Kruscal算法求图的最小生成树
Kruscal算法求图的最小生成树
概述
和Prim算法求图的最小生成树一样,Kruscal算法求最小生成树也用到了贪心的思想,只不过前者是贪心地选择点,后者是贪心地选择边。而且在算法的实现中,我们还用用到了并查集(也称不相交集的)Union /Find 算法来判断两个节点连通后会不会形成一个环。该算法的思想很简单:将图的所有边按从小到大顺序排序,每次都选取权值最小的边加入最小生成树,如果该边的加入会使生成树形成一个环,则跳过该边。
这里引入并查集的概念,可以使问题变得简单化。并查集就是利用一个数组sets,如果sets[a]=b,那么我们说a和b在一个生成树(集合)中,且a的双亲是b,如果sets[a]=a,那么我们说a是一个生成树的根。一个图的最小生成树在还没有完全生成前,可能存在多个互不连通的生成树,他们是不相交的集合,我们需要把这些不同的生成树连通起来。
于是,通过定义一个findroot函数,我们可以找到某顶点的双亲,然后找到该顶点的双亲的双亲,最终找到顶点所在最小生成树的根,例如:如果我们知道sets[a]=b,sets[b]=c,sets[c]=c,那我们可以说a、b、c在同一棵生成树(集合)里,且所在最小生成树的根为c。假设另一个不相交的生成树的根为d,如果我们令sets[c]=d,则将这两个生成树合并为了一个大的生成树,其根为d。
算法图解
1.创建一个9条边,6个顶点的带权无向连通图。
初始状态的并查集如下:
2.将图所有边按权值进行排序。选择权值最小的一条边的两个邻点。为了避免混乱,统一约定该边右边的邻点加入左边的邻点的并查集中,在图中表示为2顶点挂在1顶点下面。
3.就这样,按照权值从小到大不断遍历所有边,都统一把边的大序号的邻点加入小序号的邻点所在的生成树中,3顶点挂在2顶点下面,4顶点挂在3顶点下面,5顶点挂在4顶点下面,6顶点挂在2顶点的下面,最终最小生成树不断长大,且最后所有顶点本质上都挂在1顶点下面,即最小生成树的根为1顶点。
4.最好还剩4条边没有遍历。但我们发现,这4条边的两个邻点都在同一个生成树中了,即他们findroot的结果都是1。如果我们把任意一条边的两个邻点连接起来,都会形成一个环,这是不允许的。故最小生成树的生成就此结束。
代码
1.引入头文件,和之前所讲的的其他图论算法不同的是,这里单独定义一个表示图的边的类,用u,v记录边的邻接点,w记录边的权值。
#include<iostream>
#include<vector>
#include<algorithm>
//这里同之前我们实现prim算法用的邻接矩阵不同
//我们用一直特殊的储存方式储存图的边
using namespace std;
struct edge{
//边的两个邻点,其中u编号小于v编号
int u;
int v;
//边的权值
int w;
};
2.定义表示图的类
struct Graph{
//储存边的容器
vector<edge> edges;
//定义并查集,记录各顶点的“根”,确定各顶点是否在同一棵树里
vector<int> sets;
//构造函数
Graph(int vertexnum,int edgenum);
//析构函数
~Graph();
//kruascal算法的调用接口
void kruscal();
//寻根函数,后面会详细讲解其用途
int findroot(int vertex);
//按权值给图的边排序的函数
void sortedges();
};
3.这里自定义一个排序比较函数,后面给储存边的容器排序时会用到。
//排序自定义操作函数
bool cmp(edge a,edge b){
return a.w<=b.w;
}
4.Graph类的构造函数以及析构函数
Graph::Graph(int vertexnum,int edgenum){
edges.resize(edgenum+1);
sets.resize(vertexnum+1);
//初始化并查集。每个节点相互独立,自己是自己所在生成树的根
for(int i=1;i<=vertexnum;i++){
sets[i]=i;
}
cout<<"请依次输入各边的两个顶点及其权值"<<endl;
//注意,为了跟后面寻根函数配合,要保证u定点编号小于v顶点编号
for(int i=1;i<=edgenum;i++){
int a,b,w;
cin>>a>>b>>w;
if(a>b){
edges[i].u=a;
edges[i].v=b;
}
else{
edges[i].v=a;
edges[i].u=b;
}
edges[i].w=w;
}
}
Graph:: ~Graph(){
edges.clear();
sets.clear();
}
5.Kruscal算法的实现。
//kruascal算法的实现方法
void Graph::kruscal(){
//调用成员函数对图的所有边进行排序
sortedges();
int sum=0;
for(int i=1;i<=edges.size()-1;i++){
/*如果该边的两个顶点的根不相同,则让u邻接点成为v邻接点的根的根。
说形象一点,就是让v邻接点的BOSS归顺于u邻接点的BOSS;
从而让v归顺于u的BOSS,
并将该边的权值加入总和中 */
if(findroot(edges[i].u)!=findroot(edges[i].v)){
sets[findroot(edges[i].v)]=findroot(edges[i].u);
//此处非常容易错,读者写代码时一定要仔细
sum += edges[i].w;
}
//否则不进行任何操作
}
cout<<"最小生成树的权值和为:"<<sum<<endl;
}
6.寻根函数的实现
//利用并查集性质,逐步回溯,找到一个顶点的“根”
int Graph::findroot(int vertex){
while(sets[vertex]!=vertex){
vertex=sets[vertex];
}
return vertex;
}
7.对顶点按照权值排序函数的实现
//按权值对顶点进行从小到大排序的函数
void Graph::sortedges(){
sort(edges.begin(),edges.end(),cmp);
}
8.测试部分。定义一个6个顶点9条边的图,调用接口求该图的最小生成树
int main()
{
//实例化一个6个顶点,9条边的图对象
Graph* G=new Graph(6,9);
//调用接口实现算法
G->kruscal();
system("pause");
return 0;
}
输出
控制台输出结果: