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)算法求最小生成树则恰恰相反。它的时间复杂度为eloge (e为网中边的数目),因此它相对于普里姆算法而言,适合于求边稀疏的网的最小生成树。
克鲁斯卡尔算法求最小生成树的步骤为:假设连通网N={V,{E}}, 则令最小生成树的初始状态为只有n个顶点而无边的非连通图 T=(V, {}}, 图中每个顶点自成一个连通分量。在E中选择代价最小的边,若该边依附的顶点落在T中不同的连通分量中,则将此边加入到T中,否则舍去此边而选择下一条代价最小的边。依次类推,直至T中所有顶点都在同一连通分量上为止。
示意图:
算法分析:
实现克鲁斯卡尔的话,可以借助于之前介绍的"堆"(堆排序)和树的等价划分的方法。用”堆”来存放网中的边,则每次选择最小代价的边仅需loge的时间(第一次需e)。又生成树T的每个连通分量可看成一个等价类,则构造T加入新的边的过程类似于求等价类的过程,由此可用MFSet类型来描述顶点,用堆Heap存放弧结点信息,使构造T的过程仅需eloge的时间,由此,克鲁斯
代码实现
1 // 2 // Created by lady on 18-12-15. 3 // 4 5 #include <stdio.h> 6 #include <stdlib.h> 7 #include <string.h> 8 9 #define MAX_NODE_NUM 20 10 #define MAX_ARCH_NUM 30 11 12 #define EQ(a, b) ((a)==(b)) 13 #define LT(a, b) ((a) <(b)) 14 #define LQ(a, b) ((a)<=(b)) 15 16 17 typedef struct PTNode{ 18 char data[10]; 19 int index; 20 int parent; 21 }PTNode; 22 23 typedef struct{ 24 PTNode node[MAX_NODE_NUM+1]; 25 int n; 26 }MFSet; 27 28 typedef struct ArcBox{ 29 int vex1, vex2; 30 int weight; 31 }ArcBox; 32 33 typedef struct{ 34 ArcBox r[MAX_ARCH_NUM+1]; 35 int len; 36 }HeapType; 37 38 /* param1 S: S是已存在的集合 39 * param2 index: index是S中某个子集的成员的下标值 40 * result: 查找函数,确定S中位置为index所属子集Si,并返回其子集中的根结点的位置。 41 */ 42 static int findMFSet(MFSet *S, int index) 43 { 44 if(index < 1 || index > S->n) 45 return -1; 46 int j = 0; 47 for(j=index; S->node[j].parent>0; j=S->node[j].parent); 48 return j; 49 } 50 51 /* 52 * 集合S中位置为index_i和index_j所在的子集互不相交。 53 * result: 将置为index_i和index_j所在的互不相交的子集合并为一个子集。 54 */ 55 static int mergeMFSet(MFSet *S, int index_i, int index_j) 56 { 57 int loc_i = -1, loc_j = -1; 58 if((loc_i=findMFSet(S, index_i)) < 0){ 59 return -1; 60 } 61 if((loc_j=findMFSet(S, index_j)) < 0){ 62 return -1; 63 } 64 if(loc_i == loc_j){ 65 return -1; 66 } 67 //结点数少的子集指向结点数大的子集 68 if(S->node[loc_i].parent > S->node[loc_j].parent){ 69 S->node[loc_j].parent += S->node[loc_i].parent; 70 S->node[loc_i].parent = loc_j; 71 }else{ 72 S->node[loc_i].parent += S->node[loc_j].parent; 73 S->node[loc_j].parent = loc_i; 74 } 75 return 0; 76 } 77 78 static int initialMFSet(MFSet *S, int n) 79 { 80 int i = 0; 81 S->n = n; 82 for(i=1; i<=S->n; i++) 83 { 84 printf("输入第%d个子集:", i); 85 scanf("%s", S->node[i].data); 86 S->node[i].parent = -1; 87 S->node[i].index = i; 88 } 