克鲁斯卡尔(Kruskal)算法(代码)
算法代码
C#代码
using System;
using System.Linq;
namespace Kruskal
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
Edge[] edges = new Edge[] {
new Edge(){Begin = 4, End = 7, Weight = 7 },
new Edge(){Begin = 2, End = 8, Weight = 8 },
new Edge(){Begin = 0, End = 1, Weight = 10 },
new Edge(){Begin = 0, End = 5, Weight = 11 },
new Edge(){Begin = 1, End = 8, Weight = 12 },
new Edge(){Begin = 3, End = 7, Weight = 16 },
new Edge(){Begin = 1, End = 6, Weight = 16 },
new Edge(){Begin = 5, End = 6, Weight = 17 },
new Edge(){Begin = 1, End = 2, Weight = 18 },
new Edge(){Begin = 6, End = 7, Weight = 19 },
new Edge(){Begin = 3, End = 4, Weight = 20 },
new Edge(){Begin = 3, End = 8, Weight = 21 },
new Edge(){Begin = 2, End = 3, Weight = 22 },
new Edge(){Begin = 3, End = 6, Weight = 24 },
new Edge(){Begin = 4, End = 5, Weight = 26 },
};
int numberOfVertex = 9;
Kruskal(edges, numberOfVertex);
}
static void Kruskal(Edge[] edges, int numberOfVertex)
{
bool isDemonstrate = false; // (非必要代码)
int[] vertex = new int[numberOfVertex]; // (非必要代码)T连通图的起始顶点。
int[] parent = new int[numberOfVertex]; // 若连通图中存在环,那么从形成环的这条边的
// 两个顶点的任意顶点出发,都能沿着parent
// 数组找到相同的尾顶点下标。parent数组实际
// 存储着一个或多个或多个连通图。
if (isDemonstrate) // (非必要代码)
{
for (int i = 0; i < numberOfVertex; i++)
{
vertex[i] = i;
}
}
for (int i = 0; i < numberOfVertex; i++) // 初始化路径的各尾顶点下标。
{
parent[i] = 0;
}
edges.OrderBy(e => e.Weight); // 按权值的升序对边集进行排序。
/** 从边集中逐个取出边,去测试这条边是否会构
成环,不能构成环则将边的尾顶点下标加入
parent数组中。*/
for (int i = 0; i < edges.Length; i++)
{
Edge edge = edges[i];
int n = Find(parent, edge.Begin),
m = Find(parent, edge.End);
if (n != m)
{
/** 若n与m不等,则此边未与现有生成树形成环路。
于是,将边的尾顶点下标放入数组的下标为边的
头顶点的parent数组中。表示现在该尾顶点已经
在生成树的集合中。*/
parent[n] = m; // 将边的尾顶点下标放入数组parent。(两者任选其一)
//parent[m] = n; // 将边的头顶点下标放入数组parent。(两者任选其一)
string result = $"({edge.Begin}, {edge.End}) = {edge.Weight}";
Console.WriteLine(result); // 输出边。
if (isDemonstrate) // (非必要代码)
{
Console.Write("非连通图头顶点下标vertex:");
PrintArray(vertex);
Console.Write("非连通图尾顶点下标parent:"); // 查看parent数组。
PrintArray(parent);
}
}
}
}
static int Find(int[] parent, int vertex)
{
while (parent[vertex] > 0)
{
vertex = parent[vertex]; // 寻找路径中下个顶点的下标。
}
return vertex;
}
static void PrintArray(int[] array)
{
Console.Write("[ ");
for (int i = 0; i < array.Length - 1; i++)
{ // 输出数组的前面n-1个
Console.Write($"{ToInfinity(array[i])}, ");
}
if (array.Length > 0) // 输出数组的最后1个
{
int n = array.Length - 1;
Console.Write($"{ToInfinity(array[n])}");
}
Console.WriteLine(" ]");
}
static string ToInfinity(int i) => i == int.MaxValue ? "∞" : i.ToString();
}
class Edge
{
public int Begin { get; set; }
public int End { get; set; }
public int Weight { get; set; }
}
}
/**
(4,7) = 7
非连通图头顶点下标:[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 ]
非连通图尾顶点下标:[ 0, 0, 0, 0, 7, 0, 0, 0, 0 ]
(2,8) = 8
非连通图头顶点下标:[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 ]
非连通图尾顶点下标:[ 0, 0, 8, 0, 7, 0, 0, 0, 0 ]
(0,1) = 10
非连通图头顶点下标:[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 ]
