最小生成树模型与实验
最小生成树 实验报告

最小生成树实验报告最小生成树实验报告一、引言最小生成树是图论中的一个重要概念,它在实际问题中有着广泛的应用。
本次实验旨在通过编程实现最小生成树算法,并通过实验数据对算法进行分析和评估。
二、算法介绍最小生成树算法的目标是在给定的带权无向图中找到一棵生成树,使得树上所有边的权重之和最小。
本次实验我们选择了两种经典的最小生成树算法:Prim 算法和Kruskal算法。
1. Prim算法Prim算法是一种贪心算法,它从一个顶点开始,逐步扩展生成树的规模,直到包含所有顶点为止。
算法的具体步骤如下:(1)选择一个起始顶点,将其加入生成树中。
(2)从与生成树相邻的顶点中选择一个权重最小的边,将其加入生成树中。
(3)重复上述步骤,直到生成树包含所有顶点。
2. Kruskal算法Kruskal算法是一种基于并查集的贪心算法,它首先将图中的边按权重从小到大进行排序,然后逐个加入生成树中,直到生成树包含所有顶点为止。
算法的具体步骤如下:(1)将图中的边按权重从小到大进行排序。
(2)逐个加入边,如果该边的两个顶点不在同一个连通分量中,则将其加入生成树中。
(3)重复上述步骤,直到生成树包含所有顶点。
三、实验过程本次实验我们使用C++语言实现了Prim算法和Kruskal算法,并通过随机生成的图数据进行了测试。
1. Prim算法的实现我们首先使用邻接矩阵表示图的结构,然后利用优先队列来选择权重最小的边。
具体实现过程如下:(1)创建一个优先队列,用于存储生成树的候选边。
(2)选择一个起始顶点,将其加入生成树中。
(3)将与生成树相邻的顶点及其边加入优先队列。
(4)从优先队列中选择权重最小的边,将其加入生成树中,并更新优先队列。
(5)重复上述步骤,直到生成树包含所有顶点。
2. Kruskal算法的实现我们使用并查集来维护顶点之间的连通关系,通过排序后的边序列来逐个加入生成树中。
具体实现过程如下:(1)将图中的边按权重从小到大进行排序。
徐州工程学院数据结构最小生成树实验文档

for(j=0;j<G->vexnum-1;++j){ seat = minimize( G,A ); printf("select min: %d\n", seat); A[seat].know = 1; p=G->LH[seat].firstarc; for (p; p != NULL; p=p->nextarc){ i=p->adjvex; if(A[i].know == 0 && p->weight < A[i].lowcost){ A[i].nextvex = G->LH[seat].data; A[i].lowcost = p->weight; } }
}
location = search(G ,u);// 确定 u 元素在头结点数组中的位置 for (p=G->LH[location].firstarc ; p != NULL; p=p->nextarc ){
i = p->adjvex; A[i].nextvex = G->LH[location].data; A[i].lowcost = p->weight; A[i].know = 0; } A[location].know = 1; A[location].lowcost = 0; A[location].nextvex = '0';
// 建图
int search(Graph *G,char a);
int i,n1,n2,w; char a,b; ArcNode *p, *q;
printf(" 请输入顶点个数和边的条数: \n"); scanf("%d %d",&G->vexnum,&G->arcnum); printf(" 请输入顶点信息 \n"); for (i = 0; i < G->vexnum; ++i){
最小生成树 实验报告

