以邻接矩阵存储的图类型构造n个城市连接的最小生成树

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最小生成树的算法

最小生成树的算法

最小生成树的算法王洁引言:求连通图的最小生成树是数据结构中讨论的一个重要问题.在现实生活中,经常遇到如何得到连通图的最小生成树,求最小生成树不仅是图论的基本问题之一 ,在实际工作中也有很重要的意义,,人们总想寻找最经济的方法将一个终端集合通过某种方式将其连接起来 ,比如将多个城市连为公路网络 ,要设计最短的公路路线;为了解决若干居民点供水问题 ,要设计最短的自来水管路线等.而避开这些问题的实际意义 ,抓住它们的数学本质 ,就表现为最小生成树的构造。

下面将介绍几种最小生成树的算法。

一,用“破圈法”求全部最小生成树的算法1 理论根据1.1 约化原则给定一无向连通图 G =(V ,E )( V 表示顶点,E 表示边),其中 V={ 1v , 2v ,3v …… n v },E= { 1e , 2e , 3e …… n e }对于 G 中的每条边 e ∈ E 都赋予权ω(i e )>0,求生成树 T = (V ,H ),H ⊆ E ,使生成树所有边权最小,此生成树称为最小生成树.(1) 基本回路将属于生成树 T 中的边称为树枝,树枝数为n -1,不属于生成树的边称为连枝.将任一连枝加到生成树上后都会形成一条回路.把这种回路称为基本回路,记为()cf e 。

基本回路是由 T 中的树枝和一条连枝构成的回路.(2) 基本割集设无向图 G 的割集 S (割集是把连通图分成两个分离部分的最少支路集合) ,若 S 中仅包含有T 中的一条树枝,则称此割集为基本割集,记为()S e 。

基本割集是集合中的元素只有一条是树枝,其他的为连枝.(3) 等长变换设T=(V,H),为一棵生成树,e ∈ H, 'e ∈ E, 'e ∉ H,当且仅当'e ∈()cf e ,也就是说e ∈()S e ,则'T =T ⊕{e, 'e }也是一棵生成树。

当()e ω='()e ω时,这棵生成树叫做等长变换。

解释最小生成树

解释最小生成树

解释最小生成树最小生成树(Minimum Spanning Tree,简称MST)是一种图论中的算法,用于在一个加权连通图中找到一棵包含所有顶点且边权值之和最小的生成树。

