最小生成树（Kruskal和Prim算法）

关于图的几个概念定义：

连通图：在无向图中，若任意两个顶点
强连通图：在有向图中，若任意两个顶点
连通网：在连通图中，若图的边具有一定的意义，每一条边都对应着一个数，称为权；权代表着连接连个顶点的代价，称这种连通图叫做连通网。
生成树：一个连通图的生成树是指一个连通子图，它含有图中全部n个顶点，但只有足以构成一棵树的n-1条边。一颗有n个顶点的生成树有且仅有n-1条边，如果生成树中再添加一条边，则必定成环。
最小生成树：在连通网的所有生成树中，所有边的代价和最小的生成树，称为最小生成树。

下面介绍两种求最小生成树算法

1.Kruskal算法

此算法可以称为“加边法”，初始最小生成树边数为0，每迭代一次就选择一条满足条件的最小代价边，加入到最小生成树的边集合里。
1. 把图中的所有边按代价从小到大排序；
2. 把图中的n个顶点看成独立的n棵树组成的森林；
3. 按权值从小到大选择边，所选的边连接的两个顶点

最小生成树（Kruskal和Prim算法）

2.Prim算法

此算法可以称为“加点法”，每次迭代选择代价最小的边对应的点，加入到最小生成树中。算法从某一个顶点s开始，逐渐长大覆盖整个连通网的所有顶点。

图的所有顶点集合为
在两个集合
重复上述步骤，直到最小生成树有n-1条边或者n个顶点为止。

由于不断向集合u中加点，所以最小代价边必须同步更新；需要建立一个辅助数组closedge,用来维护集合v中每个顶点与集合u中最小代价边信息，：

1 struct
2 {
3   char vertexData   //表示u中顶点信息
4   UINT lowestcost   //最小代价
5 }closedge[vexCounts]

