【算法导论】最小生成树之Kruskal法
在图论中,树是指无回路存在的连通图。一个连通图的生成树是指包含了所有顶点的树。如果把生成树的边的权值总和作为生成树的权,那么权值最小的生成树就称为最小生成树。因为最小生成树在实际中有很多应用,所以我们有必要了解怎样生成最小生成树。构造最小生成树的两种常用方法:Kruskal算法、Prim算法。本文介绍Kruskal算法,Prim算法在下篇文章中介绍。
Kruskal算法是从另一条途径来求网络的的最小生成树。设G=(V, E)是一个有n个顶点的连通图,则令最小生成树的初值状态为只有n个顶点而无任何边的非连通图T=(V, {空集}),此时图中每个顶点自成一个连通分量。按照权值递增的顺序依次选择E中的边,若该边依附于T中两个不同的连通分量,则将此边加入TE中,否则舍去此边而选择下一条代价最小的边,直到T中所有顶点都在同一连通分量上为止。这时的T,便是G的一棵最小生成树。
物理老师曾说过,图像比文字的信息量大得多,这可以从一幅图像和一篇文章所占电脑的存储空间大小明显得出。因此我们可以同下面的图解过程了解Kruskal算法的思想:
在该算法中,每次都要寻找最短边,如果用邻接矩阵实现的话,则需要对整个矩阵扫描一遍,时间复杂度较高,如果采用邻接表的话,由于每条边都被连接两次,使得寻找时间加倍。所以采用如下结构体:
#include<stdio.h>
#define M 8 //边数
#define N 6 //顶点数
//图的存储结构体
typedef struct
{
int startvex,endvex;//边的两个顶点
int length;//边长
int sign;//是否被选择,1表示被选择,0表示未被选择,2表示选择后形成环,被抛弃
}edge;
edge T[M];
int flag1[N];//标记顶点是否已被选中
void Kruskal(edge T[M],int *flag1)
{
int i,j,k,l,min;
int a[M]={0,0,0,1,1,1,2,3,3,4};//边的两个顶点及边的长度
int b[M]={1,4,5,2,3,5,3,4,5,5};
int c[M]={10,19,21,5,6,11,6,18,14,33};
//int a[M]={0,0,0,1,1,2,3,4};//边的两个顶点及边的长度
//int b[M]={1,3,5,2,4,3,4,5};
//int c[M]={7,3,5,6,9,8,4,2};
for(i=0;i<N;i++)
flag1[i]=i;
for(i=0;i<M;i++)//初始化
{
T[i].startvex=a[i];
T[i].endvex=b[i];
T[i].length=c[i];
T[i].sign=0;
}
j=0;
int flag=0;//记录最小边的序号
while(j<N-1)
{
flag=0;
min=10000;
for(i=0;i<M;i++)
{
if(T[i].sign==0)
{
if(T[i].length<min)
{
k=T[i].startvex;
l=T[i].endvex;
flag=i;
min=T[i].length;
}
}
}
T[flag].sign=1;//标记被选中
//printf("k=%d,l=%d: ",k,l);
//printf("\n");
if(flag1[k]==flag1[l])//当边的两个顶点都已经被选择,说明若选择该边就会形成环
{
T[flag].sign=2;//表示抛弃该边
//printf("ok ");
}
else
{
j++;
for(i=0;i<N;i++)
if(flag1[i]==l)
flag1[i]=flag1[k];
}
//for(int ii=0;ii<M;ii++)
// printf(" %d ",T[ii].sign);
//printf("\n\n");
}
}
void main()
{
Kruskal(T,flag1);
for(int i=0;i<M;i++)
printf("%d ",T[i].sign);
printf("\n");
}
程序的结果与上面的图解的结果稍有不同,但是正确的,因为最小生成树有时候是不唯一的。
注:如果程序出错,可能是使用的开发平台版本不同,请点击如下链接: 解释说明
原文:http://blog.csdn.net/tengweitw/article/details/17380353
作者:nineheadedbird
【算法导论】最小生成树之Kruskal法的更多相关文章
- 算法导论--最小生成树(Kruskal和Prim算法)
转载出处:勿在浮沙筑高台http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/51908175 关于图的几个概念定义: 连通图:在无向图中,若任意两个顶 ...
- 《算法导论》学习总结 — XX.第23章 最小生成树
一.什么叫最小生成树 一个无向连通图G=(V,E),最小生成树就是联结所有顶点的边的权值和最小时的子图T,此时T无回路且连接所有的顶点,所以它必须是棵树. 二.为什么要研究最小生成树问题 <算法 ...