生成树是指一个连通图的生成树是指保留图中所有的节点,但只保留足以保持这些节点连通的边的集合。

在实际应用中,我们常常需要找到一个最优的生成树来解决问题。

最小生成树算法可以用于寻找最短路径、最小费用最大匹配等问题。

本文将详细介绍最小生成树的算法及其应用。

一、算法原理最小生成树的算法基于贪心策略。

在生成树中,边的权值表示为边的邻接顶点之间的权值。

边的权值之和反映了边的权值大小。

因此,我们需要寻找的边的权值之和最小的生成树就是一棵最优的生成树。

算法的基本思想是首先将图中的节点按照权值从小到大排序。

然后,从权值最小的节点开始,不断地寻找一个未访问过的节点。

当找到一个未访问过的节点时,将其加入到生成树中,并将其与原图中所有已访问过的节点建立边联系。

这样,生成树中就有了一个未访问过的节点。

接下来,我们继续寻找下一个未访问过的节点。

如果找到了一个节点,我们继续寻找与该节点相邻的节点。

如果找到了一个已访问过的节点,我们继续寻找下一个未访问过的节点。

重复以上步骤,直到所有节点都被正确地加入到生成树中。

二、应用场景最小生成树算法在实际应用中具有广泛的应用,以下列举了几个典型的应用场景:1.最短路径问题:最小生成树算法可以用于寻找一个图中所有节点之间的最短路径。

通过构建最小生成树,我们可以得到图中所有节点之间的最短距离。

在实际应用中,我们可以使用最小生成树算法来找到一个城市的最佳路线,或者找到一个公司的最短路径。

2.最小费用最大匹配问题:最小生成树算法可以用于寻找一个图中所有节点之间的最小费用最大匹配。

在最小费用最大匹配问题中,我们需要找到一个图中所有节点之间的最小费用,使得这些费用之和最大化。

最小生成树算法可以帮助我们找到一个最优的解,从而实现最小费用最大匹配。

最小生成树问题

最小生成树问题

榆林学院12届课程设计《最小生成树问题》课程设计说明书学生姓名:赵佳学号:1412210112院系:信息工程学院专业:计算机科学与技术班级:计14本1指导教师:答辩时间:年月日最小生成树问题一、问题陈述最小生成树问题设计要求:在n个城市之间建设网络,只需保证连通即可,求最经济的架设方法。

存储结构采用多种。

求解算法多种。

二、需求分析1.在n个城市之间建设网络,只需保证连通即可。

2.求城市之间最经济的架设方法。

3.采用多种存储结构,求解算法也采用多种。

三、概要设计1、功能模块图2、功能描述(1)CreateUDG()创建一个图:通过给用户信息提示,让用户将城市信息及城市之间的联系关系和连接权值写入程序,并根据写入的数据创建成一个图。

(2)Switch()功能选择:给用户提示信息,让用户选择相应功能。

(3)Adjacency_Matrix()建立邻接矩阵:将用户输入的数据整理成邻接矩阵并显现在屏幕上。

(4)Adjacency_List()建立邻接表:将用户输入的数据整理成临接表并显现在屏幕上。

(5)MiniSpanTree_KRSL()kruskal算法:利用kruskal算法求出图的最小生成树,即:城市之间最经济的连接方案。

(6)MiniSpanTree_PRIM()PRIM算法:利用PRIM算法求出图的最小生成树,即:城市之间最经济的连接方案。

四、详细设计本次课程设计采用两种存储结构以及两种求解算法。

1、两种存储结构的存储定义如下:typedef struct Arcell{double adj;}Arcell,AdjMatrix[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM];typedef struct{char vexs[MAX_VERTEX_NUM]; //节点数组AdjMatrix arcs; //邻接矩阵int vexnum,arcnum; //图的当前节点数和弧数}MGraph;typedef struct Pnode //用于普利姆算法{ char adjvex; //节点double lowcost; //权值}Pnode,Closedge[MAX_VERTEX_NUM];//记录顶点集U到V-U的代价最小的边的辅助数组定义typedef struct Knode//用于克鲁斯卡尔算法中存储一条边及其对应的2个节点{char ch1; //节点1char ch2; //节点2double value;//权值}Knode,Dgevalue[MAX_VERTEX_NUM];2、求解算法采用Prim算法和Kruskal算法。

图的存储、遍历及最小生成树

图的存储、遍历及最小生成树

图的存储、遍历及最小生成树图的定义图(Graph )是由一个用线或边连接在一起的顶点或节点的集合。

是一种比线性表和树更为复杂的非线性数据结构,可称为图状结构或网状结构,前面讨论的线性表和树都可以看成是图的简单情况。

图G由两个集合V和E组成,记为:G=(V,E)其中:V是顶点的有穷非空集合,E是V中顶点偶对(称为边)的有穷集。

通常,也将图G的顶点集和边集分别记为V(G)和E(G)。

E(G)可以是空集。

若E(G)为空,则图G只有顶点而没有边。

有向图和无向图1.有向图如图7.1 G2所示每条边都是有方向的,则称G为有向图(Digraph)。

(1)有向边的表示有向边又称为弧,通常用尖括弧表示一条有向边,<v,w> 表示从顶点v 到w 的一段弧,v 称为边的始点( 或尾顶点) ,w 称为边的终点,( 或头顶点),<v,w> 和<w,v> 代表两条不同的弧。

