克鲁斯卡尔算法
应用场景-公交站问题
看一个应用场景和问题:
- 某城市新增 7 个站点 (A, B, C, D, E, F, G) ,现在需要修路把 7 个站点连通
- 各个站点的距离用边线表示 ( 权 ) ,比如 A – B 距离 12 公里
- 问:如何修路保证各个站点都能连通,并且总的修建公路总里程最短 ?
克鲁斯卡尔算法介绍
- 克鲁斯卡尔 (Kruskal) 算法,是用来求加权连通图的最小生成树的算法 。
- 基本思想 :按照权值从小到大的顺序选择 n-1 条边,并保证这 n-1 条边不构成回路
- 具体做法 :首先构造一个只含 n 个顶点的森林,然后依权值从小到大从连通网中选择边加入到森林中,并使森林中不产生回路,直至森林变成一棵树为止
克鲁斯卡尔算法图解说明
以城市公交站问题来图解说明 克鲁斯卡尔算法的原理和步骤:
在含有n个顶点的连通图中选择n-1条边,构成一棵极小连通子图,并使该连通子图中n-1条边上权值之和达到最小,则称其为连通网的最小生成树。
例如,对于如上图G4所示的连通网可以有多棵权值总和不相同的生成树。
克鲁斯卡尔算法图解
以上图G4为例,来对克鲁斯卡尔进行演示(假设,用数组R保存最小生成树结果)。
第1步:将边<E,F>加入R中。
边<E,F>的权值最小,因此将它加入到最小生成树结果R中。
第2步:将边<C,D>加入R中。
上一步操作之后,边<C,D>的权值最小,因此将它加入到最小生成树结果R中。
第3步:将边<D,E>加入R中。
上一步操作之后,边<D,E>的权值最小,因此将它加入到最小生成树结果R中。
第4步:将边<B,F>加入R中。
上一步操作之后,边<C,E>的权值最小,但<C,E>会和已有的边构成回路;因此,跳过边<C,E>。同理,跳过边<C,F>。将边<B,F>加入到最小生成树结果R中。
第5步:将边<E,G>加入R中。
上一步操作之后,边<E,G>的权值最小,因此将它加入到最小生成树结果R中。
第6步:将边<A,B>加入R中。
上一步操作之后,边<F,G>的权值最小,但<F,G>会和已有的边构成回路;因此,跳过边<F,G>。同理,跳过边<B,C>。将边<A,B>加入到最小生成树结果R中。
此时,最小生成树构造完成!它包括的边依次是:<E,F> <C,D> <D,E> <B,F> <E,G> <A,B>。
克鲁斯卡尔算法分析
根据前面介绍的克鲁斯卡尔算法的基本思想和做法,我们能够了解到,克鲁斯卡尔算法重点需要解决的以下两个问题:
问题一 对图的所有边按照权值大小进行排序。
问题二 将边添加到最小生成树中时,怎么样判断是否形成了回路。
问题一很好解决,采用排序算法进行排序即可。
问题二,处理方式是:记录顶点在"最小生成树"中的终点,顶点的终点是"在最小生成树中与它连通的最大顶点"。然后每次需要将一条边添加到最小生存树时,判断该边的两个顶点的终点是否重合,重合的话则会构成回路。
如何判断是否构成回路-举例说明(如图)
在将<E,F> <C,D> <D,E>加入到最小生成树R中之后,这几条边的顶点就都有了终点:
(01) C的终点是F。
(02) D的终点是F。
(03) E的终点是F。
(04) F的终点是F。
关于终点的说明:
就是将所有顶点按照从小到大的顺序排列好之后;某个顶点的终点就是"与它连通的最大顶点"。
因此,接下来,虽然<C,E>是权值最小的边。但是C和E的终点都是F,即它们的终点相同,因此,将<C,E>加入最小生成树的话,会形成回路。这就是判断回路的方式。也就是说,我们加入的边的两个顶点不能都指向同一个终点,否则将构成回路。
public class KruskalCase { private int edgeNum; //边的个数 private char[] vertexs; //顶点数组 private int[][] matrix; //邻接矩阵 //使用 INF 表示两个顶点不能连通 private static final int INF = Integer.MAX_VALUE; public static void main(String[] args) { char[] vertexs = {'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'}; //克鲁斯卡尔算法的邻接矩阵 int matrix[][] = { /*A*//*B*//*C*//*D*//*E*//*F*//*G*/ /*A*/ { 0, 12, INF, INF, INF, 16, 14}, /*B*/ { 12, 0, 10, INF, INF, 7, INF}, /*C*/ { INF, 10, 0, 3, 5, 6, INF}, /*D*/ { INF, INF, 3, 0, 4, INF, INF}, /*E*/ { INF, INF, 5, 4, 0, 2, 8}, /*F*/ { 16, 7, 6, INF, 2, 0, 9}, /*G*/ { 14, INF, INF, INF, 8, 9, 0}}; //大家可以在去测试其它的邻接矩阵,结果都可以得到最小生成树. //创建KruskalCase 对象实例 KruskalCase kruskalCase = new KruskalCase(vertexs, matrix); //输出构建的 kruskalCase.print(); kruskalCase.kruskal(); } public KruskalCase(char[] vertexs, int[][] matrix) { // TODO Auto-generated constructor stub //初始化顶点数和边的个数 int vlen = vertexs.length; //初始化顶点, 复制拷贝的方式 this.vertexs = new char[vlen]; for(int i = 0; i < vertexs.length; i++) { this.vertexs[i] = vertexs[i]; } //初始化边, 使用的是复制拷贝的方式 this.matrix = new int[vlen][vlen]; for(int i = 0; i < vlen; i++) { for(int j= 0; j < vlen; j++) { this.matrix[i][j] = matrix[i][j]; } } //统计边的条数 for(int i =0; i < vlen; i++) { for(int j = i+1; j < vlen; j++) { if(this.matrix[i][j] != INF) { edgeNum++; } } } } private void kruskal() { // TODO Auto-generated method stub int index=0;//表示最后结果数组的索引 int ends[]=new int[edgeNum];//用于保存"已有最小生成树" 中的每个顶点在最小生成树中的终点 //创建结果数组, 保存最后的最小生成树 Edata[] result=new Edata[edgeNum]; //获取图中 所有的边的集合 , 一共有12边 Edata[] edges = getEdges(); System.out.println("图的边的集合=" + Arrays.toString(edges) + " 共"+ edges.length); //12 //按照边的权值大小进行排序(从小到大) Arrays.sort(edges); //遍历edges 数组,将边添加到最小生成树中时,判断是准备加入的边否形成了回路,如果没有,就加入 rets, 否则不能加入 for(int i=0;i<edgeNum; i++) { //获取到第i条边的第一个顶点(起点) int p1=getPosition(edges[i].start);//p1=4 //获取到第i条边的第2个顶点 int p2=getPosition(edges[i].end); //p2 = 5 //获取p1这个顶点在已有最小生成树中的终点 int n=getEnd(ends,p1);//m = 4 //获取p2这个顶点在已有最小生成树中的终点 int m=getEnd(ends, p2);// n = 5 //是否构成回路 if(n!=m) {//没有构成回路 ends[n]=m; // 设置m 在"已有最小生成树"中的终点 <E,F> [0,0,0,0,5,0,0,0,0,0,0,0] result[index++]=edges[i];//有一条边加入到rets数组 } } //<E,F> <C,D> <D,E> <B,F> <E,G> <A,B>。 //统计并打印 "最小生成树", 输出 rets System.out.println("最小生成树为"); for(int i = 0; i < index; i++) { System.out.println(result[i]); } } /** * 功能: 获取下标为i的顶点的终点(), 用于后面判断两个顶点的终点是否相同 * @param ends : 数组就是记录了各个顶点对应的终点是哪个,ends 数组是在遍历过程中,逐步形成 //* @param i : 表示传入的顶点对应的下标 * @return 返回的就是 下标为i的这个顶点对应的终点的下标, 一会回头还有来理解 */ private int getEnd(int[] ends, int p1) {// i = 4 [0,0,0,0,5,0,0,0,0,0,0,0] // TODO Auto-generated method stub while(ends[p1]!=0) { p1=ends[p1]; } return p1; } /** * * @param ch 顶点的值,比如'A','B' * @return 返回ch顶点对应的下标,如果找不到,返回-1 */ private int getPosition(char ch) { for(int i = 0; i < vertexs.length; i++) { if(vertexs[i] == ch) {//找到 return i; } } //找不到,返回-1 return -1; } /** * 功能: 获取图中边,放到EData[] 数组中,后面我们需要遍历该数组 * 是通过matrix 邻接矩阵来获取 * EData[] 形式 [['A','B', 12], ['B','F',7], .....] * @return */ private Edata[] getEdges() { // TODO Auto-generated method stub int index = 0; Edata[] edges = new Edata[edgeNum]; for(int i=0;i<vertexs.length;i++) { for(int j=i+1;j<vertexs.length;j++) { if(matrix[i][j]!=INF) { edges[index++] = new Edata(vertexs[i], vertexs[j], matrix[i][j]); } } } return edges; } //打印邻接矩阵 private void print() { // TODO Auto-generated method stub System.out.println("邻接矩阵为: \n"); for(int i = 0; i < vertexs.length; i++) { for(int j=0; j < vertexs.length; j++) { System.out.printf("%12d", matrix[i][j]); } System.out.println();//换行 } } } //创建一个类EData ,它的对象实例就表示一条边 class Edata implements Comparable<Edata>{ char start;//边的一个点 char end;//边的另外一个点 int weight;//边的权值 public Edata(char start, char end, int weight) { super(); this.start = start; this.end = end; this.weight = weight; } @Override public String toString() { return "Edate [start=" + start + ", end=" + end + ", weight=" + weight + "]"; } @Override public int compareTo(Edata o) { // TODO Auto-generated method stub return this.weight-o.weight; } }
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