89 return 0; 90 } 91 92 /* 93 * 返回结点中数据等于data的下标值 94 */ 95 static int getLocaofVex(MFSet *S, char data[]) 96 { 97 int i = 0; 98 for(i=1; i<=S->n; i++){ 99 if(!strncasecmp(S->node[i].data, data, sizeof(S->node[0].data))){ 100 return S->node[i].index; 101 } 102 } 103 return -1; 104 } 105 106 static void printMFSet(MFSet *S) 107 { 108 printf("打印MFSet结构中的数据:\n"); 109 int i = 0; 110 for(i=1; i<=S->n; i++){ 111 printf("index %d:(data %s, parent %d)\n", S->node[i].index, S->node[i].data, S->node[i].parent); 112 } 113 printf("\n"); 114 } 115 116 117 118 ////////////////////////////////////////////// 119 120 static int printHeap(HeapType *H) 121 { 122 printf("打印堆结构中的数据:\n"); 123 int i = 0; 124 for(i=1; i<=H->len; i++){ 125 printf("index %d: arch:(%d,%d),weight %d)\n", i, H->r[i].vex1, H->r[i].vex2, H->r[i].weight); 126 } 127 return 0; 128 } 129 130 static int initialHeap(HeapType *H, MFSet *S, int n) 131 { 132 H->len = n; 133 int i = 0; 134 char s1[10] = {0}; 135 char s2[10] = {0}; 136 char s3[10] = {0}; 137 int weight = 0; 138 139 char tmp[30] = {0}; 140 for(i=1; i<=H->len; i++) 141 { 142 printf("输入第%d条弧信息(顶点1 顶点2 权值):", i); 143 memset(tmp, 0, sizeof(tmp)); 144 scanf("%s", tmp); 145 sscanf(tmp, "%[^','],%[^','],%s[^\\n]", s1, s2, s3); 146 H->r[i].vex1 = getLocaofVex(S, s1); 147 H->r[i].vex2 = getLocaofVex(S, s2); 148 H->r[i].weight = atoi(s3); 149 } 150 return 0; 151 } 152 153 /* 154 *已知H->r[s,...,m]中记录的关键字除H->r[s].key之外均满足的定义 155 *本函数调整H-r[s]的关键字,使H->r[s,...,m]成为一个小顶堆(对其中 156 *记录的弧的权值而言) 157 */ 158 void HeapAdjust(HeapType *H, int s, int m) 159 { 160 ArcBox rc = H->r[s]; 161 int j = 0; 162 //沿weight较小的孩子结点向下筛选 163 for(j=2*s; j<=m; j*=2){ 164 //j为weight较小的孩子结点下标 165 if(j<m && (!LQ(H->r[j].weight, H->r[j+1].weight))) 166 j+=1; 167 if(LQ(rc.weight, H->r[j].weight)) 168 break; 169 H->r[s] = H->r[j]; 170 s=j; 171 } 172 H->r[s] = rc; 173 } 174 175 void HeapSort(HeapType *H, MFSet *S) 176 { 177 int i = 0; 178 printf("1)建立一个小顶堆!\n"); 179 //把H->r[1,...,H->length]建成小顶堆 180 for(i=H->len/2; i>=1; i--){ 181 HeapAdjust(H, i, H->len); 182 } 183 printHeap(H); 184 printf("2)依次输出堆顶元素并重新调整成小顶堆!\n"); 185 ArcBox tmp; 186 for(i=H->len; i>1; i--){ 187 tmp = H->r[1]; 188 H->r[1] = H->r[i]; 189 H->r[i] = tmp; 190 HeapAdjust(H, 1, i-1); 191 printf("新堆顶的弧信息: (%d,%d) %d", tmp.vex1, tmp.vex2, tmp.weight); 192 if(mergeMFSet(S, tmp.vex1, tmp.vex2) > -1){ 193 printf("\t是最小生成树的弧!\n"); 194 }else{ 195 printf("\n"); 196 } 197 } 198 } 199 200 201 202 203 int main(int argc, char *argv[]) 204 { 205 int nodes=0; 206 int archs=0; 207 printf("输入顶点数和弧数:"); 208 scanf("%d,%d", &nodes, &archs); 209 210 printf("\n以MFSet结构存放顶点信息:\n"); 211 MFSet S; 212 initialMFSet(&S, nodes); 213 printMFSet(&S); 214 215 printf("以堆结构存放弧信息:\n"); 216 HeapType H; 217 initialHeap(&H, &S, archs); 218 printHeap(&H); 219 220 printf("对存放了弧信息的堆进行排序,在排序过程中输入最小生成树的边\n"); 221 HeapSort(&H, &S); 222 return 0; 223 }
代码运行
/home/lady/CLionProjects/untitled/cmake-build-debug/untitled 输入顶点数和弧数:6,10 以MFSet结构存放顶点信息: 输入第1个子集:V1 输入第2个子集:V2 输入第3个子集:V3 输入第4个子集:V4 输入第5个子集:V5 输入第6个子集:V6 打印MFSet结构中的数据: index 1:(data V1, parent -1) index 2:(data V2, parent -1) index 3:(data V3, parent -1) index 4:(data V4, parent -1) index 5:(data V5, parent -1) index 6:(data V6, parent -1) 以堆结构存放弧信息: 输入第1条弧信息(顶点1 顶点2 权值):V3,V1,1 输入第2条弧信息(顶点1 顶点2 权值):V3,V2,5 输入第3条弧信息(顶点1 顶点2 权值):V3,V5,6 输入第4条弧信息(顶点1 顶点2 权值):V3,V6,4 输入第5条弧信息(顶点1 顶点2 权值):V3,V4,5 输入第6条弧信息(顶点1 顶点2 权值):V1,V2,6 输入第7条弧信息(顶点1 顶点2 权值):V2,V5,3 输入第8条弧信息(顶点1 顶点2 权值):V5,V6,6 输入第9条弧信息(顶点1 顶点2 权值):V6,V4,2 输入第10条弧信息(顶点1 顶点2 权值):V4,V1,5 打印堆结构中的数据: index 1: arch:(3,1),weight 1) index 2: arch:(3,2),weight 5) index 3: arch:(3,5),weight 6) index 4: arch:(3,6),weight 4) index 5: arch:(3,4),weight 5) index 6: arch:(1,2),weight 6) index 7: arch:(2,5),weight 3) index 8: arch:(5,6),weight 6) index 9: arch:(6,4),weight 2) index 10: arch:(4,1),weight 5) 对存放了弧信息的堆进行排序,在排序过程中输入最小生成树的边 1)建立一个小顶堆! 打印堆结构中的数据: index 1: arch:(3,1),weight 1) index 2: arch:(6,4),weight 2) index 3: arch:(2,5),weight 3) index 4: arch:(3,6),weight 4) index 5: arch:(3,4),weight 5) index 6: arch:(1,2),weight 6) index 7: arch:(3,5),weight 6) index 8: arch:(5,6),weight 6) index 9: arch:(3,2),weight 5) index 10: arch:(4,1),weight 5) 2)依次输出堆顶元素并重新调整成小顶堆! 新堆顶的弧信息: (3,1) 1 是最小生成树的弧! 新堆顶的弧信息: (6,4) 2 是最小生成树的弧! 新堆顶的弧信息: (2,5) 3 是最小生成树的弧! 新堆顶的弧信息: (3,6) 4 是最小生成树的弧! 新堆顶的弧信息: (4,1) 5 新堆顶的弧信息: (3,4) 5 新堆顶的弧信息: (3,2) 5 是最小生成树的弧! 新堆顶的弧信息: (5,6) 6 新堆顶的弧信息: (3,5) 6 Process finished with exit code 0
posted on 2018-12-15 17:21 LiveWithACat 阅读(542) 评论(0) 编辑 收藏 举报