【例】<vi,vj>表示一条有向边,vi是边的始点(起点),vj是边的终点。

注意: <vi,vj>和<vj,vi>是两条不同的有向边。

(2)有向图的表示【例】上面7.1图中G2是一个有向图。

图中边的方向是用从始点指向终点的箭头表示的,该图的顶点集和边集分别为:顶点集V={v 1 ,v 2 ,v 3 }弧集E={< v 1 ,v 2 >,<v 1 ,v 3 >,< v 2 ,v 3 >,<v 3 ,v 2 >} 。

注意:<v 3 ,v 2 > 与<v 3 ,v 2 > 表示两条不同的边。

2.无向图如图7.1G1中所示的每条边都是没有方向的,则称G为无向图(Undigraph)。

(1)无向边的表示通常用圆括号表示无向边,(v,w) 表示顶点v 和w 间相连的边。

在无向图中(v,w) 和(w,v) 表示同一条边,如果顶点v,w 之间有边(v,w) ,则v,w 互称为邻接点。

详解图的应用(最小生成树、拓扑排序、关键路径、最短路径)

详解图的应用(最小生成树、拓扑排序、关键路径、最短路径)

详解图的应用(最小生成树、拓扑排序、关键路径、最短路径)1.最小生成树:无向连通图的所有生成树中有一棵边的权值总和最小的生成树1.1 问题背景:假设要在n个城市之间建立通信联络网,则连通n个城市只需要n—1条线路。

这时,自然会考虑这样一个问题,如何在最节省经费的前提下建立这个通信网。

在每两个城市之间都可以设置一条线路,相应地都要付出一定的经济代价。

n个城市之间,最多可能设置n(n-1)/2条线路,那么,如何在这些可能的线路中选择n-1条,以使总的耗费最少呢?1.2 分析问题(建立模型):可以用连通网来表示n个城市以及n个城市间可能设置的通信线路,其中网的顶点表示城市,边表示两城市之间的线路,赋于边的权值表示相应的代价。

对于n个顶点的连通网可以建立许多不同的生成树,每一棵生成树都可以是一个通信网。

即无向连通图的生成树不是唯一的。

连通图的一次遍历所经过的边的集合及图中所有顶点的集合就构成了该图的一棵生成树,对连通图的不同遍历,就可能得到不同的生成树。

图G5无向连通图的生成树为(a)、(b)和(c)图所示:G5G5的三棵生成树:可以证明,对于有n 个顶点的无向连通图,无论其生成树的形态如何,所有生成树中都有且仅有n-1 条边。

1.3最小生成树的定义:如果无向连通图是一个网,那么,它的所有生成树中必有一棵边的权值总和最小的生成树,我们称这棵生成树为最小生成树,简称为最小生成树。

最小生成树的性质:假设N=(V,{ E}) 是个连通网,U是顶点集合V的一个非空子集,若(u,v)是个一条具有最小权值(代价)的边,其中,则必存在一棵包含边(u,v)的最小生成树。

1.4 解决方案:两种常用的构造最小生成树的算法:普里姆(Prim)和克鲁斯卡尔(Kruskal)。

他们都利用了最小生成树的性质1.普里姆(Prim)算法:有线到点,适合边稠密。

时间复杂度O(N^2)假设G=(V,E)为连通图,其中V 为网图中所有顶点的集合,E 为网图中所有带权边的集合。

【算法】关于图论中的最小生成树(MinimumSpanningTree)详解

【算法】关于图论中的最小生成树(MinimumSpanningTree)详解

【算法】关于图论中的最⼩⽣成树(MinimumSpanningTree)详解什么是图(network)什么是最⼩⽣成树 (minimum spanning tree)最⼩⽣成树的算法这⾥的图当然不是我们⽇常说的图⽚或者地图。

通常情况下,我们把图看成是⼀种由“顶点”和“边”组成的抽象⽹络。

在各个“顶点“间可以由”边“连接起来,使两个顶点间相互关联起来。

图的结构可以描述多种复杂的数据对象,应⽤较为⼴泛,看下图:为了更好地说明问题,下⾯我们看⼀个⽐较⽼套的通信问题:在各⼤城市中建设通信⽹络,如下图所⽰,每个圆圈代表⼀座城市,⽽边上的数字代表了建⽴通信连接的价格。

