最小代价生成树
目前为止的学习，我们能够看到现实中的很多问题都和图结构息息相关，因为现实中的关系往往不是一对一或一对多的关系，而是多对多的关系。例如有这样一个场景，假设我要在 n 个城市之间架设通信联络网，首先我们先明确一个前提：任意两个城市之间都需要架设通信网络？答案是否定的，因为这么做劳民伤财的，其实两个城市之间的互联可以通过多条链路连通，并不需要一定是直达的。
根据这一点，我们就能够明白，连通 n 个城市需要 n - 1 条链路。接下来考虑下一个问题，不同城市间可能存在着多条路径，路径有长短，也就是说假设的 n - 1 条链路会因为城市间距离的不同而产生成本上的差异。因此我们需要考虑如何选择出这样 n - 1 条路径，使得线路假设的成本最小。
在一个连通图中的所有生成树中，存在各边代价之和最小的生成树，则称该生成树为该联通网的最小代价生成树。在上面的例子中可以用联通网表示，在一个图结构中的顶点可以用于表示 n 个城市，边表示顶点之间的路径，用权表示城市之间的距离，这个使我们判断成本的重要参考。
MST
MST 性质是一些构造最小生成树算法使用的原理，因此先学习 MST 性质是下文的预备知识。
性质
假设 N = (V,E) 是一个连通网，U 是顶点集 V 的一个非空子集。若 (u,v) 是一条具有最小生成树权值(代价)的边，其中 u ∈ U，v ∈ V - U，则必存在一棵包含边 (u,v) 的最小生成树。
需要注解的是，在生成树构造时，图结构中的 n 个顶点分属于 2 个集合：
- 已落在生成树上的顶点集：U
- 尚未落在生成树上的顶点集：V - U
那么我们就需要在所连通的 U 中顶点和 V - U 中顶点的边中选取权值最小的边。
证明
反证法:假设网 N 的任何一棵最小生成树都不包含 (u,v)。设 T 是连通网上的一棵最小生成树，当将边 (u,v) 加入到 T 中时，由生成树的定义，T 中必存在一条包含 (u,v) 的回路。另一方面，由于 T 是生成树，则在 T 上必存在另一条边 (u',v')，其中 u' ∈ U,v'∈ Y - U，且 u 和 u' 之间、v 和 v' 之间均有路径相通。删去边 (u',v'),便可消除上述回路，同时得到另一棵生成树 T'。因为 (u,v) 的权值不高于 (u',v')，则 T 的权值亦不高于 T，T’ 是包含 (u',v') 的一棵最小生成树。由此和假设矛盾。 ——《数据结构(C语言版)》
Prim 算法(加点法)
该算法时间复杂度为 O(n2)，与图结构的边数无关，适合稠密图。由于直接讲算法难以理解，所以我先模拟一下算法。
算法模拟
所谓加点法就是每次操作的都是点啦。假设有如下图结构，从顶点 0 出发构造最小生成树。
首先顶点 0 选择它能够延伸出去的最短路径，那就是 0->1，因此我们把顶点 1 加入到点集中。
接着顶点 0,1 选择它能够延伸出去的最短路径，那就是 0->3，因此我们把顶点 3 加入到点集中。
接着顶点 0,1,3 选择它能够延伸出去的最短路径，那就是 1->2，因此我们把顶点 2 加入到点集中。
接着顶点 0,1,3,2 选择它能够延伸出去的最短路径，那就是 2->5，因此我们把顶点 5 加入到点集中。(由于我们要保证选取的边不能构成环，因此不能选择已经在点集中的 0->2 路径。)
最后顶点 0,1,3,2,5 选择它能够延伸出去的最短路径，那就是 5->4，因此我们把顶点 4 加入到点集中。到此所有的点都被添加到生成树中了，构造完毕。
算法流程
假设 N = (V,E) 是连通网，TE 是 N 上最小生成树中边的结合。
- U = {u0}(u0 ∈ V)，TE = {}；
- 在所有 u ∈ U，v ∈ V - U 的边 (u，v)∈ E 中找到一条权值最小的边 (u0,v0) 并入集合 TE，同时 v0 并入 U；
- 重复第二步，直至 U = V 为止。
- 每次选择最小边的时候，可能存在多条同样权值的边可选，不要犹豫任选其一就行。
算法实现
结构设计
当我使用邻接矩阵来存储时，由于需要描述 U 到 V-U 具有最小权值的边，因此需要两个数组来辅助：
- lowcost 数组：存储最小边上的权值；
- adjvex 数组：存贮最小边在 U 中的顶点。
算法步骤
首先将初始顶点 u 加入 U 中，对其每一个顶点 vj，将 lowcost 数组和 adjvex 数组初始化为到 u 的边信息。
接着循环 n - 1 次，每次循环进行如下操作：
- 从各个边中选出最小的边 lowcost[k] 选出；
- 将 k 顶点加入 U 中；
- 更新剩余每组最小边的信息，对于 V-U 中的边，若存在新的边权值比现有边更小，则更新 lowcost 数组为新的权值。
代码实现
#define INFINITY 65535
