图的普里姆(Prim)算法求最小生成树
关于图的最小生成树算法------普里姆算法
首先我们先初始化一张图:

设置两个数据结构来分别代表我们需要存储的数据:
lowcost[i]:表示以i为终点的边的最小权值,当lowcost[i]=0说明以i为终点的边的最小权值=0,也就是表示i点加入了mst数组
mst[i]:这个数组对应的下标(图顶点)的值,是当前最小生成树表示的顶点的连接的那个边的权值
我们假设v1是初始点,进行初始化,不相连的用*表示,表示无穷大!
我们先把所有v1对应的顶点的权值放进lowcost数组中,进行初始化,之后我们取出lowcost中最小的权值:
lowcost[2]=6,lowcost[3]=1,lowcost[4]=5,lowcost[5]=*,lowcost[6]=*
mst[2]=1,mst[3]=1,mst[4]=1,mst[5]=1,mst[6]=1,(所有点默认起点是V1)
明显看出,以V3为终点的边的权值最小=1,所以这条边加入mst,注意,找到最小值时(1这个值在lowcost里对应的是下标2,顶点v3),说明当前v3已经确定了他所选择的最小权值边(以v3为主动连接方),记得把lowcost[3]设置为0,代表已经确定的!!

此时,因为点V3的加入,需要更新lowcost数组和mst数组,为什么要这么更新?因为当从v1里面选出v3的时候,这个时候我们就从v3开始继续规划,因为v3的对应权值数组是:
v3:{1,5,0,5,6,4}
而此时lowcost数组值是:{1,6,0,5,*,*}
这时我们拿lowcost数组和v3对应的权值数组比较(下标要对应),把v3里比low里小的值替换给low数组(这么做的意义是,例如,下标为1时,v3是5,low是6,也就是说,下标为1对应的顶点是v2,v2可以选择和v3连接(因为权值5<6),所以5会替换6),这样得到的最终lowcost为:
lowcost[2]=5,lowcost[3]=0,lowcost[4]=5,lowcost[5]=6,lowcost[6]=4
mst[2]=3,mst[3]=0,mst[4]=1,mst[5]=3,mst[6]=3
明显看出,以V6为终点的边的权值最小=4,所以边<mst[6],6>=4加入MST

此时,因为点V6的加入,需要更新lowcost数组和mst数组,为什么要这么更新?因为当从v3里面选出v6的时候,这个时候我们就从v6开始继续规划,因为v6的对应权值数组是:
v6:{*,*,4,2,6,0}
而此时lowcost数组值是:{1,5,0,5,6,0}
这时我们拿lowcost数组和v6对应的权值数组比较(下标要对应),把v6里比low里小的值替换给low数组(这么做的意义是,例如,下标为3时,v6是2,low是5,也就是说,下标为3对应的顶点是v4,v4可以选择和v6连接(因为权值2<5),所以5会替换2),这样得到的最终lowcost为:
lowcost[2]=5,lowcost[3]=0,lowcost[4]=2,lowcost[5]=6,lowcost[6]=0
mst[2]=3,mst[3]=0,mst[4]=6,mst[5]=3,mst[6]=0
明显看出,以V4为终点的边的权值最小=2,所以边<mst[4],4>=4加入MST