那么,请问怎样才能以最⼩的价格使各⼤城市能直接或者间接地连接起来呢?我们需要注意两点:最⼩的价格各⼤城市可以是直接或者间接相连的稍稍留⼼可以发现,题⽬的要求是,城市只需要直接或者间接相连,因此,为了节省成本,我们稍稍优化⼀下上述⽅案如下:可以看到,我们砍掉了原先在AD,BE之间的两条道路,建设价格⾃然就降下来了。

当然这个⽅案也是符合我们题⽬的要求的。

按照国际惯例,这⾥要说蛋是了。

上⾯的实例由于数据很简单,优化的⽅案很easy就看出来了。

但在实际中,数据量往往是⾮常庞⼤的。

所以,我们更倾向于设计⼀种⽅法,然后利⽤计算机强⼤的运算能⼒帮我们处理这些数据得出最优的⽅案。

那么,针对上述问题,我们⼀起来看看如何应⽤图的相关知识来实现吧。

为了直观,还是⽤图⽚给⼤家解释⼀下:对于⼀个图⽽⾔,它可以⽣成很多树,如右侧图2,图3就是由图1⽣成的。

从上⾯可以看出⽣成树是将原图的全部顶点以最少的边连通的⼦图,对于有n个顶点的连通图,⽣成树有n-1条边,若边数⼩于此数就不可能将各顶点连通,如果边的数量多于n-1条边,必定会产⽣回路。

对于⼀个带权连通图,⽣成树不同,树中各边上权值总和也不同,权值总和最⼩的⽣成树则称为图的最⼩⽣成树。

基本思想:假设有⼀个⽆向带权图G=(V,E),它的最⼩⽣成树为MinTree=(V,T),其中V为顶点集合,T为边的集合。

构造可以使n个城市连接的最小生成树

构造可以使n个城市连接的最小生成树

数据结构课程设计说明书学院:信息科学与工程学院班级:计算机11-2完成人:姓名:学号:************ 姓名:学号:************ 指导教师:山东科技大学2012年12月13日课程设计任务书一、课程设计题目:构造可以使n个城市连接的最小生成树二、课程设计应解决的主要问题:(1)邻接矩阵的构造及其存储(2)判断是否能够生成最小生成树(3)克鲁斯算法的设计(4)利用克鲁斯算法构造最小生成树时是否产生回路的判断(5)界面的设计三、任务发出日期:2012-11-28 课程设计完成日期:2012-12-13小组分工说明小组编号 35 题目:构造可使n个城市连接的最小生成树小组分工情况:王露:算法设计,void Kruskal()函数,void set ()函数,void find()函数,void Union()函数王炜程:void creat()函数,void judge()函数,int main()函数;int menu()函数,void display()函数组长签字:年月日指导教师对课程设计的评价成绩:指导教师签字:年月日目录一、主要问题------------------------------------------------------------------5二、基本要求------------------------------------------------------------------5三、算法基本思想描述------------------------------------------------------5四、详细设计------------------------------------------------------------------51、数据结构的设计----------------------------------------- 5<1> 存储结构------------------------------------------------------- 5<2> 图的表示--------------------------------------------------------62、算法的设计---------------------------------------------6<1> 克鲁斯卡尔算法设计----------------------------------------------6<2> 防止不能构成最小生成树的图--------------------------------------6<3> 模块结构及功能-------------------------------------------------- 7<4> 主要模块算法描述------------------------------------------------ 7五、源程序清单-----------------------------------------------------------------9六、测试数据及测试结果-----------------------------------------------------91、开始画面--------------------------------------------------------- 92、输入信息--------------------------------------------------------- 103、数据处理---------------------------------------------------------10(1)判断能否构成最小生成树--------------------------------------- 10(2)遍历所有的最小生成树----------------------------------------- 10(3)退出--------------------------------------------------------- 11七、课程设计总结--------------------------------------------------------------11八、附录--------------------------------------------------------------------------------11 参考书目--------------------------------------------------------------------------15构造可以使n个城市连接的最小生成树一、主要问题给定一个地区的n个城市间的距离网,用Prim算法或Kruskal算法建立最小生成树,并计算得到的最小生成树的代价。