void MiniSpanTree_Prim(MGraph G)
{
int min;
int i,j,k;
int adjvex[MAXV]; //保存相关顶点下标
int lowcost[MAXV]; //保存相关顶点间边的权值
lowcost[0] = 0; //v0 加入生成树
adjvex[0] = 0; //初始化第一个顶点下标为 0
for(i = 1; i < G.n; i++) //初始化，循环除下标 0 外的所有顶点
{
lowcost[i] = G.edges[0][i]; //将 v0 顶点存在边的权值存入 lowcost
adjvex[i] = 0； //初始化都为 v0 的下标
}
for(i = 1; i < G.n; i++)
{
min = INFINITY; //初始化最小权值为 ∞
j = 1;
k = 0;
while(j < G.n) //循环全部顶点
{
if(lowcost[j] != 0 && lowcost[j] < min)
{ //若权值不为 0 且小于 min
min = lowcost[j]; //令当前权值为最小值
k = j; //当前最小值的下标拷贝给 k
}
j++;
}
cout << adjvex[k] << k; //输出当前顶点边中权值最小边
lowcost[k] = 0; //将顶点权值设为 0 表示添加入生成树
for(j = 1; j < G.n; j++)
{
if(lowcost[j] != 0 && G.edges[k][j] < lowcost[j])
{ //若下标为 k 的顶点各边权值小于当前顶点未被加入生成树权值
lowcost[j] = G.edges[k][j]; //将最小权值存入 lowcost
adjvex[j] = k; //将下标为 k 的顶点存入 adjvex
}
}
}
}
Kruskal 算法(加边法)
假若以“堆”结构来存放边进行堆排序，对于包含 e 条边的网，上述算法排序的时间复杂度为 O(e㏒2e)。只要采取合适的数据结构，算法的时间复杂度为 O(e㏒2e)。与普里姆算法相比，该算法更适合于求稀疏图的最小生成树。由于直接讲算法难以理解，所以我先模拟一下算法。
算法模拟
所谓加边法就是每次操作的都是点啦，假设有如下图结构。
在所有边挑选出一条最短的边为 (0,1)，添加边。
对于还未被添加的边，挑选出一条最短的边为 (0,3)，添加边。
对于还未被添加的边，挑选出一条最短的边为 (1,2)，添加边。
对于还未被添加的边，挑选出一条最短的边为 (4,5)，添加边。
对于还未被添加的边，挑选出一条最短的边为 (0,2)，但是添加了这条边之后会形成回路，因此不能添加。
继续挑选出一条最短的边为 (2,5)，添加边，到此所有的点都被被连通，构造完毕。
算法流程
假设 N = (V,E) 是连通网，将 N 中的边按权值从小到大的顺序排列。
- 初始状态只有 n 个顶点而没有边的非连通图 T = (V，{})，图中每个顶点都自成一个连通分量；
- 在 E 中选择权值最小的边，若该边依附的顶点落在 T 中不同的连通分量上(不形成回路)，则将此边加入到 T 中，否则不添加而选择下一条权值最小的边；
- 重复步骤 2，直至 T 中的所有顶点都在同一连通分量上为止。
算法实现
结构设计
由于我们的视角放在“边”上，因此我们选择边集数组来存储图结构，为我们提取边的信息提供方便。同时为了判断是否形成回路，我们可能需要结合并查集来判断。
算法步骤
首先将边集数组中的元素按权值从小到大排序。
接着依次检查边集数组的所有边，做如下操作：
- 从边集数组中选择一条边 (U1,U2);
- 在顶点数组中分别查找 v1 和 v2 所在的连通分量 vs1 和 vs2，进行判断。若 vs1 和 vs2 不相等，表明所选的两个顶点分别属于不同的连通分量，则合并连通分量 vs1 和 vs2。若相等，表明所选的两个顶点属于同一个连通分量属于同一个连通分量，舍弃这个边，选择下一条权值最小的边。
代码实现
void MiniSpanTree_Kruskal(MGraph G)
{
int i,n,m;
Edge edges[MAXE]; //定义边集数组
int parent[MAXV]； //判断回路的并查集
for(i = 0; i < G.n; i++)
{
n = Find(parent, edges[i].begin); //“查”操作
m = Find(parent, edges[i].end);
if(m != n) //若 n 和 m 不相等，说明回路不存在
{
parent[n] = m; //将此边结尾顶点放入下标为起点的 parent 中
