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最小生成树

最小生成树

作者: ChenL | 来源:发表于2020-05-07 14:44 被阅读0次
    一、Prim算法

    算法思路:

    1. 定义2个数组; adjvex ⽤来保存相关顶点下标; lowcost 保存顶点之间的权值
    2. 初始化2个数组, 从v0开始寻找最⼩⽣成树, 默认v0是最⼩⽣成树上第⼀个顶点
    3. 循环lowcost 数组,根据权值,找到顶点 k;
    4. 更新lowcost 数组
    5. 循环所有顶点,找到与顶点k 有关系的顶点. 并更新lowcost 数组与adjvex 数组;
      注意:
      更新lowcost 数组与adjvex 数组的条件:
    6. 与顶点k 之间有连接
    7. 当前结点 j 没有加⼊过最⼩⽣成树;
    8. 顶点 k 与 当前顶点 j 之间的权值 ⼩于 顶点j 与其他顶点 k 之前的权值. 则更新.
      简单说就是要⽐较之前存储的值要⼩,则更新;
    图片.png

    通过邻接矩阵实现,下面是基本数据结构

    #define MAXEDGE 20
    #define MAXVEX 20
    #define INFINITYC 65535
    
    typedef int Status;    /* Status是函数的类型,其值是函数结果状态代码,如OK等 */
    
    typedef struct
    {
        int arc[MAXVEX][MAXVEX];
        int numVertexes, numEdges;
    }MGraph;
    

    prim生成最小生成树

    void MiniSpanTree_Prim(MGraph G)
    {
        int min, i, j, k;
        int sum = 0;
        int adjvex[MAXVEX]; //保存相关顶点下标
        int lowcost[MAXVEX]; //保存相关顶点间边的权值
        
        //初始化第一个权值为0,即v0加入生成树
        //lowcost的值为0,在这里就是此下标的顶点已经加入生成树
        lowcost[0] = 0;
        
        //初始化第一个顶点下标为0
        adjvex[0] = 0;
        
        //1. 初始化
        //循环除下标为0外的全部顶点
        for(i = 1; i < G.numVertexes; i++)
        {
            // 将v0顶点与之有边的权值存入数组
            lowcost[i] = G.arc[0][i];
            adjvex[i] = 0;//初始化都为v0的下标
        }
        
        //2. 循环除了下标为0以外的全部顶点, 找到lowcost数组中最小的顶点k
        for(i = 1; i < G.numVertexes; i++)
        {
            //初始化最小权值为无穷大∞,通常设置为不可能的大数字如32767、65535等
            min = INFINITYC;
            
            j = 1;k = 0;
            //循环全部顶点
            while(j < G.numVertexes)
            {
                //如果权值不为0且权值小于min
                if(lowcost[j]!=0 && lowcost[j] < min)
                {
                    //则让当前权值成为最小值,更新min
                    min = lowcost[j];
                    //将当前最小值的下标存入k
                    k = j;
                }
                j++;
            }
            
            /* 打印当前顶点边中权值最小的边 */
            printf("(V%d, V%d)=%d\n", adjvex[k], k ,G.arc[adjvex[k]][k]);
            sum+=G.arc[adjvex[k]][k];
            
            //3.将当前顶点的权值设置为0,表示此顶点已经完成任务
            lowcost[k] = 0;
            
            /* 循环所有顶点,找到与顶点k 相连接的顶点
             1. 与顶点k 之间连接;
             2. 该结点没有被加入到生成树;
             3. 顶点k 与 顶点j 之间的权值 < 顶点j 与其他顶点的权值,则更新lowcost 数组;
             
             */
            for(j = 1; j < G.numVertexes; j++)
            {
                /* 如果下标为k顶点各边权值小于此前这些顶点未被加入生成树权值 */
                if(lowcost[j]!=0 && G.arc[k][j] < lowcost[j])
                {
                    /* 将较小的权值存入lowcost相应位置 */
                    lowcost[j] = G.arc[k][j];
                    /* 将下标为k的顶点存入adjvex */
                    adjvex[j] = k;
                }
            }
        }
        printf("sum = %d\n",sum);
    }
    
    一、Kruskal算法(克鲁斯卡尔)

    算法思路:

