在图论中,求MST的Prim算法和求最短路的Dijskra算法非常像。可是我一直都对这两个算法处于要懂不懂的状态,现在,就来总结一下这两个算法。

最小生成树(MST)—Prim算法:

算法步骤:

•将顶点集V分成两个集合A和B,其中集合A表示目前已经在MST中的顶点,而集合B则表示目前不在MST中的顶点。

•寻找与集合A连通的最短的边(u,v),将这条边加入最小生成树中。(此时,与(u,v)相连的顶点,不妨设为Bi,也应加入集合A中。

•重复第二步,直至集合B为空集。

正确性证明:

1、由归纳法可知,只需要证明 “每次向集合A中加入一条边后都能保证,集合A这个生成树是关联到集合A中所有点的最小生成树”,就能证明Prim算法的正确性。下面用反证法证明。

2、若A此时是最小生成树,加入边(u,v)(其中u是A中的点,v不是),加入以后集合为A',反设A'不是其关联点的最小生成树。则存在某个点k使得连接边(k,v),去掉边(u,v)能将A'变为关联节点的最小生成树,那么就意味着边权w(k,v) < w(u,v),而如果这样,那么将节点v加入A时添加的边就是(k,v)而不是(u,v),矛盾。得证

PS:这里给出一个别的证明:http://www.cnblogs.com/sky-view/p/3250972.html

另外,学习最小生成树的时候,网上的很多博文、资料、题解都并没有给出证明过程而是只给出结论,建议看一下IOI2004吴景岳的论文

最短路——Dijskra算法(求正权图中的最短路):

算法步骤:

•将顶点集V分成两个集合A和B,其中集合A表示目前已经在求出最短路的节点,而集合B则表示目前没有求出最短路的节点。

•每次将点加入集合A时,都维护一个数组d[i],表示节点i与起点通过A中的点相连所需要的最短路径长度。

•每次要向A中加入点时,都加入d[i]值最小的,且在集合B中的点。

•不断向集合A中加入点,直到集合B为空。

下图为白书中的伪代码:

正确性证明:

1、首先要明确一点,按照Dijskra算法形成的集合A,对任意A中的点i和B中的点j,i点到起点的最短路径已经求出设为d[i],j点到起点的最短距离设为d[j],则一定有有d[i] <= d[j],因为A中的A.size()个点是所有点中离起点距离最近的A.size()个点。

3、假设此时A中所有节点的d[]值即为其最短路,并且即将将B集合中的j点添加到A中。对于j点,它到起点的最短路如果含有边(j, k),则有两种可能出现的情况:

  (1)、此时k点已经在集合A中,则可以求出j点最短路d[j];

  (2)、此时k点不在A中,此时k点到起点的最短路径上有一条边为(k, k1),若点k1不在A中,则找点k1的最短路径上的边(k1, k2)。。。一直找到点kt,使得kt在B中,kt最短路径上的边(kt, k(t+1))上点k(t+1)在A中。这样,因为此时要将j点加入A中,且j点和kt点一定不同,所以d[j] <= d[kt],而因为边权为正,所以d[kt] < d[k],所以d[j] < d[k] < d[k] + w(j, k) = d[j],所以此种情况矛盾。所以k点一定在集合A中。

所以,算法正确。

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