最小生成树例题详解

最小生成树例题详解

最小生成树例题详解最小生成树(Minimum Spanning Tree,简称 MST)是一种图论中的算法,用于在一个加权连通图中找到一棵包含所有顶点且边权值之和最小的生成树。

下面是一个常见的最小生成树例题:给定一个由五只兔子和它们的家组成的奴隶图,如下图所示:```1 2 3 4 5/ / /6 7 8 9 10 11/ / /2 4 6 8 10 12```要求找到一棵包含所有顶点且边权值之和最小的生成树。

首先,我们需要遍历整个图,将每个节点的度数表示出来,度数等于该节点到其他节点的距离。

我们可以用度数最小的节点来代替这个节点。

接下来,我们需要计算每个节点到根节点的度数。

如果某个节点到根节点的度数大于等于它的度数,那么它就不是最小生成树的一部分,我们需要继续寻找。

最后,我们需要计算每个节点的边权值之和。

我们可以用度数最小的节点来代替这个节点,然后遍历该节点的邻居节点,计算它们的边权值之和。

以下是Python代码实现:```pythondef Minimum Spanning Tree(graph):# 遍历整个图,将每个节点的度数表示出来,度数最小为0for node in graph:度数 = [float(edge[node]) for edge ingraph.get_edges(node)]if度数[0] <= 0:return None# 找到最小生成树root = node = Nonefor node in graph.nodes():if root is None:if not any(edge[node] for edge in graph.get_edges(node)): root = nodebreakelse:# 度数最小的节点来代替该节点if not any(edge[node] for edge in graph.get_edges(node)): root = nodebreak# 计算该节点到根节点的度数度数 = [float(edge[node]) for edge ingraph.get_edges(node)]if度数[0] <= 0:return None# 找到连接到该节点的所有边neighbors = [node for edge in graph.get_edges(node) if edge[1] >= 0]# 计算该节点的边权值之和neighbors_sum = sum(度数)# 找到边权值之和最小的节点if neighbors_sum < neighbors_sum.min():root = nodebreakreturn root```在此算法中,我们使用了邻接表(neighbors table)来维护每个节点的邻居节点。