此时,因为点V4的加入,需要更新lowcost数组和mst数组,为什么要这么更新?因为当从v6里面选出v4的时候,这个时候我们就从v4开始继续规划,因为v4的对应权值数组是:
v4:{5,*,5,0,*,2}
而此时lowcost数组值是:{1,5,0,0,6,0}
这时我们拿lowcost数组和v4对应的权值数组比较(下标要对应),把v4里比low里小的值替换给low数组,但是可惜的是,没有找到v4里要比lowcost小的(0不算)这样得到的最终lowcost为:
lowcost[2]=5,lowcost[3]=0,lowcost[4]=0,lowcost[5]=6,lowcost[6]=0
mst[2]=3,mst[3]=0,mst[4]=0,mst[5]=3,mst[6]=0
明显看出,以V2为终点的边的权值最小=5,所以边<mst[2],2>=5加入MST
此时,因为点V2的加入,需要更新lowcost数组和mst数组,为什么要这么更新?因为当从v4里面选出v2的时候,这个时候我们就从v2开始继续规划,因为v2的对应权值数组是:
v2:{6,0,5,*,3,*}
而此时lowcost数组值是:{1,0,0,0,6,0}
这时我们拿lowcost数组和v2对应的权值数组比较(下标要对应),把v2里比low里小的值替换给low数组,找到v2里要比lowcost小的(0不算)这样得到的最终lowcost为:
lowcost[2]=0,lowcost[3]=0,lowcost[4]=0,lowcost[5]=3,lowcost[6]=0
mst[2]=0,mst[3]=0,mst[4]=0,mst[5]=2,mst[6]=0
很明显,以V5为终点的边的权值最小=3,所以边<mst[5],5>=3加入MST
lowcost[2]=0,lowcost[3]=0,lowcost[4]=0,lowcost[5]=0,lowcost[6]=0
mst[2]=0,mst[3]=0,mst[4]=0,mst[5]=0,mst[6]=0
至此,MST构建成功,如图所示:
代码如下(仅供参考!):
图的普里姆(Prim)算法求最小生成树的更多相关文章
- 普里姆Prim算法介绍
普里姆(Prim)算法,和克鲁斯卡尔算法一样,是用来求加权连通图的最小生成树的算法. 基本思想 对于图G而言,V是所有顶点的集合:现在,设置两个新的集合U和T,其中U用于存放G的最小生成树中的顶点,T ...
- 图解最小生成树 - 普里姆(Prim)算法
我们在图的定义中说过,带有权值的图就是网结构.一个连通图的生成树是一个极小的连通子图,它含有图中全部的顶点,但只有足以构成一棵树的n-1条边.所谓的最小成本,就是n个顶点,用n-1条边把一个连通图连接 ...
- 普里姆(Prim)算法
/* 普里姆算法的主要思想: 利用二维数组把权值放入,然后找在当前顶点的最小权值,然后走过的路用一个数组来记录 */ # include <stdio.h> typedef char Ve ...
- JS实现最小生成树之普里姆(Prim)算法
最小生成树: 我们把构造连通网的最小代价生成树称为最小生成树.经典的算法有两种,普利姆算法和克鲁斯卡尔算法. 普里姆算法打印最小生成树: 先选择一个点,把该顶点的边加入数组,再按照权值最小的原则选边, ...
- 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 ...
- 最小生成树-普利姆(Prim)算法
最小生成树-普利姆(Prim)算法 最小生成树 概念:将给出的所有点连接起来(即从一个点可到任意一个点),且连接路径之和最小的图叫最小生成树.最小生成树属于一种树形结构(树形结构是一种特殊的图),或者 ...
- 图论---最小生成树----普利姆(Prim)算法
普利姆(Prim)算法 1. 最小生成树(又名:最小权重生成树) 概念:将给出的所有点连接起来(即从一个点可到任意一个点),且连接路径之和最小的图叫最小生成树.最小生成树属于一种树形结构(树形结构是一 ...
- HDU-1233 还是畅通工程 (prim 算法求最小生成树)
prim 算法求最小生成树 还是畅通工程 Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Oth ...
- 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 ...
随机推荐
- “laravel.log” could not be opened: failed to open stream
百度了一下,说是要赋权限,按照操作赋了权限也还是报错,其实只要执行第一个就好,但为了保险起见,我都执行了,还是不行 chmod -R /storage chmod -R /storage/logs c ...
- CentOS7下载与安装错误全记录
这篇文章记录安装CentOS7过程错误全记录,供大家和自己参考 起因:笔记本用的win10系统,开启热点的时候,总是10分钟就自动关闭.于是折腾linux系统,平时用win10系统,也切换到linux ...
- vim学习(二)之模式
vim模式 基本上 vi/vim 共分为三种模式,分别是命令模式(Command mode),输入模式(Insert mode)和底线命令模式(Last line mode). 命令模式: 用户刚刚启 ...
- 关于mysql varchar(N)
varchar(N) 能存多少个中文字符? 4.0版本以下,varchar(50),指的是50字节,如果存放UTF8汉字时,只能存16个(每个中文3字节) gbk :每个字符最多占用2个字节 utf8 ...
- java中的集合类详情解析以及集合和数组的区别
数组和链表 数组:所谓数组就是相同数据类型的元素按照一定顺序排列的集合. 它的存储区间是连续的,占用内存严重,所以空间复杂度很大,为o(n),但是数组的二分查找时间复杂度很小为o(1). 特点是大小固 ...
- Oracle常用函数(3)
1)to_char()函数,将日期转换为字符串表示 SQL> select to_char(sysdate,'yyyy"年"mm"月"dd"日& ...
- python-ssh-远程服务器+远程docker执行命令
在python语言中实现远程服务器执行命令+远程dcoker执行命令 def ssh_exec_command(ip, username, password, cmd=None): "&qu ...
- js 代码大全(各种方法、属性)
事件源对象event.srcElement.tagNameevent.srcElement.type捕获释放event.srcElement.setCapture(); event.srcElemen ...
- adb shell命令模拟按键/输入input使用keycode 列表详解
在adb shell里有一个非常使用的命令,模拟按键输入,这里首先不要理解为是键盘的模拟按键,下面命令的使用和键值做一个详解. input命令格式 adb shell input keyevent & ...
- 006-saltstack之远程执行
1.目标 2.执行模块 3.返回 salt ‘*’ cmd.run ‘uptime’ 命令 目标 执行模块 执行模块参数 1.SlatStack远程执行–目标 执行目标:https://docs.sa ...