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c語言如何實現最小生成樹?相信很多新手小白還沒學會這個技能,通過這篇文章的總結,希望你能學會這個技能。以下資料是實現的步驟。
1.最小生成樹介紹
什么是最小生成樹?
最小生成樹(Minimum spanning tree,MST)是在一個給定的無向圖G(V,E)中求一棵樹T,使得這棵樹擁有圖G中的所有頂點,且所有邊都是來自圖G中的邊,并且滿足整棵樹的邊權值和最小。
2.prim算法
和Dijkstra算法很像!!請看如下Gif圖,prim算法的核心思想是對圖G(V,E)設置集合S,存放已被訪問的頂點,然后每次從集合V-S中選擇與集合S的最短距離最小的一個頂點(記為u),訪問并加入集合S。之后,令頂點u為中間點,優化所有從u能到達的頂點v與集合s之間的最短距離。這樣的操作執行n次,直到集合s中包含所有頂點。
不同的是,Dijkstra算法中的dist是從源點s到頂點w的最短路徑;而prim算法中的dist是從集合S到頂點w的最短路徑,以下是他們的偽碼描述對比,關于Dijkstra算法的詳細描述請參考文章
算法實現:
#include<iostream> #include<vector> #define INF 100000 #define MaxVertex 105 typedef int Vertex; int G[MaxVertex][MaxVertex]; int parent[MaxVertex]; // 并查集 int dist[MaxVertex]; // 距離 int Nv; // 結點 int Ne; // 邊 int sum; // 權重和 using namespace std; vector<Vertex> MST; // 最小生成樹 // 初始化圖信息 void build(){ Vertex v1,v2; int w; cin>>Nv>>Ne; for(int i=1;i<=Nv;i++){ for(int j=1;j<=Nv;j++) G[i][j] = 0; // 初始化圖 dist[i] = INF; // 初始化距離 parent[i] = -1; // 初始化并查集 } // 初始化點 for(int i=0;i<Ne;i++){ cin>>v1>>v2>>w; G[v1][v2] = w; G[v2][v1] = w; } } // Prim算法前的初始化 void IniPrim(Vertex s){ dist[s] = 0; MST.push_back(s); for(Vertex i =1;i<=Nv;i++) if(G[s][i]){ dist[i] = G[s][i]; parent[i] = s; } } // 查找未收錄中dist最小的點 Vertex FindMin(){ int min = INF; Vertex xb = -1; for(Vertex i=1;i<=Nv;i++) if(dist[i] && dist[i] < min){ min = dist[i]; xb = i; } return xb; } void output(){ cout<<"被收錄順序:"<<endl; for(Vertex i=1;i<=Nv;i++) cout<<MST[i]<<" "; cout<<"權重和為:"<<sum<<endl; cout<<"該生成樹為:"<<endl; for(Vertex i=1;i<=Nv;i++) cout<<parent[i]<<" "; } void Prim(Vertex s){ IniPrim(s); while(1){ Vertex v = FindMin(); if(v == -1) break; sum += dist[v]; dist[v] = 0; MST.push_back(v); for(Vertex w=1;w<=Nv;w++) if(G[v][w] && dist[w]) if(G[v][w] < dist[w]){ dist[w] = G[v][w]; parent[w] = v; } } } int main(){ build(); Prim(1); output(); return 0; }
關于prim算法的更加詳細講解請參考視頻 https://www.bilibili.com/video/av55114968?p=99
3.kruskal算法
Kruskal算法也可以用來解決最小生成樹的問題,其算法思想很容易理解,典型的邊貪心,其算法思想為:
● 在初始狀態時隱去圖中所有的邊,這樣圖中每個頂點都是一個單獨的連通塊,一共有n個連通塊
● 對所有邊按邊權從小到大進行排序
● 按邊權從小到大測試所有邊,如果當前測試邊所連接的兩個頂點不在同一個連通塊中,則把這條測試邊加入當前最小生成樹中,否則,將邊舍棄。
● 重復執行上一步驟,直到最小生成樹中的邊數等于總頂點數減一 或者測試完所有邊時結束;如果結束時,最小生成樹的邊數小于總頂點數減一,說明該圖不連通。
請看下面的Gif圖!
算法實現:
#include<iostream> #include<string> #include<vector> #include<queue> #define INF 100000 #define MaxVertex 105 typedef int Vertex; int G[MaxVertex][MaxVertex]; int parent[MaxVertex]; // 并查集最小生成樹 int Nv; // 結點 int Ne; // 邊 int sum; // 權重和 using namespace std; struct Node{ Vertex v1; Vertex v2; int weight; // 權重 // 重載運算符成最大堆 bool operator < (const Node &a) const { return weight>a.weight; } }; vector<Node> MST; // 最小生成樹 priority_queue<Node> q; // 最小堆 // 初始化圖信息 void build(){ Vertex v1,v2; int w; cin>>Nv>>Ne; for(int i=1;i<=Nv;i++){ for(int j=1;j<=Nv;j++) G[i][j] = 0; // 初始化圖 parent[i] = -1; } // 初始化點 for(int i=0;i<Ne;i++){ cin>>v1>>v2>>w; struct Node tmpE; tmpE.v1 = v1; tmpE.v2 = v2; tmpE.weight = w; q.push(tmpE); } } // 路徑壓縮查找 int Find(int x){ if(parent[x] < 0) return x; else return parent[x] = Find(parent[x]); } // 按秩歸并 void Union(int x1,int x2){ if(parent[x1] < parent[x2]){ parent[x1] += parent[x2]; parent[x2] = x1; }else{ parent[x2] += parent[x1]; parent[x1] = x2; } } void Kruskal(){ // 最小生成樹的邊不到 Nv-1 條且還有邊 while(MST.size()!= Nv-1 && !q.empty()){ Node E = q.top(); // 從最小堆取出一條權重最小的邊 q.pop(); // 出隊這條邊 if(Find(E.v1) != Find(E.v2)){ // 檢測兩條邊是否在同一集合 sum += E.weight; Union(E.v1,E.v2); // 并起來 MST.push_back(E); } } } void output(){ cout<<"被收錄順序:"<<endl; for(Vertex i=0;i<Nv;i++) cout<<MST[i].weight<<" "; cout<<"權重和為:"<<sum<<endl; for(Vertex i=1;i<=Nv;i++) cout<<parent[i]<<" "; cout<<endl; } int main(){ build(); Kruskal(); output(); return 0; }
上述就是小編為大家分享的c語言實現最小生成樹的方法了,如果您也有類似的疑惑,不妨參照上述方法進行嘗試。如果想了解更多相關內容,請關注億速云行業資訊。
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