非连通图尾顶点下标:[ 1, 0, 8, 0, 7, 0, 0, 0, 0 ]
(0,5) = 11
非连通图头顶点下标:[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 ]
非连通图尾顶点下标:[ 1, 5, 8, 0, 7, 0, 0, 0, 0 ]
(1,8) = 12
非连通图头顶点下标:[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 ]
非连通图尾顶点下标:[ 1, 5, 8, 0, 7, 8, 0, 0, 0 ]
(3,7) = 16
非连通图头顶点下标:[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 ]
非连通图尾顶点下标:[ 1, 5, 8, 7, 7, 8, 0, 0, 0 ]
(1,6) = 16
非连通图头顶点下标:[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 ]
非连通图尾顶点下标:[ 1, 5, 8, 7, 7, 8, 0, 0, 6 ]
(6,7) = 19
非连通图头顶点下标:[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 ]
非连通图尾顶点下标:[ 1, 5, 8, 7, 7, 8, 7, 0, 6 ]
*/
对上面C#代码的补充
如果需要模拟前面文章中在连通图中寻找顶点的办法,那么可以将下面的代码添加到进来:
static void Kruskal2(Edge[] edges, int numberOfVertex)
{
var sets = new List<VertexSet>(); // 用于存放各连通分量的列表。
// 连通分量中顶点被放在一个顶点集合中。
for (int i = 0; i < numberOfVertex; i++) // 初始时,各顶点自成一个连通分量(顶点集合)。
{
sets.Add(new VertexSet(i));
}
edges.OrderBy(e => e.Weight); // 按权值的升序对边集进行排序。
/** 从边集中逐个取出边,去测试这条边是否会构
成环,不能构成环则将分别包含边e的两个顶点
的量连通分量(顶点集合)合并为tmp,然后从
连通分量列表中删除这两个连通分量,并将新合
成的连通分量tmp加入列表。*/
for (int i = 0; i < edges.Length; i++)
{
Edge edge = edges[i];
VertexSet n = Search(sets, edge.Begin),
m = Search(sets, edge.End);
if (n != m)
{
var tmp = n.Concat(m);
sets.Remove(n);
sets.Remove(m);
sets.Add(tmp);
string result = $"({edge.Begin}, {edge.End}) = {edge.Weight}";
Console.WriteLine(result); // 输出边。
}
}
//Console.WriteLine($"Number of Vertex Set: {sets.Count}");
}
static VertexSet Search(IList<VertexSet> s, int code)
{
return s.First(e => e.Has(code));
}
class Vertex
{
public int Index { get; set; }
}
class VertexSet
{
public VertexSet() { }
public VertexSet(int index)
{
Add(new Vertex() { Index = index });
}
public HashSet<Vertex> Vertexes { get; } = new HashSet<Vertex>();
public Vertex Add(Vertex v)
{
Vertexes.Add(v);
return v;
}
public Vertex Remove(Vertex v)
{
if (Has(v))
{
return Vertexes.Remove(v) ? v : null;
}
return null;
}
public bool Has(Vertex v) => Has(v.Index);
public bool Has(int index) => Vertexes.Any(e => e.Index == index);
public VertexSet Concat(VertexSet second)
{
// 将当前顶点集合中的顶点和需要拼接的顶点集合中的顶点放入一个新的顶点集合vs中,
// 并返回该新的顶点集合vs。
VertexSet vs = new VertexSet();
for (int i = 0; i < Vertexes.Count; i++)
{
vs.Add(Vertexes.ElementAt(i));
}
for (int i = 0; i < second.Vertexes.Count; i++)
{
vs.Add(second.Vertexes.ElementAt(i));
}
return vs;
}
}
TypeScript代码
class Edge {
Begin: number;
End: number;
Weight: number;
constructor(begin: number, end: number, weight: number) {
this.Begin = begin;
this.End = end;
this.Weight = weight;
}
}
function kruskal(edges: Edge[], numberOfVertex: number) {
let isDemonstrate: boolean = true; // (非必要代码)
let vertex: number[] = []; // (非必要代码)T连通图的起始顶点。
let parent: number[] = []; /** 若连通图中存在环,那么从形成环的这条边的
两个顶点的任意顶点出发,都能沿着parent
数组找到相同的尾顶点下标。parent数组实际
存储着一个或多个或多个连通图。*/
if (isDemonstrate) // (非必要代码)
{
for (let i = 0; i < numberOfVertex; i++) {
vertex[i] = i;
}
}
for (let i = 0; i < numberOfVertex; i++) // 初始化路径的各尾顶点下标。
{
parent[i] = 0;
}
