最小生成树问题
最小生成树问题
什么是最小生成树(Minimum Spanning Tree, MST)?
- 是一棵树
- 连通,无回路
- |V|个顶点一定有|V|-1条边
- 向生成树中任加一条边都一定构成回路
- 是生成树
- 包含图的全部顶点
- 它的|V|-1条边都包含在图中
- 边的权重和最小
- 推论:最小生成树存在<->图连通
最小生成树问题中的贪心算法策略
- 什么是"贪"
- 每一步都要最好的
- 什么是"好"
- 选择权重最小的边
- 需要的约束
- 只能用图里有的边
- 只能正好用掉|v|-1条边
- 不能有回路
Prim算法——让一棵小树长大(归并点)
- 类似于Dijkstra算法,只需将访问的结点按顺序收录进入最小生成树MST即可
Prim算法伪代码描述:
void Prim()
{
MST={S};
while(1)
{
V=未收录顶点中dist最小者;
if(这样的v不存在)break;
将v收录进MST:dist[v]=0; //注意prim中是将收录后的顶点集合作为一个整体
for(v的每个邻接点w)
if(dist[w]!=0) //如果w没有被收录
if(E(v,w)<dist[w]) //v是生成树中的顶点,E[v,w]表示w与生成树中的顶点v的距离
{
dist[w]=E(v,w);
parent[w]=v;
}
}
if(MST中收的顶点不到v个) //prim算法收录的是点
ERROR("生成树不存在"); //prim算法如果生成树不存在,说明剩下顶点的dist均为无穷大,图不连通
}
- 其中初始化dist[v]=E(s,v)或正无穷,parent[s]=-1
- dist定义为一个顶点到最小生成树的距离(与生成树已收录的所有顶点之间距离最小的那个)
- prim算法相当于是依次在树中某个顶点与新增顶点之间加入一条边,已经在树中的顶点之间不会再新增边,因此不会产生回路
- 时间复杂度 适合稠密图
Kruskal算法——将森林合并为树(归并边)
将图看成一个森林,每个顶点为一棵独立的树,更为直截了当的贪心算法
Kruskal算法伪代码描述:
void Kruskal(Graph G)
{
MST=(); //MST初始为空
While(MST中不到v-1条边&&E中还有边)
{
从E中取一条权重最小的边E(v,w); //可借助最小堆
将E(v,w)从E中删除;
if(E(v,w)不在MST中构成回路) //可借助并查集
将E(v,w)加入MST;
else
彻底无视E(v,w);
}
if(MST中不到v-1条边) //kruskal算法收录的是边
ERROR("生成树不存在"); //同理,当E中的边全部删完并去掉后构成回路的边后,剩余的不到v-1条边,说明图是不连通的
}
- 时间复杂度 适合稀疏图
最小生成树问题演示
// 浙江大学mooc数据结构课程
#include<cstdlib>
#define INFINITY 65535
#define MaxVertexNum 100
#define ERROR -1
typedef int Vertex;
typedef int WeightType;
typedef char DataType;
typedef struct MGNode *PtrToMGNode;
typedef struct LGNode *PtrToLGNode;
typedef struct ENode *PtrToENode;
typedef struct AdjVNode *PtrToAdjVNode;
typedef PtrToMGNode MGraph;
typedef PtrToLGNode LGraph;
typedef PtrToENode Edge;
struct MGNode{
int Nv;
int Ne;
WeightType G[MaxVertexNum][MaxVertexNum];
DataType Data[MaxVertexNum];
};
struct ENode{
Vertex V1, V2;
WeightType Weight;
};
struct AdjVNode{
Vertex AdjV;
WeightType Weight;
PtrToAdjVNode Next;
};
typedef struct Vnode{
PtrToAdjVNode FirstEdge;
DataType Data;
} AdjList[MaxVertexNum];
struct LGNode{
int Nv;
int Ne;
AdjList G;
};
LGraph CreateGraph(int);
void InsertEdge(LGraph,Edge);
void Swap(Edge,Edge);
/* 邻接矩阵存储 - Prim最小生成树算法 */
Vertex FindMinDist( MGraph Graph, WeightType dist[] )
{ /* 返回未被收录顶点中dist最小者 */
Vertex MinV, V;
WeightType MinDist = INFINITY;
for (V=0; V<Graph->Nv; V++) {
if ( dist[V]!=0 && dist[V]<MinDist) {
/* 若V未被收录,且dist[V]更小 */
MinDist = dist[V]; /* 更新最小距离 */
MinV = V; /* 更新对应顶点 */
}
}
if (MinDist < INFINITY) /* 若找到最小dist */
return MinV; /* 返回对应的顶点下标 */
