[V][W]定义为INFINITY */
           dist[V] = Graph->G[0][V];
           parent[V] = 0; /* 暂且定义所有顶点的父结点都是初始点0 */ 
    }
    TotalWeight = 0; /* 初始化权重和     */
    VCount = 0;      /* 初始化收录的顶点数 */
    /* 创建包含所有顶点但没有边的图。注意用邻接表版本 */
    MST = CreateGraph(Graph->Nv);
    E = (Edge)malloc( sizeof(struct ENode) ); /* 建立空的边结点 */
           
    /* 将初始点0收录进MST */
    dist[0] = 0;
    VCount ++;
    parent[0] = -1; /* 当前树根是0 */

    while (1) {
        V = FindMinDist( Graph, dist );
        /* V = 未被收录顶点中dist最小者 */
        if ( V==ERROR ) /* 若这样的V不存在 */
            break;   /* 算法结束 */
            
        /* 将V及相应的边收录进MST */
        E->V1 = parent[V];
        E->V2 = V;
        E->Weight = dist[V];
        InsertEdge( MST, E );
        TotalWeight += dist[V];
        dist[V] = 0;
        VCount++;
        
        for( W=0; W<Graph->Nv; W++ ) /* 对图中的每个顶点W */
            if ( dist[W]!=0 && Graph->G[V][W]<INFINITY ) {
            /* 若W是V的邻接点并且未被收录 */
                if ( Graph->G[V][W] < dist[W] ) {
                /* 若收录V使得dist[W]变小 */
                    dist[W] = Graph->G[V][W]; /* 更新dist[W] */
                    parent[W] = V; /* 更新树 */
                }
            }
    } /* while结束*/
    if ( VCount < Graph->Nv ) /* MST中收的顶点不到|V|个 */
       TotalWeight = ERROR;
    return TotalWeight;   /* 算法执行完毕,返回最小权重和或错误标记 */
}

Kruskal算法

贪心思想

每次从所有边中选择一条权重最小的,并且检查不存在回路。如果所有顶点都被连接,则存在最小生成树,否则图是不连通的,不存在最小生成树。

最开始每个结点都可以看成一棵树,每次连接两个顶点时判断是否为同一棵树,可用并查集

从边中选择权重最小的可用最小堆或者优先队列

/* 邻接表存储 - Kruskal最小生成树算法 */

/*-------------------- 顶点并查集定义 --------------------*/
typedef Vertex ElementType; /* 默认元素可以用非负整数表示 */
typedef Vertex SetName;     /* 默认用根结点的下标作为集合名称 */
typedef ElementType SetType[MaxVertexNum]; /* 假设集合元素下标从0开始 */

void InitializeVSet( SetType S, int N )
{ /* 初始化并查集 */
    ElementType X;

    for ( X=0; X<N; X++ ) S[X] = -1;
}

void Union( SetType S, SetName Root1, SetName Root2 )
{ /* 这里默认Root1和Root2是不同集合的根结点 */
    /* 保证小集合并入大集合 */
    if ( S[Root2] < S[Root1] ) { /* 如果集合2比较大 */
        S[Root2] += S[Root1];     /* 集合1并入集合2  */
        S[Root1] = Root2;
    }
    else {                         /* 如果集合1比较大 */
        S[Root1] += S[Root2];     /* 集合2并入集合1  */
        S[Root2] = Root1;
    }
}

SetName Find( SetType S, ElementType X )
{ /* 默认集合元素全部初始化为-1 */
    if ( S[X] < 0 ) /* 找到集合的根 */
        return X;
    else
        return S[X] = Find( S, S[X] ); /* 路径压缩 */
}

bool CheckCycle( SetType VSet, Vertex V1, Vertex V2 )
{ /* 检查连接V1和V2的边是否在现有的最小生成树子集中构成回路 */
    Vertex Root1, Root2;

    Root1 = Find( VSet, V1 ); /* 得到V1所属的连通集名称 */
    Root2 = Find( VSet, V2 ); /* 得到V2所属的连通集名称 */

    if( Root1==Root2 ) /* 若V1和V2已经连通,则该边不能要 */
        return false;
    else { /* 否则该边可以被收集,同时将V1和V2并入同一连通集 */
        Union( VSet, Root1, Root2 );
        return true;
    }
}
/*-------------------- 并查集定义结束 --------------------*/

/*-------------------- 边的最小堆定义 --------------------*/
void PercDown( Edge ESet, int p, int N )
{ /* 改编代码4.24的PercDown( MaxHeap H, int p )    */
  /* 将N个元素的边数组中以ESet[p]为根的子堆调整为关于Weight的最小堆 */
    int Parent, Child;
    struct ENode X;

    X = ESet[p]; /* 取出根结点存放的值 */
    for( Parent=p; (Parent*2+1)<N; Parent=Child ) {
        Child = Parent * 2 + 1;
        if( (Child!=N-1) && (ESet[Child].Weight>ESet[Child+1].Weight) )
            Child++;  /* Child指向左右子结点的较小者 */
        if( X.Weight <= ESet[Child].Weight ) break; /* 找到了合适位置 */
        else  /* 下滤X */
            ESet[Parent] = ESet[Child];
    }
    ESet[Parent] = X;
}

void InitializeESet( LGraph Graph, Edge ESet )
{ /* 将图的边存入数组ESet,并且初始化为最小堆 */
    Vertex V;
    PtrToAdjVNode W;
    int ECount;