- 23最小生成树之Kruskal算法
图的最优化问题:最小生成树.最短路径 典型的图应用问题 无向连通加权图的最小生成树 有向/无向加权图的最短路径 四个经典算法 Kruskal算法.Prim算法---------------最小生成树 ...
- 1.1.2最小生成树(Kruskal和Prim算法)
部分内容摘自 勿在浮沙筑高台 http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/51908175 关于图的几个概念定义: 连通图:在无向图中,若任意 ...
- 最小生成树的Kruskal算法实现
最近在复习数据结构,所以想起了之前做的一个最小生成树算法.用Kruskal算法实现的,结合堆排序可以复习回顾数据结构.现在写出来与大家分享. 最小生成树算法思想:书上说的是在一给定的无向图G = (V ...
- Kruskal算法构造最小生成树
Kruskal算法来构造最小生成树,我总结了分为以下步骤: (1)建图,构造Kruskal边集,边集元素应该包括该边的起始顶点.终止顶点.权值: (2)将边集按权值从小到大的顺序进行排序: (3)从小 ...
- Kruskal和Prim算法求最小生成树
Kruskal算法求最小生成树 测试数据: 5 6 0 1 5 0 2 3 1 2 4 2 4 2 2 3 1 1 4 1 输出: 2 3 1 1 4 1 2 4 2 0 2 3 思路:在保证不产生回 ...
- 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 ...
- c/c++ 用克鲁斯卡尔(kruskal)算法构造最小生成树
c/c++ 用克鲁斯卡尔(kruskal)算法构造最小生成树 最小生成树(Minimum Cost Spanning Tree)的概念: 假设要在n个城市之间建立公路,则连通n个城市只需要n-1条线路 ...
随机推荐
- Node.js 多进程
我们都知道 Node.js 是以单线程的模式运行的,但它使用的是事件驱动来处理并发,这样有助于我们在多核 cpu 的系统上创建多个子进程,从而提高性能. 每个子进程总是带有三个流对象:child.st ...
- 用js来实现那些数据结构13(树01-二叉搜索树的实现)
前一篇文章我们学会了第一个非顺序数据结构hashMap,那么这一篇我们来学学树,包括树的概念和一些相关的术语以及二叉搜索树的实现.唉?为什么不是树的实现,不是二叉树的实现.偏偏是二叉搜索树的实现?嗯, ...
- How To determine DDIC Check Table, Domain and Get Table Field Text Data For Value?
How To determineDDIC Check Table, Domain and Get Table Field Text Data For Value? 1.Get Table Fie ...
- 计算机网络之动态主机配置协议DHCP
为了将软件协议做成通用的和便于移植,协议软件的编写者不会把所有细节都固定在源代码中,而是把协议软件参数化,这就使得在很多台计算机上使用同一个经过编译的二进制代码成为可能. 一台计算机和另一台计算机的区 ...
- ROS_Kinetic_27 在ROS中使用Cartographer进行SLAM
ROS_Kinetic_27 在ROS中使用Cartographer进行SLAM Cartographer是谷歌新開源的通用的2D和3D定位與構圖同步的SLAM工具,並提供ROS接口. 论文Real- ...
- 有两个序列a,b,大小都为n,序列元素的值是任意整数,无序。
要求:通过交换a,b中的元素,使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小. 例如: var a=[100,99,98,1,2, 3]; var b=[1, 2, 3, 4,5,40]. in ...
- FORM打开网页链接
DECLARE l_server_url VARCHAR2(100); l_parameters VARCHAR2(200); BEGIN fnd_profile.get('APPS_WEB_A ...
- python 内存数据库与远程服务
python 内存数据库与远程服务 需要import的python 内存数据库代码参考下面的链接: http://blog.csdn.net/ubuntu64fan/article/details/5 ...
- 《java入门第一季》之泛型类引入
首先用一个例子引入泛型类. 我定义一个Object类: package cn.it_03; public class ObjectTool { private Object obj; public O ...
- AngularJS进阶(三十九)基于项目实战解析ng启动加载过程
基于项目实战解析ng启动加载过程 前言 在AngularJS项目开发过程中,自己将遇到的问题进行了整理.回过头来总结一下angular的启动过程. 下面以实际项目为例进行简要讲解. 1.载入ng库 2 ...