else return ERROR; /* 若这样的顶点不存在,返回-1作为标记 */
}
int Prim( MGraph Graph, LGraph MST )
{ /* 将最小生成树保存为邻接表存储的图MST,返回最小权重和 */
WeightType dist[MaxVertexNum], TotalWeight;
Vertex parent[MaxVertexNum], V, W;
int VCount;
Edge E;
/* 初始化。默认初始点下标是0 */
for (V=0; V<Graph->Nv; V++) {
/* 这里假设若V到W没有直接的边,则Graph->G[V][W]定义为INFINITY */
dist[V] = Graph->G[0][V];
parent[V] = 0; /* 暂且定义所有顶点的父结点都是初始点0 */
}
TotalWeight = 0; /* 初始化权重和 */
VCount = 0; /* 初始化收录的顶点数 */
/* 创建包含所有顶点但没有边的图。注意用邻接表版本 */
MST = CreateGraph(Graph->Nv);
E = (Edge)malloc( sizeof(struct ENode) ); /* 建立空的边结点 */
/* 将初始点0收录进MST */
dist[0] = 0;
VCount ++;
parent[0] = -1; /* 当前树根是0 */
while (1) {
V = FindMinDist( Graph, dist );
/* V = 未被收录顶点中dist最小者 */
if ( V==ERROR ) /* 若这样的V不存在 */
break; /* 算法结束 */
/* 将V及相应的边<parent[V], V>收录进MST */
E->V1 = parent[V];
E->V2 = V;
E->Weight = dist[V];
InsertEdge( MST, E );
TotalWeight += dist[V];
dist[V] = 0;//dist[V]=0代表已经访问过该顶点
VCount++;
for( W=0; W<Graph->Nv; W++ ) /* 对图中的每个顶点W */
if ( dist[W]!=0 && Graph->G[V][W]<INFINITY ) {
/* 若W是V的邻接点并且未被收录 */
if ( Graph->G[V][W] < dist[W] ) {//与Dijkstra同理,只不过这里dist[V]=0
/* 若收录V使得dist[W]变小 */
dist[W] = Graph->G[V][W]; /* 更新dist[W] */
parent[W] = V; /* 更新树 */
}
}
} /* while结束*/
if ( VCount < Graph->Nv ) /* MST中收的顶点不到|V|个 */
TotalWeight = ERROR;
return TotalWeight; /* 算法执行完毕,返回最小权重和或错误标记 */
}
/* 邻接表存储 - Kruskal最小生成树算法 */
/*-------------------- 顶点并查集定义 --------------------*/
typedef Vertex ElementType; /* 默认元素可以用非负整数表示 */
typedef Vertex SetName; /* 默认用根结点的下标作为集合名称 */
typedef ElementType SetType[MaxVertexNum]; /* 假设集合元素下标从0开始 */
void InitializeVSet( SetType S, int N )
{ /* 初始化并查集 */
ElementType X;
for ( X=0; X<N; X++ ) S[X] = -1;
}
void Union( SetType S, SetName Root1, SetName Root2 )
{ /* 这里默认Root1和Root2是不同集合的根结点 */
/* 保证小集合并入大集合 */
if ( S[Root2] < S[Root1] ) { /* 如果集合2比较大 */
S[Root2] += S[Root1]; /* 集合1并入集合2 */
S[Root1] = Root2;
}
else { /* 如果集合1比较大 */
S[Root1] += S[Root2]; /* 集合2并入集合1 */
S[Root2] = Root1;
}
}
SetName Find( SetType S, ElementType X )
{ /* 默认集合元素全部初始化为-1 */
if ( S[X] < 0 ) /* 找到集合的根 */
return X;
else
return S[X] = Find( S, S[X] ); /* 路径压缩 */
}
bool CheckCycle( SetType VSet, Vertex V1, Vertex V2 )
{ /* 检查连接V1和V2的边是否在现有的最小生成树子集中构成回路 */
Vertex Root1, Root2;
Root1 = Find( VSet, V1 ); /* 得到V1所属的连通集名称 */
Root2 = Find( VSet, V2 ); /* 得到V2所属的连通集名称 */
if( Root1==Root2 ) /* 若V1和V2已经连通,则该边不能要 */
return false;
else { /* 否则该边可以被收集,同时将V1和V2并入同一连通集 */
Union( VSet, Root1, Root2 );
return true;
