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  • 最小生成树(Prim和Kruscal)

    求最小生成树最基本的两种算法,当然,还有其他算法。

    最小生成树

    概念

    一个有 n 个结点的连通图的生成树是原图的极小连通子图,且包含原图中的所有 n 个结点,并且有保持图连通的最少的边。

    概述

    在一给定的无向图G = (V, E) 中,(u, v) 代表连接顶点 u 与顶点 v 的边(即),而 w(u, v) 代表此边的权重,若存在 T 为 E 的子集(即)且为无循环图,使得
    的 w(T) 最小,则此 T 为 G 的最小生成树
     
    最小生成树其实是最小权重生成树的简称。

    性质

    最小生成树性质:设G=(V,E)是一个连通网络,U是顶点集V的一个非空真子集。若(u,v)是G中一条“一个端点在U中(例如:u∈U),另一个端点不在U中的边(例如:v∈V-U),且(u,v)具有最小权值,则一定存在G的一棵最小生成树包括此边(u,v)。

     
    (以上来自百度百科)
    注:一个图中的最小生成树不一定只有一个,若各边权值不等,则最小生成树唯一,若有2条或2条以上的边权值相等,则最小生成树可能不唯一

    Prim

    和dijkstra类似,采用红白点思想,就是选中一个起始点,标为红点,其他为白点,然后开始循环,找离所有被标记的红点最近的那个点,并将其标为红点,接着用这个点更新剩余的白点到所有的红点的最短距离,

    如此循环n次,得到答案。

    图解

    我们选中V1为起始点,并标记为红点,则此时:

    dis[V2]=6,dis[V3]=1,dis[V5]=7,dis[V6]=5,dis[V4]=5;

    则离红点最近的点是V3,我们选中V3为红点并分别更新其它点到红点的最短距离则此时:

    dis[V2]=5,dis[V5]=6,dis[V6]=4,dis[V4]=5;

    那么,我们继续循环以上步骤:

    此时离红点最近的点是V6

    dis[V2]=5,dis[V5]=6,dis[V4]=2;

    此时离红点最近的点是V4

    dis[V2]=5,dis[V5]=6;

    此时离红点最近的点是V2

    dis[V5]=6;

    完成!!!

    代码(普通)

    #include<bits/stdc++.h>
    using namespace std;
    int f[100][100],mt,ft[100],dis[100],n,m;
    void input()
    {
        int u,v,w;
        cin>>n>>m;
        memset(f,0x7f,sizeof(f));
        memset(ft,0,sizeof(ft));
        memset(dis,0x7f,sizeof(dis));
        ft[1]=true;
        dis[1]=0;
        for(int i=1;i<=m;i++)
        {
            cin>>u>>v>>w;
            f[i][i]=0;
            f[u][v]=f[v][u]=w;
        }
        for(int i=1;i<=n;i++)
        dis[i]=min(dis[i],f[1][i]);
    }
    void prim()
    {
        int k,minn; 
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            k=0;minn=1e9;
            for(int i=1;i<=n;i++)
            {
                if(!ft[i]&&dis[i]<minn)
                {
                    k=i;
                    minn=dis[i];
                }
            }
            ft[k]=true;
            if(k==0) break;
            mt=mt+dis[k];
            for(int i=1;i<=n;i++)
            if(!ft[i])
            dis[i]=min(dis[i],f[i][k]);
        }
    }
    void output()
    {
        cout<<mt;
    } 
    void text1()
    {
        input();
        prim();
        output();
    }
    int main()
    {
        text1();
        return 0;
    }

    代码(堆优化)

    堆优化类似dijkstra的堆优化,详情见dijkstra

    Kruscal

    这个思路很简单,从最小的边开始从小到大枚举,若此边所连的两点至少一点还没有被标记,那么,将此边加入最小生成树并标记点。

    #include<bits/stdc++.h>
    using namespace std;
    int father[100],n,m,k,mt;
    struct ed
    {
        int from;
        int to;
        int w;
    }edge[100];
    bool cmp(ed a,ed b)
    {
        if(a.w!=b.w)
        return a.w<b.w;
    }
    int fat(int x)
    {
        if(father[x]!=x) father[x]=fat(father[x]);
        return father[x];
    }
    void unionn(int a,int b)
    {
        int fa,fb;
        fa=fat(a);
        fb=fat(b);
        if(fa!=fb) father[fa]=fb;
    }
    void input()
    {
        cin>>n>>m;
        for(int i=1;i<=n;i++)
        father[i]=i;
        for(int i=1;i<=m;i++)
        cin>>edge[i].from>>edge[i].to>>edge[i].w;
        sort(edge+1,edge+m+1,cmp);
    }
    void kruscal()
    {
        for(int i=1;i<=m;i++)
        {
            if(fat(edge[i].from)!=fat(edge[i].to))
            {
                k++;
                mt+=edge[i].w;
                unionn(edge[i].from,edge[i].to);
            }
            if(k==n-1) break;
        }
    }
    void output()
    {
        cout<<mt;
    }
    void text1()
    {
        input();
        kruscal();
        output();
    }
    int main()
    {
        text1();
        return 0;
    }

    后记:nothing

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