本章是克魯斯卡爾算法的C++實現。html
目錄
1. 最小生成樹
2. 克魯斯卡爾算法介紹
3. 克魯斯卡爾算法圖解
4. 克魯斯卡爾算法分析
5. 克魯斯卡爾算法的代碼說明
6. 克魯斯卡爾算法的源碼 git轉載請註明出處:http://www.cnblogs.com/skywang12345/github
更多內容:數據結構與算法系列 目錄算法
在含有n個頂點的連通圖中選擇n-1條邊,構成一棵極小連通子圖,並使該連通子圖中n-1條邊上權值之和達到最小,則稱其爲連通網的最小生成樹。
數組
例如,對於如上圖G4所示的連通網能夠有多棵權值總和不相同的生成樹。數據結構
克魯斯卡爾(Kruskal)算法,是用來求加權連通圖的最小生成樹的算法。 ui
基本思想:按照權值從小到大的順序選擇n-1條邊,並保證這n-1條邊不構成迴路。
具體作法:首先構造一個只含n個頂點的森林,而後依權值從小到大從連通網中選擇邊加入到森林中,並使森林中不產生迴路,直至森林變成一棵樹爲止。spa
以上圖G4爲例,來對克魯斯卡爾進行演示(假設,用數組R保存最小生成樹結果)。code
第1步:將邊<E,F>加入R中。
邊<E,F>的權值最小,所以將它加入到最小生成樹結果R中。
第2步:將邊<C,D>加入R中。
上一步操做以後,邊<C,D>的權值最小,所以將它加入到最小生成樹結果R中。
第3步:將邊<D,E>加入R中。
上一步操做以後,邊<D,E>的權值最小,所以將它加入到最小生成樹結果R中。
第4步:將邊<B,F>加入R中。
上一步操做以後,邊<C,E>的權值最小,但<C,E>會和已有的邊構成迴路;所以,跳過邊<C,E>。同理,跳過邊<C,F>。將邊<B,F>加入到最小生成樹結果R中。
第5步:將邊<E,G>加入R中。
上一步操做以後,邊<E,G>的權值最小,所以將它加入到最小生成樹結果R中。
第6步:將邊<A,B>加入R中。
上一步操做以後,邊<F,G>的權值最小,但<F,G>會和已有的邊構成迴路;所以,跳過邊<F,G>。同理,跳過邊<B,C>。將邊<A,B>加入到最小生成樹結果R中。 htm
此時,最小生成樹構造完成!它包括的邊依次是:<E,F> <C,D> <D,E> <B,F> <E,G> <A,B>。
根據前面介紹的克魯斯卡爾算法的基本思想和作法,咱們可以瞭解到,克魯斯卡爾算法重點須要解決的如下兩個問題:
問題一 對圖的全部邊按照權值大小進行排序。
問題二 將邊添加到最小生成樹中時,怎麼樣判斷是否造成了迴路。
問題一很好解決,採用排序算法進行排序便可。
問題二,處理方式是:記錄頂點在"最小生成樹"中的終點,頂點的終點是"在最小生成樹中與它連通的最大頂點"(關於這一點,後面會經過圖片給出說明)。而後每次須要將一條邊添加到最小生存樹時,判斷該邊的兩個頂點的終點是否重合,重合的話則會構成迴路。 如下圖來進行說明:
在將<E,F> <C,D> <D,E>加入到最小生成樹R中以後,這幾條邊的頂點就都有了終點:
(01) C的終點是F。
(02) D的終點是F。
(03) E的終點是F。
(04) F的終點是F。
關於終點,就是將全部頂點按照從小到大的順序排列好以後;某個頂點的終點就是"與它連通的最大頂點"。 所以,接下來,雖然<C,E>是權值最小的邊。可是C和E的重點都是F,即它們的終點相同,所以,將<C,E>加入最小生成樹的話,會造成迴路。這就是判斷迴路的方式。
有了前面的算法分析以後,下面咱們來查看具體代碼。這裏選取"鄰接矩陣"進行說明,對於"鄰接表"實現的圖在後面的源碼中會給出相應的源碼。
1. 基本定義
// 邊的結構體 class EData { public: char start; // 邊的起點 char end; // 邊的終點 int weight; // 邊的權重 public: EData(){} EData(char s, char e, int w):start(s),end(e),weight(w){} };
EData是鄰接矩陣邊對應的結構體。