edges.sort(e => e.Weight); // 按权值的升序对边集进行排序。
/** 从边集中逐个取出边,去测试这条边是否会构
成环,不能构成环则将边的尾顶点下标加入
parent数组中。*/
for (let i = 0; i < edges.length; i++) {
let edge: Edge = edges[i];
let n: number = Find(parent, edge.Begin),
m: number = Find(parent, edge.End);
if (n != m) {
/** 若n与m不等,则此边未与现有生成树形成环路。
于是,将边的尾顶点下标放入数组的下标为边的
头顶点的parent数组中。表示现在该尾顶点已经
在生成树的集合中。*/
parent[n] = m; // 将边的尾顶点下标放入数组parent。(两者任选其一)
//parent[m] = n; // 将边的头顶点下标放入数组parent。(两者任选其一)
let result: string = `(${edge.Begin}, ${edge.End}) = ${edge.Weight}`;
console.log(result); // 输出边。
if (isDemonstrate) // (非必要代码)
{
console.log(`非连通图头顶点下标vertex:${printArray(vertex)}`);
// 查看parent数组。
console.log(`非连通图尾顶点下标parent:${printArray(parent)}`);
}
}
}
}
function Find(parent: number[], vertex: number): number {
while (parent[vertex] > 0) {
vertex = parent[vertex]; // 寻找路径中下个顶点的下标。
}
return vertex;
}
function printArray(array: number[]): string {
let str: string[] = [];
str.push("[ ");
for (let i = 0; i < array.length - 1; i++) // 输出数组的前n-1个
{
str.push(`${toInfinity(array[i])}, `)
}
if (array.length > 0) // 输出数组的最后1个
{
let n: number = array.length - 1;
str.push(`${toInfinity(array[n])}`);
}
str.push(" ]");
return str.join("");
}
function toInfinity(i: number) {
return i == Number.MAX_VALUE ? "∞" : i.toString();
}
function Main() {
let edges: Edge[] = [
new Edge(4, 7, 7),
new Edge(2, 8, 8),
new Edge(0, 1, 10),
new Edge(0, 5, 11),
new Edge(1, 8, 12),
new Edge(3, 7, 16),
new Edge(1, 6, 16),
new Edge(5, 6, 17),
new Edge(1, 2, 18),
new Edge(6, 7, 19),
new Edge(3, 4, 20),
new Edge(3, 8, 21),
new Edge(2, 3, 22),
new Edge(3, 6, 24),
new Edge(4, 5, 26),
];
let numberOfVertex: number = 9;
kruskal(edges, numberOfVertex);
}
Main();
/**
运行结果:
(4, 7) = 7
非连通图头顶点下标:[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 ]
非连通图尾顶点下标:[ 0, 0, 0, 0, 7, 0, 0, 0, 0 ]
(2, 8) = 8
非连通图头顶点下标:[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 ]
非连通图尾顶点下标:[ 0, 0, 8, 0, 7, 0, 0, 0, 0 ]
(0, 1) = 10
非连通图头顶点下标:[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 ]
非连通图尾顶点下标:[ 1, 0, 8, 0, 7, 0, 0, 0, 0 ]
(0, 5) = 11
非连通图头顶点下标:[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 ]
非连通图尾顶点下标:[ 1, 5, 8, 0, 7, 0, 0, 0, 0 ]
(1, 8) = 12
非连通图头顶点下标:[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 ]
非连通图尾顶点下标:[ 1, 5, 8, 0, 7, 8, 0, 0, 0 ]
(3, 7) = 16
非连通图头顶点下标:[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 ]
非连通图尾顶点下标:[ 1, 5, 8, 7, 7, 8, 0, 0, 0 ]
(1, 6) = 16
非连通图头顶点下标:[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 ]
非连通图尾顶点下标:[ 1, 5, 8, 7, 7, 8, 0, 0, 6 ]
(6, 7) = 19
非连通图头顶点下标:[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 ]
非连通图尾顶点下标:[ 1, 5, 8, 7, 7, 8, 7, 0, 6 ]
*/
参考资料:
《大话数据结构》 - 程杰 著 - 清华大学出版社 第252页
克鲁斯卡尔(Kruskal)算法(代码)的更多相关文章
- 图的生成树(森林)(克鲁斯卡尔Kruskal算法和普里姆Prim算法)、以及并查集的使用
图的连通性问题:无向图的连通分量和生成树,所有顶点均由边连接在一起,但不存在回路的图. 设图 G=(V, E) 是个连通图,当从图任一顶点出发遍历图G 时,将边集 E(G) 分成两个集合 T(G) 和 ...
- 洛谷P3366【模板】最小生成树-克鲁斯卡尔Kruskal算法详解附赠习题
链接 题目描述 如题,给出一个无向图,求出最小生成树,如果该图不连通,则输出orz 输入输出格式 输入格式: 第一行包含两个整数N.M,表示该图共有N个结点和M条无向边.(N<=5000,M&l ...