最小生成树（Kruskal和Prim算法）

3.完整代码

  1 #include <iostream>
  2 #include <vector>
  3 #include <queue>
  4 #include <algorithm>
  5 using namespace std;
  6 #define INFINITE 0xFFFFFFFF   
  7 #define VertexData unsigned int  //顶点数据
  8 #define UINT  unsigned int
  9 #define vexCounts 6  //顶点数量
 10 char vextex[] = { 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F' };
 11 struct node 
 12 {
 13     VertexData data;
 14     unsigned int lowestcost;
 15 }closedge[vexCounts]; //Prim算法中的辅助信息
 16 typedef struct 
 17 {
 18     VertexData u;
 19     VertexData v;
 20     unsigned int cost;  //边的代价
 21 }Arc;  //原始图的边信息
 22 void AdjMatrix(unsigned int adjMat[][vexCounts])  //邻接矩阵表示法
 23 {
 24     for (int i = 0; i < vexCounts; i++)   //初始化邻接矩阵
 25         for (int j = 0; j < vexCounts; j++)
 26         {
 27             adjMat[i][j] = INFINITE;
 28         }
 29     adjMat[0][1] = 6; adjMat[0][2] = 1; adjMat[0][3] = 5;
 30     adjMat[1][0] = 6; adjMat[1][2] = 5; adjMat[1][4] = 3;
 31     adjMat[2][0] = 1; adjMat[2][1] = 5; adjMat[2][3] = 5; adjMat[2][4] = 6; adjMat[2][5] = 4;
 32     adjMat[3][0] = 5; adjMat[3][2] = 5; adjMat[3][5] = 2;
 33     adjMat[4][1] = 3; adjMat[4][2] = 6; adjMat[4][5] = 6;
 34     adjMat[5][2] = 4; adjMat[5][3] = 2; adjMat[5][4] = 6;
 35 }
 36 int Minmum(struct node * closedge)  //返回最小代价边
 37 {
 38     unsigned int min = INFINITE;
 39     int index = -1;
 40     for (int i = 0; i < vexCounts;i++)
 41     {
 42         if (closedge[i].lowestcost < min && closedge[i].lowestcost !=0)
 43         {
 44             min = closedge[i].lowestcost;
 45             index = i;
 46         }
 47     }
 48     return index;
 49 }
 50 void MiniSpanTree_Prim(unsigned int adjMat[][vexCounts], VertexData s)
 51 {
 52     for (int i = 0; i < vexCounts;i++)
 53     {
 54         closedge[i].lowestcost = INFINITE;
 55     }      
 56     closedge[s].data = s;      //从顶点s开始
 57     closedge[s].lowestcost = 0;
 58     for (int i = 0; i < vexCounts;i++)  //初始化辅助数组
 59     {
 60         if (i != s)
 61         {
 62             closedge[i].data = s;
 63             closedge[i].lowestcost = adjMat[s][i];
 64         }
 65     }
 66     for (int e = 1; e <= vexCounts -1; e++)  //n-1条边时退出
 67     {
 68         int k = Minmum(closedge);  //选择最小代价边
 69         cout << vextex[closedge[k].data] << "--" << vextex[k] << endl;//加入到最小生成树
 70         closedge[k].lowestcost = 0; //代价置为0
 71         for (int i = 0; i < vexCounts;i++)  //更新v中顶点最小代价边信息
 72         {
 73             if ( adjMat[k][i] < closedge[i].lowestcost)
 74             {
 75                 closedge[i].data = k;
 76                 closedge[i].lowestcost = adjMat[k][i];
 77             }
 78         }
 79     }
 80 }
 81 void ReadArc(unsigned int  adjMat[][vexCounts],vector<Arc> &vertexArc) //保存图的边代价信息
 82 {
 83     Arc * temp = NULL;
 84     for (unsigned int i = 0; i < vexCounts;i++)
 85     {
 86         for (unsigned int j = 0; j < i; j++)
 87         {
 88             if (adjMat[i][j]!=INFINITE)
 89             {
 90                 temp = new Arc;
 91                 temp->u = i;
 92                 temp->v = j;
 93                 temp->cost = adjMat[i][j];
 94                 vertexArc.push_back(*temp);
 95             }
 96         }
 97     }
 98 }
 99 bool compare(Arc  A, Arc  B)
100 {
101     return A.cost < B.cost ? true : false;
102 }
103 bool FindTree(VertexData u, VertexData v,vector<vector<VertexData> > &Tree)
104 {
105     unsigned int index_u = INFINITE;
106     unsigned int index_v = INFINITE;
107     for (unsigned int i = 0; i < Tree.size();i++)  //检查u,v分别属于哪颗树
108     {
109         if (find(Tree[i].begin(), Tree[i].end(), u) != Tree[i].end())
110             index_u = i;
111         if (find(Tree[i].begin(), Tree[i].end(), v) != Tree[i].end())
112             index_v = i;
113     }
114 
115     if (index_u != index_v)   //u,v不在一颗树上，合并两颗树
116     {
117         for (unsigned int i = 0; i < Tree[index_v].size();i++)
118         {
119             Tree[index_u].push_back(Tree[index_v][i]);
120         }
121         Tree[index_v].clear();
122         return true;
123     }
124     return false;
125 }
126 void MiniSpanTree_Kruskal(unsigned int adjMat[][vexCounts])
127 {
128     vector<Arc> vertexArc;
129     ReadArc(adjMat, vertexArc);//读取边信息
130     sort(vertexArc.begin(), vertexArc.end(), compare);//边按从小到大排序
131     vector<vector<VertexData> > Tree(vexCounts); //6棵独立树
132     for (unsigned int i = 0; i < vexCounts; i++)
133     {
134         Tree[i].push_back(i);  //初始化6棵独立树的信息
135     }
136     for (unsigned int i = 0; i < vertexArc.size(); i++)//依次从小到大取最小代价边
137     {
138         VertexData u = vertexArc[i].u;  
139         VertexData v = vertexArc[i].v;
140         if (FindTree(u, v, Tree))//检查此边的两个顶点是否在一颗树内
141         {
142             cout << vextex[u] << "---" << vextex[v] << endl;//把此边加入到最小生成树中
143         }   
144     }
145 }
146 
147 int main()
148 {
149     unsigned int  adjMat[vexCounts][vexCounts] = { 0 };
150     AdjMatrix(adjMat);   //邻接矩阵
151     cout << "Prim :" << endl;
152     MiniSpanTree_Prim(adjMat,0); //Prim算法，从顶点0开始.
153     cout << "-------------" << endl << "Kruskal:" << endl;
154     MiniSpanTree_Kruskal(adjMat);//Kruskal算法
155     return 0;
156 }

最小生成树（Kruskal和Prim算法）

秒客网

最小生成树（Kruskal和Prim算法）

最小生成树（Kruskal和Prim算法）

1.Kruskal算法

2.Prim算法

3.完整代码

相关文章