最小生成树算法详解(prim+kruskal)
最小生成树概念:
一个有 n 个结点的连通图的生成树是原图的极小连通子图,且包含原图中的所有 n 个结点,并且有保持图连通的最少的边。 最小生成树可以用kruskal(克鲁斯卡尔)算法或prim(普里姆)算法求出。最小生成树其实是最小权重生成树的简称。
prim:
普里姆算法(Prim算法),图论中的一种算法,可在加权连通图里搜索最小生成树。意即由此算法搜索到的边子集所构成的树中,不但包括了连通图里的所有顶点(英语:Vertex (graph theory)),且其所有边的权值之和亦为最小。
prim算法求最小生成树的时候和边数无关,和顶点树有关,所以适合求解稠密网的最小生成树。
prim算法的步骤包括:
1. 将一个图分为两部分,一部分归为点集U,一部分归为点集V,U的初始集合为{V1},V的初始集合为{ALL-V1}。
2. 针对U开始找U中各节点的所有关联的边的权值最小的那个,然后将关联的节点Vi加入到U中,并且从V中删除(注意不能形成环)。
3. 递归执行步骤2,直到V中的集合为空。
4. U中所有节点构成的树就是最小生成树。
实现图解:
再来一张比较容易懂的图片:
(a):一个无向图,记录了各点之间的权值关系
(b):在图中选择一个与{v1}连接最小的点v3
(c):选择一个与{v1,v3}连接最小的点v6
(d):选择一个与{v1,v3,v6}连接最小的点v4
(e):选择一个与{v1,v3,v6,v4}连接最小的点v2
(f):选择一个与{v1,v3,v6,v4,v2}连接最小的点v5
生成完毕。
Kruskal算法(并查集实现)
Kruskal是一种用来寻找最小生成树的算法,在剩下的所有未选取的边中,找最小边,如果和已选取的边构成回路,则放弃,选取次小边。
实现过程
1).记Graph中有v个顶点,e个边
2).新建图Graphnew,Graphnew中拥有原图中相同的e个顶点,但没有边
3).将原图Graph中所有e个边按权值从小到大排序
4).循环:从权值最小的边开始遍历每条边 直至图Graph中所有的节点都在同一个连通分量中 if 这条边连接的两个节点于图Graphnew中不在同一个连通分量中 添加这条边到图Graphnew中
图例描述:
首先第一步,我们有一张图Graph,有若干点和边
将所有的边的长度排序,用排序的结果作为我们选择边的依据。这里再次体现了贪心算法的思想。资源排序,对局部最优的资源进行选择,排序完成后,我们率先选择了边AD。这样我们的图就变成了下图
在剩下的变中寻找。我们找到了CE。这里边的权重也是5
依次类推我们找到了6,7,7,即DF,AB,BE。
下面继续选择, BC或者EF尽管现在长度为8的边是最小的未选择的边。但是现在他们已经连通了(对于BC可以通过CE,EB来连接,类似的EF可以通过EB,BA,AD,DF来接连)。所以不需要选择他们。类似的BD也已经连通了(这里上图的连通线用红色表示了)。最后就剩下EG和FG了。当然我们选择了EG。
代码:
prim;
kruskal:
__EOF__

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