cout << edges[i].begin << edges[i].end << edges[i].weight << endl;
}
}
}
int Find(int *parent, int f) //“查”操作
{
while(parent[f] > 0)
f = parent[f];
return f;
}
实例：公路村村通
情景需求
测试样例
输入样例
6 15
1 2 5
1 3 3
1 4 7
1 5 4
1 6 2
2 3 4
2 4 6
2 5 2
2 6 6
3 4 6
3 5 1
3 6 1
4 5 10
4 6 8
5 6 3
输出样例
12
情景分析
这个情景思路很明确，就是让我们找最小生成树，然后求一下最小生成树中权值的和。需要注意的是输入数据不足以保证畅通，这句话的意思是说给出的所有顶点可能会因为缺边导致无法连通，因此我们就需要对这种情况进行判断。
代码实现
Prim 算法
与上文的代码几乎无异，需要添加一个判断图是否连通的功能而已。判断方法是看看每一轮循环 k 值有没有被修改，如果没有被修改就证明图的连接被切断，也就是不连通，直接 return 就行了。
int MiniSpanTree_Prim(MGraph G)
{
int min;
int i, j, k;
int adjvex[MAXV]; //保存相关顶点下标
int lowcost[MAXV]; //保存相关顶点间边的权值
int cost = 0;
lowcost[1] = 0; //v1 加入生成树
adjvex[1] = 0; //初始化第一个顶点下标为 1
for (i = 2; i <= G->n; i++) //初始化，循环除下标 1 外的所有顶点
{
lowcost[i] = G->edges[1][i]; //将 v1 顶点存在边的权值存入 lowcost
adjvex[i] = 1; //初始化都为 v1 的下标
}
for (i = 2; i <= G->n; i++)
{
min = INFINITY; //初始化最小权值为 ∞
j = 1;
k = 0;
while (j <= G->n) //循环全部顶点
{
if (lowcost[j] != 0 && lowcost[j] < min)
{ //若权值不为 0 且小于 min
min = lowcost[j]; //令当前权值为最小值
k = j; //当前最小值的下标拷贝给 k
}
j++;
}
if (k != 0) //若 k 值被修改，证明成功添加了点
{
cost += min; //计算费用
lowcost[k] = 0; //将顶点权值设为 0 表示添加入生成树
}
else //若 k 值没被修改，证明图不连通，断了联系
{
return -1;
}
for (j = 2; j <= G->n; j++)
{
if (lowcost[j] != 0 && G->edges[k][j] < lowcost[j])
{ //若下标为 k 的顶点各边权值小于当前顶点未被加入生成树权值
lowcost[j] = G->edges[k][j]; //将最小权值存入 lowcost
adjvex[j] = k; //将下标为 k 的顶点存入 adjvex
}
}
}
return cost;
}
实例：通信网络设计
情景需求
测试样例
输入样例
5 4
1 2 3
1 3 11
2 3 8
4 5 9
输出样例
NO!
1 part:1 2 3
2 part:4 5
情景分析
这个情景思路也很明确，就是让我们找最小生成树，然后求一下最小生成树中权值的和。不过，我们可能会遇到像样例那样缺乏数据支撑的情况，也就是图被分割成了好几部分，这个情景对找到图被分割的各个部分提出了要求。
如何实现这个功能？我们联想到并查集，这是因为并查集这个结构能够描述一堆数据元素所在的集合关系，我们可以用并查集来确定一下图结构中被分为了几个部分。若所有点都属于同一个集合中，说明图是连通的，可以找最小生成树，若并查集中存在超过 1 个集合，说明图被分割成了好几部分，那就要分别输出各部分。
两种算法都可以实现功能，我选择 Prim 算法，不过我只有确定并查集中仅存在一个集合我才启动算法。
建图算法
我需要构造一个并查集来确定有多少个集合，因此我可以在建立邻接矩阵的时候顺手建好并查集。对于并查集不是很熟悉的朋友可以看我的另一篇博客并查集(Union Find)。
伪代码
代码实现
主函数
在主函数需要先判断并查集中是否仅存在一个集合，若仅存在一个集合才启动 Prim 算法。
伪代码
代码
参考资料
《大话数据结构》—— 程杰 著，清华大学出版社
《数据结构(C语言版|第二版)》—— 严蔚敏 李冬梅 吴伟民 编著，人民邮电出版社
并查集(Union Find)