最小生成树(Minimum Spanning Tree)实验报告1. 实验目的本实验旨在通过实践掌握最小生成树算法的基本原理和实现方法。
最小生成树是图论中的一个重要概念,用于解决具有权重的连通图的最优路径问题。
通过本实验,我们将学习如何使用最小生成树算法找到一棵连接图的所有节点且总权重最小的树。
2. 实验原理最小生成树是一个连通图的一种生成树,它的所有边的权重之和最小。
最小生成树的求解算法有多种,其中两种常用的算法是 Prim 算法和 Kruskal 算法。
2.1 Prim 算法Prim 算法是一种贪心算法,从一个节点开始,逐步扩展最小生成树的边。
具体步骤如下: 1. 选择一个起始节点作为最小生成树的根节点。
2. 在当前最小生成树的所有节点中选择一个与该树相连接的权重最小的边,将其加入最小生成树。
3. 将该节点标记为已访问。
4. 重复步骤 2 和步骤 3,直到所有节点都被访问。
2.2 Kruskal 算法Kruskal 算法也是一种贪心算法,通过不断选择权重最小的边来构建最小生成树。
具体步骤如下: 1. 对所有边按照权重进行排序。
2. 依次选择权重最小的边,如果该边的两个端点不在同一个连通分量中,则将该边加入最小生成树,并将这两个端点合并到同一个连通分量中。
3. 重复步骤 2,直到所有节点都在同一个连通分量中,即最小生成树构建完成。
3. 实验步骤本实验将使用 Prim 算法和 Kruskal 算法分别求解给定图的最小生成树。
3.1 数据准备首先,我们需要准备一个具有权重的连通图作为实验数据。
假设该图有 n 个节点和 m 条边,我们可以使用邻接矩阵或邻接表来表示这个图。
3.2 Prim 算法求解最小生成树1.首先,选择一个起始节点作为最小生成树的根节点,并将该节点标记为已访问。
2.初始化一个空的最小生成树,用于存储最终的结果。
3.重复以下步骤,直到所有节点都被访问:1.在当前最小生成树的所有节点中选择一个与该树相连接的权重最小的边,将其加入最小生成树。
最小生成树算法实验报告

最小生成树算法实验报告【实验报告】最小生成树算法实验一、实验目的本次实验旨在研究最小生成树算法,通过对比不同的算法,并对实验结果进行分析,探索最小生成树算法的优劣势和适应场景。
二、实验过程1.算法介绍本次实验中我们将使用两种最小生成树算法:普里姆算法和克鲁斯卡尔算法。
- 普里姆算法(Prim算法):从一个顶点开始,不断在剩下的顶点中选择到当前已有的最小生成树的距离最小的边,将该边的另一个顶点加入树中,直到所有的顶点都加入树中。
- 克鲁斯卡尔算法(Kruskal算法):首先将所有边按照权值从小到大进行排序,然后以最小权值的边开始,依次选择权值最小且不会形成环路的边,直到找到n-1条边为止,其中n为顶点数。
2.实验步骤首先,我们使用Python语言实现了普里姆算法和克鲁斯卡尔算法。
然后,我们构造了一些测试用例,包括不同规模的图和不同权值分布的图。
最后,我们对实验结果进行对比分析。
三、实验结果1.测试用例设计我们设计了三个测试用例,分别为小规模图、中规模图和大规模图,具体如下:-小规模图:顶点数为5的图,权值随机分布。
-中规模图:顶点数为50的图,权值随机分布。
-大规模图:顶点数为100的图,权值随机分布。
2.实验结果分析我们的实验结果如下表所示:算法,小规模图,中规模图,大规模图:-------:,:------:,:------:,:------:普里姆算法,13,455,703从实验结果可以看出,对于小规模图和中规模图,普里姆算法的运行时间明显低于克鲁斯卡尔算法。
但是对于大规模图,克鲁斯卡尔算法的运行时间与普里姆算法的运行时间差距不大,甚至略小于普里姆算法。
这是因为克鲁斯卡尔算法中排序边的时间复杂度为O(ElogE),而普里姆算法中筛选最小距离的边的时间复杂度为O(V^2)。
综上所述,普里姆算法适用于较小规模的图,而克鲁斯卡尔算法适用于较大规模的图。
四、实验总结本次实验研究了最小生成树算法,通过对比实验结果,我们发现不同算法在不同规模的图上的表现有所差异。
基于高维空间最小生成树自适应覆盖模型的可拒绝分类算法

21 0 0年 1 2月
电
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与ห้องสมุดไป่ตู้
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Vo13 . 2NO. 2 1
J u n l f e t o i s& I f r to e h o o y o r a c r n c o El n o ma i n T c n l g
De . 0 0 c 2 1
t i p r a c r i g t h a a d s rb to n h g — m e so a p c . e ag r t m e c i e h a g t c a s h spa e c o d n o t e d t it i u i n i i h di n i n l a e Th l o ih d s rb s t e t r e l s s
A C as c t nAlo i m t j c p in B sdo a t e lsi ai g r h wi Ree tO t ae nAd p i i f o t h o v
M i m u pa n n r e Co e i g M o e n H i h d m e so a pa e ni m S n i g T e v rn d li g - i n i n lS c
u i g M S wih t e a s m p i n t a h d e ft e g a h a e as a i l me t ft e ca sf r wh c fe s sn T t h s u to h tt e e g s o h r p r lo b sc e e n so h ls i e ih o f r i
关键词 :信号处理 ;可拒绝分类模型;高维 问 ;最小生成树 ; 自适应覆盖
最小生成树问题的ampl实际案例

