生成树的概念:联通图G的一个子图如果是一棵包含G的所有顶点的树,则该子图称为G的生成树 生成树是联通图的极小连通子图。所谓极小是指:若在树中任意增加一条边,则 将出现一个回路;若去掉一条边,将会使之编程非连通图。生成树各边的权 值总和称为生成素的权。权最小的生成树称为最小生成树,常用的算法有prime算法和kruskal算法。
最短路径问题旨在寻找图中两节点之间的最短路径,常用的算法有:floyd算法和dijkstra算法。
构造最小生成树一般使用贪心策略,有prime算法和kruskal算法
prime算法的基本思想
1.清空生成树,任取一个顶点加入生成树
2.在那些一个端点在生成树里,另一个端点不在生成树里的边中,选取一条权最小的边,将它和另一个端点加进生成树
3.重复步骤2,直到所有的顶点都进入了生成树为止,此时的生成树就是最小生成树
int prime(int cur) { int index; int sum = 0; memset(visit, false, sizeof(visit)); visit[cur] = true; for(int i = 0; i < m; i ++){ dist[i] = graph[cur][i]; } for(int i = 1; i < m; i ++){ int mincost = INF; for(int j = 0; j < m; j ++){ if(!visit[j] && dist[j] < mincost){ mincost = dist[j]; index = j; } } visit[index] = true; sum += mincost; for(int j = 0; j < m; j ++){ if(!visit[j] && dist[j] > graph[index][j]){ dist[j] = graph[index][j]; } } } return sum; }
#include<iostream> #include<algorithm> using namespace std; const int size = 128; int n; int father[size]; int rank[size]; //把每条边成为一个结构体,包括起点、终点和权值 typedef struct node { int val; int start; int end; }edge[SIZE * SIZE / 2]; //把每个元素初始化为一个集合 void make_set() { for(int i = 0; i < n; i ++){ father[i] = i; rank[i] = 1; } return ; } //查找一个元素所在的集合,即找到祖先 int find_set(int x) { if(x != father[x]){ father[x] = find_set(father[x]); } return father[x]; } //合并x,y所在的两个集合:利用Find_Set找到其中两个 //集合的祖先,将一个集合的祖先指向另一个集合的祖先。 void Union(int x, int y) { x = find_set(x); y = find_set(y); if(x == y){ return ; } if(rank[x] < rank[y]){ father[x] = find_set(y); } else{ if(rank[x] == rank[y]){ rank[x] ++; } father[y] = find_set(x); } return ; } bool cmp(pnode a, pnode b) { return a.val < b.val; } int kruskal(int n) //n为边的数量 { int sum = 0; make_set(); for(int i = 0; i < n; i ++){ //从权最小的边开始加进图中 if(find_set(edge[i].start) != find_set(edge[i].end)){ Union(edge[i].start, edge[i].end); sum += edge[i].val; } } return sum; } int main() { while(1){ scanf("%d", &n); if(n == 0){ break; } char x, y; int m, weight; int cnt = 0; for(int i = 0; i < n - 1; i ++){ cin >> x >> m; //scanf("%c %d", &x, &m); //printf("%c %d ", x, m); for(int j = 0; j < m; j ++){ cin >> y >> weight; //scanf("%c %d", &y, &weight); //printf("%c %d ", y, weight); edge[cnt].start = x - 'A'; edge[cnt].end = y - 'A'; edge[cnt].val = weight; cnt ++; } } sort(edge, edge + cnt, cmp); //对边按权从小到大排序 cout << kruskal(cnt) << endl; } }
floyd算法是最简单的最短路径算法,可以计算图中任意两点间的最短路径 folyd算法的时间复杂度是O(N^3),如果是一个没有边权的图,把相连的两点 间的距离设为dist[i][j] = 1,不相连的两点设为无穷大,用 floyd算法可以判断i,j两点是否有路径相连。
void floyd() { for(int k = 0; k < n; k ++){ //作为循环中间点的k必须放在最外一层循环 for(int i = 0; i < n; i ++){ for(int j = 0; j < n; j ++){ if(dist[i][j] > dist[i][k] + dist[k][j]){ dist[i][j] = dist[i][k] + dist[k][j]; //dist[i][j]得出的是i到j的最短路径 } } } } }
dijkstra算法用来计算从一个点到其他所有点的最短路径的算法,复杂度O(N^2)。
void dijkstra(int s) //s是起点 { memset(visit, false, sizeof(visit)); visit[s] = true; for(int i = 0; i < n; i ++){ dist[i] = graph[s][i]; } int index; for(int i = 1; i < n; i ++){ int mincost = INF; for(int j = 0; j < n; j ++){ if(!visit[j] && dist[j] < mincost){ mincost = dist[j]; index = j; } } visit[index] = true; for(int j = 0; j < n; j ++){ if(!visit[j] && dist[j] > dist[index] + graph[index][j]){ dist[j] = dist[index] + graph[index][j]; } } } }