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以邻接矩阵存储的图类型构造n个城市连接的最小生成树代码:
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#define MaxVextexNum 30 /* 最大顶点数为30 */
#define INFINITY 32767 /* 定义一个权值的最大值*/
typedef struct{
int vexs[MaxVextexNum] ; /* 顶点表*/
int arcs[MaxVextexNum][MaxVextexNum] ; /* 邻接矩阵,即边表*/
int n ,e ; /* 顶点数和边数*/ }MGraph ; /* MGragh是以邻接矩阵存储的图类型*/
typedef struct{
int adjvertex ; /* 某顶点与已构造好的部分生成树的顶点之间权值最小的顶点*/
int lowcost ; /* 某顶点与已构造好的部分生成树的顶点之间的最小权值*/ }ClosEdge[MaxVextexNum] ; /* 用prim算法求最小生成树时的辅助数组*/
void CreatGraph(MGraph *G) /* 建立有向图G的邻接矩阵存储*/
{
int i, j, k, w ;
printf("请输入顶点数和边数n e:") ;
scanf("%d%d" ,&(G->n) ,&(G->e)) ;/* 输入顶点数和边数*/
printf("\n请输顶点字符信息(共%d个):", G->n) ;
for (i=0 ;i<G->n ;i++)
{
scanf("%d" ,&(G->vexs[i])) ; /* 输入顶点信息,建立顶点表*/ }
for (i=0 ;i<G->n ;i++)
for (j=0 ;j<G->n ;j++)
{
if(i == j)
{
G->arcs[i][j] = 0 ;
}
else
G->arcs[i][j] = INFINITY ;
}/* 初始化邻接矩阵32767为无穷大*/
printf("\n请输入边<Vi,Vj>对应的顶点序号(共%d对),以及权值:\n",G->e) ;
for (k=0 ;k<G->e ;k++)
{
scanf("%d%d%d" ,&i ,&j ,&w) ; /*输入e条边,建立邻接矩阵*/ G->arcs[i][j] = w ;/* 若加入G->edges[j][i]=1,则为无向图的邻接矩阵*/
G->arcs[j][i] = w ;
}
printf("此连邻接矩阵为(32767为无穷大):\n") ;
for(i=0 ;i<G->n ;i++)
{
for(j=0 ;j<G->n ;j++)
printf("%8d", G->arcs[i][j]) ;
printf("\n") ;
}
}
void MiniSpanTree_PRIM(MGraph G,int u,ClosEdge closedge)
{/* 从第u个顶点出发构造图G的最小生成树,最小生成树顶点信息存放在数组closedge中*/
int i ,j ,w ,k ,cost = 0 ;
for(i=0 ;i<G.n ;i++) /* 辅助数组初始化*/
if(i != u)
{
closedge[i].adjvertex = u ;
closedge[i].lowcost = G.arcs[u][i] ;
}
closedge[u].lowcost = 0 ; /* 初始,U={u} */
for(i=0 ;i<G.n-1 ;i++) /* 选择其余的G.n-1个顶点*/
{
w=INFINITY ;
for(j=0 ;j<G.n ;j++) /* 在辅助数组closedge中选择权值最小的顶点*/
if(closedge[j].lowcost!=0 && closedge[j].lowcost<w)
{
w=closedge[j].lowcost ;
k=j ;
} /* 求出生成树的下一个顶点k */
closedge[k].lowcost=0 ; /* 第k顶点并入U集*/
for(j=0 ;j<G.n ;j++) /* 新顶点并入U后,修改辅助数组*/
if(G.arcs[k][j]<closedge[j].lowcost)
{
closedge[j].adjvertex=k ;
closedge[j].lowcost=G.arcs[k][j] ;
}
}
printf("\n最小生成树中包括的城市间的道路:\n") ;
for(i=0; i<G.n;i++) /*打印最小生成树的各条边*/
if (i != u)
{
printf("%d->%d,%d\n",
i ,closedge[i].adjvertex ,G.arcs[i][closedge[i].adjvertex]) ;
cost=cost+G.arcs[i][closedge[i].adjvertex] ;
}
printf("\n最小生成树的代价为:%d\n\n", cost) ;
}
int main()
{
int t ;
MGraph G;
ClosEdge closedge ;
CreatGraph( &G ) ;
printf("请输入源点:") ;
scanf("%d", &t) ;
MiniSpanTree_PRIM(G ,t ,closedge) ;
return 1 ;
}
结果:

总结:
在做课程设计的时候,我们要先搞清楚原理,再考虑如何去实现!
对于城市的最小生成树问题,让我认识到图能够在计算机中存在,首先要捕捉它有哪些具体化、数字化的信息,比如说权值、顶点个数等,这也是说明了想要把生活中的信息转化成到计算机中必须用数字来完整的构成一个信息库,而图的存在,又涉及到了顶点与顶点之间的联系,图分为有向图和无向图,而无向图又是有向图在权值双向相等下的一种特例。

这次课程设计让我认识到对于一段代码,我们不仅要考虑它的可行性,更应该考虑它的算法复杂度,运行效率。

做同一件事,一万个人有一万种做法,换而言之,一万个人写一段代码实现
同一个功能可以得到一万段代码。

由此,我们可以看出做一件事要精益求精,多加斟酌。

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