class MatrixUDG { #define MAX 100 #define INF (~(0x1<<31)) // 無窮大(即0X7FFFFFFF) private: char mVexs[MAX]; // 頂點集合 int mVexNum; // 頂點數 int mEdgNum; // 邊數 int mMatrix[MAX][MAX]; // 鄰接矩陣 public: // 建立圖(本身輸入數據) MatrixUDG(); // 建立圖(用已提供的矩陣) //MatrixUDG(char vexs[], int vlen, char edges[][2], int elen); MatrixUDG(char vexs[], int vlen, int matrix[][9]); ~MatrixUDG(); // 深度優先搜索遍歷圖 void DFS(); // 廣度優先搜索(相似於樹的層次遍歷) void BFS(); // prim最小生成樹(從start開始生成最小生成樹) void prim(int start); // 克魯斯卡爾(Kruskal)最小生成樹 void kruskal(); // 打印矩陣隊列圖 void print(); private: // 讀取一個輸入字符 char readChar(); // 返回ch在mMatrix矩陣中的位置 int getPosition(char ch); // 返回頂點v的第一個鄰接頂點的索引,失敗則返回-1 int firstVertex(int v); // 返回頂點v相對於w的下一個鄰接頂點的索引,失敗則返回-1 int nextVertex(int v, int w); // 深度優先搜索遍歷圖的遞歸實現 void DFS(int i, int *visited); // 獲取圖中的邊 EData* getEdges(); // 對邊按照權值大小進行排序(由小到大) void sortEdges(EData* edges, int elen); // 獲取i的終點 int getEnd(int vends[], int i); };
MatrixUDG是鄰接矩陣對應的結構體。
mVexs用於保存頂點,mVexNum是頂點數,mEdgNum是邊數;mMatrix則是用於保存矩陣信息的二維數組。例如,mMatrix[i][j]=1,則表示"頂點i(即mVexs[i])"和"頂點j(即mVexs[j])"是鄰接點;mMatrix[i][j]=0,則表示它們不是鄰接點。
2. 克魯斯卡爾算法
/* * 克魯斯卡爾(Kruskal)最小生成樹 */ void MatrixUDG::kruskal() { int i,m,n,p1,p2; int length; int index = 0; // rets數組的索引 int vends[MAX]={0}; // 用於保存"已有最小生成樹"中每一個頂點在該最小樹中的終點。 EData rets[MAX]; // 結果數組,保存kruskal最小生成樹的邊 EData *edges; // 圖對應的全部邊 // 獲取"圖中全部的邊" edges = getEdges(); // 將邊按照"權"的大小進行排序(從小到大) sortEdges(edges, mEdgNum); for (i=0; i<mEdgNum; i++) { p1 = getPosition(edges[i].start); // 獲取第i條邊的"起點"的序號 p2 = getPosition(edges[i].end); // 獲取第i條邊的"終點"的序號 m = getEnd(vends, p1); // 獲取p1在"已有的最小生成樹"中的終點 n = getEnd(vends, p2); // 獲取p2在"已有的最小生成樹"中的終點 // 若是m!=n,意味着"邊i"與"已經添加到最小生成樹中的頂點"沒有造成環路 if (m != n) { vends[m] = n; // 設置m在"已有的最小生成樹"中的終點爲n rets[index++] = edges[i]; // 保存結果 } } delete[] edges; // 統計並打印"kruskal最小生成樹"的信息 length = 0; for (i = 0; i < index; i++) length += rets[i].weight; cout << "Kruskal=" << length << ": "; for (i = 0; i < index; i++) cout << "(" << rets[i].start << "," << rets[i].end << ") "; cout << endl; }
這裏分別給出"鄰接矩陣圖"和"鄰接表圖"的克魯斯卡爾算法源碼。