- 图解最小生成树 - 克鲁斯卡尔(Kruskal)算法
我们在前面讲过的<克里姆算法>是以某个顶点为起点,逐步找各顶点上最小权值的边来构建最小生成树的.同样的思路,我们也可以直接就以边为目标去构建,因为权值为边上,直接找最小权值的边来构建生成树 ...
- 克鲁斯卡尔(Kruskal)算法
# include <stdio.h> # define MAX_VERTEXES //最大顶点数 # define MAXEDGE //边集数组最大值 # define INFINITY ...
- 克鲁斯卡尔(Kruskal)算法求最小生成树
/* *Kruskal算法求MST */ #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #inc ...
- 最小生成树——Kruskal(克鲁斯卡尔)算法
[0]README 0.1) 本文总结于 数据结构与算法分析, 源代码均为原创, 旨在 理解 Kruskal(克鲁斯卡尔)算法 的idea 并用 源代码加以实现: 0.2)最小生成树的基础知识,参见 ...
- 经典问题----最小生成树(kruskal克鲁斯卡尔贪心算法)
题目简述:假如有一个无向连通图,有n个顶点,有许多(带有权值即长度)边,让你用在其中选n-1条边把这n个顶点连起来,不漏掉任何一个点,然后这n-1条边的权值总和最小,就是最小生成树了,注意,不可绕成圈 ...
- 最小生成树之克鲁斯卡尔(kruskal)算法
#include <iostream> #include <string> using namespace std; typedef struct MGraph{ string ...
- 数据结构与算法——克鲁斯卡尔(Kruskal)算法
目录 应用场景-公交站问题 克鲁斯卡尔算法介绍 克鲁斯卡尔算法图解 克鲁斯卡尔算法分析 如何判断回路? 代码实现 无向图构建 克鲁斯卡尔算法实现 获取一个点的终点解释 应用场景-公交站问题 某城市新增 ...
- 图->连通性->最小生成树(克鲁斯卡尔算法)
文字描述 上一篇博客介绍了最小生成树(普里姆算法),知道了普里姆算法求最小生成树的时间复杂度为n^2, 就是说复杂度与顶点数无关,而与弧的数量没有关系: 而用克鲁斯卡尔(Kruskal)算法求最小生成 ...
随机推荐
- 攻防世界 reverse BABYRE
BABYRE XCTF 4th-WHCTF-2017 int __cdecl main(int argc, const char **argv, const char **envp) { char ...
- 攻防世界 reverse tt3441810
tt3441810 tinyctf-2014 附件给了一堆数据,将十六进制数据部分提取出来, flag应该隐藏在里面,(这算啥子re,) 保留可显示字符,然后去除填充字符(找规律 0.0) 处理脚本: ...
- 14、MyBatis教程之全部(包括所有章节)
MyBatis 3.5.5 教程 1.环境准备 jdk 8 + MySQL 5.7.19 maven-3.6.1 IDEA 学习前需要掌握: JDBC MySQL Java 基础 Maven Juni ...
- Jmeter socket接口测试
一.Socket简介 什么是socket呢?我们经常把socket翻译为套接字,socket是在应用层和传输层之间的一个抽象层,它把 TCP/IP层复杂的操作抽象为几个简单的接口供应用层调用已实现进程 ...
- FFMPEG编译问题记录
一.ffmpeg下载与配置 下载地址 FFmpeg/FFmpeg (https://github.com/FFmpeg/FFmpeg) ~$ git clone https://github.com/ ...
- 全网最详细的Linux命令系列-cat命令
cat命令的用途是连接文件或标准输入并打印.这个命令常用来显示文件内容,或者将几个文件连接起来显示,或者从标准输入读取内容并显示,它常与重定向符号配合使用. 命令格式: cat [选项] [文件].. ...
- java面试-JVM调优和参数配置,如何查看JVM系统参数默认值
一.JVM的参数类型: 1.标配参数: java -version java -help 2.X参数: -Xmixed 混合模式(先编译后执行) -Xint 解释执行 -Xcomp 第一次使用就编译 ...
- 【C/C++】面向对象开发的优缺点
原创文章,转发请注明出处. 面向对象开发的优缺点 面向对象开发 是相对于 面向过程开发 的一种改进思路. 由于流水线式的面相过程开发非常直接,高效.在面对一些简单项目时,只需要几百行,甚至是几十行代码 ...
- Leedcode算法专题训练(数学)
204. 计数质数 难度简单523 统计所有小于非负整数 n 的质数的数量. class Solution { public int countPrimes(int n) { boolean[] is ...
- C++ new和delete运算符得简单使用
NEW C++ 中的new运算符用来分配内存,和c语言中得malloc有相似得功能. 使用new为当个元素开辟内存空间,并返回地址 typeName *pointer_name =new typeNa ...