(原创)最小生成树之Prim(普里姆)算法+代码详解,最懂你的讲解

Prim算法

(哈欠)在创建最小生成树之前,让我们回忆一下什么是最小生成树。最小生成树即在一个待权值的图(即网结构)中用一个七拐八绕的折线串连起所有的点,最小嘛,顾名思义,要权值相加起来最小,你当然可以拿起笔来就算你脑中的每一种可能,但是如果你了解了这种算法,你就能跟我一样,一次画出完美答案。

上个栗子:

我先说一哈这个算法的方法论,然后我们来代码实现一下,在讲解开始之前,敲黑板,记得我们要生成一个权值最小的树,所以每一步都要考虑到树的每一个结点,不要孤立地用一个结点来对比从而走上死路,我们任选一个点开始生成,教材里选的 v0,那我们就选 v8,战斗开始

v8 有三条路,分别通往v1 v2 v3,v2那条路权值最小,ok, v2→v8,然后我们该看什么,如果你说找和 v2 相邻的 v8 以外的边,那我刚才的强调就gg了,我们找v2 和 v8除相连的线之外的所有分支,易得 v8→v1的权值最小,ok,下一步找哪几个点?v2 v1 v8这三个点除两条连接线以外的所有分支,挑最小的那一条,后面重复前面的操作,每次都把新加入的伙伴算在找线之内才对,自己画一下给答案:

 

 

操作一遍是不是发现还真的跟哪个点开始没鸡儿关系,因为每个点都要连到,关键就在于沿最小分支找点的时候一定要把它看成一个树结构来找,才算是最小生成树。

还是给一下标准定义:

我们把构造连通网的最小代价(权值)生成树 称为最小生成树 (Minimum Cost Spanning Tree)。

方法论就到这里,相信下一次看到同样的现实问题,你也应该能在第一时间用正确的思路找到合适的路。

在代码实现之前,我们先请来连通图的好基友——邻接矩阵

我们发现一行一行的矩阵很容易显示权值,这样就可以快速对比权值的大小,只要在循环的每一步留存下权值较小的边权值和顶点下标,就可以实现。

和以前一样,我们还是用 INFINITY 来表示无限大,即不存在该边

代码如下:

 1 void MiniSpanTree_Prim(MGragh G)
 2 {
 3     int mini,i,j,k;
 4     int adjvex[MAXVEX]; //保存相关顶点下标
 5     int lowcost[MAXVEX]; //保存相关顶点间边的权值
 6     lowcost[0] = 0;//这里把第0位的权值置0表示v0已加入生成树
 7     //ps:lowcost[i] = 0 表示i那个下标的顶点加入生成树
 8     adjvex[0] = 0; //初始化第一个顶点的下标为0
 9     for(i = 0; i < G.numVertexes; i++)
10     {
11         lowcost[i] = G.arc[0][i];//将vo相关顶点的权值存入lowcost数组
12         adjvex[i] = 0;//置所有下标为v0
13     }
14     for(i = 1; i < G.numVertexes; i++) //最小生成树开始辽
15     {
16         mini = INFITINY; //先把权值的最小值置为无限大
17         j = 1;
18         k = 0;
19         while(j < G.numVertexes)
20         {
21             if(lowcost[j] != 0 && lowcost[j] < mini)//判断并向lowcost中添加权值
22             {
23                 mini = lowcost[j];
24                 k = j;
25             }
26             j++;
27         }
28         printf("(%d %d)",lowcost[k],k);
29         lowcost[k] = 0;//置0表示这个定点已经完成任务,找到最小权值分支
30         for(j = 1; j < G.numVertexes; j++)
31         {
32             if(lowcost[j] != 0 && G.arc[k][j] < lowcost[j])
33             {
34                 lowcost[j] = G.arc[k][j];
35                 adjvex[j] = k;
36             }
37         }
38     }
39 }

简单讲解一哈:

  • 4~5行,先说 adjvex[] ,这个数组要解决的问题就是存入已经安排好的那些顶点的下标,什么叫安排好了呢,比如我已经找到了 v0→v1 ,v1 就可以算是安排好了,而v0点置0则算做初始化的操作;再说 lowcost[] 这个数组,听名字就是最小权值的意思,下面讲循环的时候详解这个东西到底储存了些什么,然后每次更新之后能做什么
  • 6~13行完全是初始化,要注意的是就是 lowcost[] 储存了邻接矩阵 v0 这一行的权值
  • 14~38行是最小生成树的整体代码
  • 16行就是每次都把最小值重置
  • 19~27行,从 1 开始遍历完全,找到现在这个状态下的最小权值数,并且把这个下标用 k 存住,28行就是把权值和下标打印出来,当然也可以换成别的操作,这里不再赘述
  •  然后29行,看看他都干了些什么,它把  adjvex[ k ] 置0,看一下第一点,这里表示 v1 完成任务,没有利用价值了
  • 然后30~37这个循环,看看循环的条件,条件一:   lowcost[ j ] != 0  ,这是啥意思,表示在没有完成任务的顶点中选择,条件二:  G.arc[k][j] < lowcost[j]   这表示在刚才找到的新顶点的矩阵那一行去对应,如果有更小的权值就把 lowcost[] 更新掉,这样就保证了这个数组中同时存在好几个顶点的权值信息,还是择优录用的,然后返回循环头,再找这次的最小权值点,周而复始。

时间复杂度 O(n²) ,没啥问题辽

最后附上过程图:

 

谢谢大嘎

 

posted @ 2019-02-09 16:27  compassion‘s  阅读(3076)  评论(3编辑  收藏  举报