    1. 将邻接矩阵 转化成 边表数组;
    2. 对边表数组根据权值按照从⼩到⼤的顺序排序;
    3. 遍历所有的边, 通过parent 数组找到边的连接信息; 避免闭环问题;
    4. 如果不存在闭环问题,则加⼊到最⼩⽣成树中. 并且修改parent 数组
    #define OK 1
    #define ERROR 0
    #define TRUE 1
    #define FALSE 0
    #define MAXEDGE 20
    #define MAXVEX 20
    #define INFINITYC 65535
    
    typedef int Status;
    typedef struct
    {
        int arc[MAXVEX][MAXVEX];
        int numVertexes, numEdges;
    }MGraph;
    
    /* 对边集数组Edge结构的定义 */
    typedef struct
    {
        int begin;
        int end;
        int weight;
    }Edge ;
    

    交换权值以及头和尾

    void Swapn(Edge *edges,int i, int j)
    {
        int tempValue;
        
        //交换edges[i].begin 和 edges[j].begin 的值
        tempValue = edges[i].begin;
        edges[i].begin = edges[j].begin;
        edges[j].begin = tempValue;
        
        //交换edges[i].end 和 edges[j].end 的值
        tempValue = edges[i].end;
        edges[i].end = edges[j].end;
        edges[j].end = tempValue;
        
        //交换edges[i].weight 和 edges[j].weight 的值
        tempValue = edges[i].weight;
        edges[i].weight = edges[j].weight;
        edges[j].weight = tempValue;
    }
    
    //对权值进行排序
    void sort(Edge edges[],MGraph *G)
    {
        //对权值进行排序(从小到大)
        int i, j;
        for ( i = 0; i < G->numEdges; i++)
        {
            for ( j = i + 1; j < G->numEdges; j++)
            {
                if (edges[i].weight > edges[j].weight)
                {
                    Swapn(edges, i, j);
                }
            }
        }
        
        printf("边集数组根据权值排序之后的为:\n");
        for (i = 0; i < G->numEdges; i++)
        {
            printf("(%d, %d) %d\n", edges[i].begin, edges[i].end, edges[i].weight);
        }
        
    }
    

    查找连线顶点的尾部下标
    根据顶点f以及parent 数组,可以找到当前顶点的尾部下标; 帮助我们判断两点之间是否存在闭环问题;

    int Find(int *parent, int f)
    {
        while ( parent[f] > 0)
        {
            f = parent[f];
        }
        return f;
    }
    

    Kruskal生成最小生成树

    void MiniSpanTree_Kruskal(MGraph G)
    {
        int i, j, n, m;
        int sum = 0;
        int k = 0;
        //定义一数组用来判断边与边是否形成环路
        //用来记录顶点间的连接关系. 通过它来防止最小生成树产生闭环;
        int parent[MAXVEX];
        //定义边集数组,edge的结构为begin,end,weight,均为整型
        Edge edges[MAXEDGE];
        
        //1、用来构建边集数组
        for ( i = 0; i < G.numVertexes-1; i++)
        {
            for (j = i + 1; j < G.numVertexes; j++)
            {
                //如果当前路径权值 != ∞
                if (G.arc[i][j]<INFINITYC)
                {
                    //将路径对应的begin,end,weight 存储到edges 边集数组中.
                    edges[k].begin = i;
                    edges[k].end = j;
                    edges[k].weight = G.arc[i][j];
                    
                    //边集数组计算器k++;
                    k++;
                }
            }
        }
        
        //2. 对边集数组排序
        sort(edges, &G);
        
        
        //3.初始化parent 数组为0. 9个顶点;
        // for (i = 0; i < G.numVertexes; i++)
        for (i = 0; i < MAXVEX; i++)
            parent[i] = 0;
        
        //4. 计算最小生成树
        printf("打印最小生成树:\n");
        /* 循环每一条边 G.numEdges 有15条边*/
        for (i = 0; i < G.numEdges; i++)
        {
            //获取begin,end 在parent 数组中的信息;
            //如果n = m ,将begin 和 end 连接,就会产生闭合的环.
            n = Find(parent,edges[i].begin);
            m = Find(parent,edges[i].end);
            //printf("n = %d,m = %d\n",n,m);
            
            /* 假如n与m不等,说明此边没有与现有的生成树形成环路 */
            if (n != m)
            {
                /* 将此边的结尾顶点放入下标为起点的parent中。 */
                /* 表示此顶点已经在生成树集合中 */
                parent[n] = m;
                
                /*打印最小生成树路径*/
                printf("(%d, %d) %d\n", edges[i].begin, edges[i].end, edges[i].weight);
                sum += edges[i].weight;
            }
        }
        
        printf("sum = %d\n",sum);
    }
    

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