    /* 将图的边存入数组ESet */
    ECount = 0;
    for ( V=0; V<Graph->Nv; V++ )
        for ( W=Graph->G[V].FirstEdge; W; W=W->Next )
            if ( V < W->AdjV ) { /* 避免重复录入无向图的边,只收V1
                ESet[ECount].V1 = V;
                ESet[ECount].V2 = W->AdjV;
                ESet[ECount++].Weight = W->Weight;
            }
    /* 初始化为最小堆 */
    for ( ECount=Graph->Ne/2; ECount>=0; ECount-- )
        PercDown( ESet, ECount, Graph->Ne );
}

int GetEdge( Edge ESet, int CurrentSize )
{ /* 给定当前堆的大小CurrentSize,将当前最小边位置弹出并调整堆 */

    /* 将最小边与当前堆的最后一个位置的边交换 */
    Swap( &ESet[0], &ESet[CurrentSize-1]);
    /* 将剩下的边继续调整成最小堆 */
    PercDown( ESet, 0, CurrentSize-1 );

    return CurrentSize-1; /* 返回最小边所在位置 */
}
/*-------------------- 最小堆定义结束 --------------------*/


int Kruskal( LGraph Graph, LGraph MST )
{ /* 将最小生成树保存为邻接表存储的图MST,返回最小权重和 */
    WeightType TotalWeight;
    int ECount, NextEdge;
    SetType VSet; /* 顶点数组 */
    Edge ESet;    /* 边数组 */

    InitializeVSet( VSet, Graph->Nv ); /* 初始化顶点并查集 */
    ESet = (Edge)malloc( sizeof(struct ENode)*Graph->Ne );
    InitializeESet( Graph, ESet ); /* 初始化边的最小堆 */
    /* 创建包含所有顶点但没有边的图。注意用邻接表版本 */
    MST = CreateGraph(Graph->Nv);
    TotalWeight = 0; /* 初始化权重和     */
    ECount = 0;      /* 初始化收录的边数 */

    NextEdge = Graph->Ne; /* 原始边集的规模 */
    while ( ECount < Graph->Nv-1 ) {  /* 当收集的边不足以构成树时 */
        NextEdge = GetEdge( ESet, NextEdge ); /* 从边集中得到最小边的位置 */
        if (NextEdge < 0) /* 边集已空 */
            break;
        /* 如果该边的加入不构成回路,即两端结点不属于同一连通集 */
        if ( CheckCycle( VSet, ESet[NextEdge].V1, ESet[NextEdge].V2 )==true ) {
            /* 将该边插入MST */
            InsertEdge( MST, ESet+NextEdge );
            TotalWeight += ESet[NextEdge].Weight; /* 累计权重 */
            ECount++; /* 生成树中边数加1 */
        }
    }
    if ( ECount < Graph->Nv-1 )
        TotalWeight = -1; /* 设置错误标记,表示生成树不存在 */

    return TotalWeight;
}

PTA习题(村村通)

【数据结构与算法】最小生成树_第1张图片

标准输入

6 15

1 2 5

1 3 3

1 4 7

1 5 4

1 6 2

2 3 4

2 4 6

2 5 2

2 6 6

3 4 6

3 5 1

3 6 1

4 5 10

4 6 8

5 6 3

标准输出

12

用最小生成树来解决

#include
using namespace std;
struct info
{
    int v1,v2,len;
};
struct Heap
{
    int size=0;
    info data[3001];
};
void init(Heap *H,int set[],int n)
{
    H->data[0].len=-1;
    for(int i=0;i<n+1;i++)
        set[i]=-1;
}
void insert(Heap *H,info key)
{
    int pos=++(H->size);
    for(;key.len<H->data[pos/2].len;pos/=2)H->data[pos]=H->data[pos/2];
    H->data[pos]=key;
}
info del(Heap *H)
{
    info min=H->data[1];
    int child,parent;
    info tmp=H->data[(H->size)--];
    for(parent=1;parent*2<=H->size;parent=child)
    {
        child=parent*2;
        if(child!=H->size&&H->data[child+1].len<H->data[child].len)
            child++;
        if(H->data[child].len>=tmp.len)
            break;
        else H->data[parent]=H->data[child];
    } 
    H->data[parent]=tmp;
    return min;
}
int findroot(int set[],int pos)
{
    if(set[pos]==-1)
        return pos;
    return set[pos]=findroot(set,set[pos]);
}
int minTree(int set[],Heap *H,int n)
{
    int cnt=0,len=0;
    while(H->size&&cnt!=n-1)
    {
        info tmp=del(H);
        //cout<<"tmp:"<
        int root1=findroot(set,tmp.v1);
        int root2=findroot(set,tmp.v2);
        //cout<<"root1:"<
        if(root1!=root2)
        {
            set[root1]=root2;
            len+=tmp.len;
            cnt++;
        }
    }
    if(cnt!=n-1)
    return -1;
    else return len;
}
int main()
{
    int n,m;
    cin>>n>>m;
    int set[n+1];
    Heap* H=new Heap;
    init(H,set,n);
    for(int i=0;i<m;i++)
    {
        info tmp;
        cin>>tmp.v1>>tmp.v2>>tmp.len;
        insert(H,tmp);
    }
    int final=minTree(set,H,n);
    cout<<final;
    return 0;
}

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