}
}
/*-------------------- 并查集定义结束 --------------------*/
/*-------------------- 边的最小堆定义 --------------------*/
void PercDown( Edge ESet, int p, int N )
{ /* 改编代码4.24的PercDown( MaxHeap H, int p ) */
/* 将N个元素的边数组中以ESet[p]为根的子堆调整为关于Weight的最小堆 */
int Parent, Child;
struct ENode X;
X = ESet[p]; /* 取出根结点存放的值 */
for( Parent=p; (Parent*2+1)<N; Parent=Child ) {
Child = Parent * 2 + 1;
if( (Child!=N-1) && (ESet[Child].Weight>ESet[Child+1].Weight) )
Child++; /* Child指向左右子结点的较小者 */
if( X.Weight <= ESet[Child].Weight ) break; /* 找到了合适位置 */
else /* 下滤X */
ESet[Parent] = ESet[Child];
}
ESet[Parent] = X;
}
void InitializeESet( LGraph Graph, Edge ESet )
{ /* 将图的边存入边数组ESet,并且初始化为最小堆 */
Vertex V;
PtrToAdjVNode W;
int ECount;
/* 将图的边存入数组ESet */
ECount = 0;
for ( V=0; V<Graph->Nv; V++ )
for ( W=Graph->G[V].FirstEdge; W; W=W->Next )
if ( V < W->AdjV ) { /* 避免重复录入无向图的边,只收V1<V2的边 */
ESet[ECount].V1 = V;
ESet[ECount].V2 = W->AdjV;
ESet[ECount++].Weight = W->Weight;
}
/* 初始化为最小堆 */
for ( ECount=Graph->Ne/2; ECount>=0; ECount-- )
PercDown( ESet, ECount, Graph->Ne );
}
int GetEdge( Edge ESet, int CurrentSize )
{ /* 给定当前堆的大小CurrentSize,将当前最小边位置弹出并调整堆 */
/* 将最小边与当前堆的最后一个位置的边交换 */
Swap( &ESet[0], &ESet[CurrentSize-1]);
/* 将剩下的边继续调整成最小堆 */
PercDown( ESet, 0, CurrentSize-1 );//注意只调整前CurrentSize-1个边,交换后的最小边不做处理
return CurrentSize-1; /* 返回最小边所在位置 */
}
/*-------------------- 最小堆定义结束 --------------------*/
int Kruskal( LGraph Graph, LGraph MST )
{ /* 将最小生成树保存为邻接表存储的图MST,返回最小权重和 */
WeightType TotalWeight;
int ECount, NextEdge;
SetType VSet; /* 顶点数组 */
Edge ESet; /* 边数组 */
InitializeVSet( VSet, Graph->Nv ); /* 初始化顶点并查集 */
ESet = (Edge)malloc( sizeof(struct ENode)*Graph->Ne );
InitializeESet( Graph, ESet ); /* 初始化边的最小堆 */
/* 创建包含所有顶点但没有边的图。注意用邻接表版本 */
MST = CreateGraph(Graph->Nv);
TotalWeight = 0; /* 初始化权重和 */
ECount = 0; /* 初始化收录的边数 */
NextEdge = Graph->Ne; /* 原始边集的规模 */
while ( ECount < Graph->Nv-1 ) { /* 当收集的边不足以构成树时 */
NextEdge = GetEdge( ESet, NextEdge ); /* 从边集中得到最小边的位置 */
if (NextEdge < 0) /* 边集已空 */
break;
/* 如果该边的加入不构成回路,即两端结点不属于同一连通集 */
if ( CheckCycle( VSet, ESet[NextEdge].V1, ESet[NextEdge].V2 )==true ) {
/* 将该边插入MST */
InsertEdge( MST, ESet+NextEdge );//ESet+NextEdge表示ESet[NextEdge]
TotalWeight += ESet[NextEdge].Weight; /* 累计权重 */
ECount++; /* 生成树中边数加1 */
}
}
if ( ECount < Graph->Nv-1 )
TotalWeight = -1; /* 设置错误标记,表示生成树不存在 */
return TotalWeight;
}
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ValineGitalk