最小生成树问题的AMPL实际案例导言在图论中,最小生成树指的是在一个连接了所有节点的图中,找到一棵权重之和最小的树。
最小生成树问题被广泛应用于网络设计、电路布线、城市规划等领域。
AMPL(A Mathematical Programming Language)是一种用于数值分析和优化的高级建模语言。
本文将通过一个具体的案例,探讨如何使用AMPL解决最小生成树问题。
案例背景假设我们有一个城市网络,城市之间通过道路连接。
我们希望使用最小的成本来连接所有城市,以便人们可以在城市之间通行。
问题分析我们可以将城市网络表示为一个带权重的图,其中城市是节点,道路是边,道路的权重表示建造和维护道路的成本。
我们的目标是找到一个最小生成树,即在图中选择一些边,使得所有的城市都能够通过这些边连通,并且这些边的权重之和最小。
数学建模为了使用AMPL解决最小生成树问题,我们需要将问题建模成一个线性规划模型。
首先,我们定义一些变量: - x ij表示边(i,j)是否被选择,如果被选择则取值为1,否则取值为0。
- c ij表示边(i,j)的权重。
然后,我们需要定义一些约束条件: - 每个城市必须通过某条边连接到最小生成=1,其中j表示与城市i相连的边树中的其他城市。
对于每个城市i,我们有∑x ijj(i,j)。
- 最小生成树中不能形成环。
对于每个子集S,使得S中的城市通过(i,j)连≤|S|−1。
接到最小生成树中的其他城市,我们有∑x ij(i,j)⊆S最后,我们需要定义目标函数: - 目标函数是最小化边的权重之和。
我们有min∑c ijx ij。
i,jAMPL代码下面是用AMPL建模的代码:set Cities; # 定义城市集合param c{Cities, Cities} >= 0; # 定义边的权重矩阵var x{Cities, Cities} binary; # 是否选择边minimize Total_Cost: sum{i in Cities, j in Cities} c[i,j] * x[i,j];subject to Connectedness{i in Cities}:sum{j in Cities} x[i,j] = 1;subject to No_Cycles{S in subset(Cities)}:sum{(i,j) in (S cross S)} x[i,j] <= card(S) - 1;结果分析通过运行AMPL代码,我们可以得到最小生成树的解。
环游与欧拉环游

(一)图的概念
几个基本概念:
图:由若干个不同的点与连接其中某些顶点的边所组成的图 形,称为图 图有二要素:“点”和“边”: “点”表示对象,“边”反映对象之间的关 G(V , E ) 系。
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(一)图的概念
进一步的概念:
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(一)图的概念
环游与欧拉环游:
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(二)欧拉环游及弗莱里算法
七桥问题:
流经哥尼斯堡的普雷格河的河湾有两个小岛,七座桥连接 了两岸和小岛(如图1),当地流传一个游戏:要求在一次散 步中恰好通过每座桥一次。
但是要注意,一个图存在欧拉环游,如果方法不对, 仍然可能找不到具体的欧拉环游。
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(二)欧拉环游及弗莱里算法
弗莱里算法:
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(二)欧拉环游及弗莱里算法
弗莱里算法求欧拉环游的实例:
以A为起点
A(~)B
A(~)BA
A(~)BAC
… A(~)BACD A(~)BACDE A(~)BACDEC A(~)BACDECBE(~)DA
数学建模理论与实践
—— 基于图论的数学建模
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基于图论的数学建模
一、欧拉环游问题与中国邮递员问题 二、最小生成树模型
三、最短路模型
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一、欧拉环游问题与中国邮递员问题
(一)图的概念 (二)欧拉环游及弗莱里算法
(三)中国邮递员问题
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(一)图的概念
问题的提出: 现实生活中,我们经常碰到一些现象,如:在一 群人中有些人互相认识,有些人互相不认识。又如: 某航空公司在100个城市之间建立若干航线,某些 城市间有直达航班,而另一些城市间没有直达航班 等等。以上现象都有共同内容:一是有研究的“对 象”,如人,城市等;二是这些对象之间存在着某 种关系:如互相认识,有直达航班等。为了表示这 些对象以及对象之间的关系,我们将“点”代表 “对象”,“边”表示“对象之间的关系”,引出 了“图”这个概念。
图论课件第二章_树

图论及其应用
应用数学学院
1
第二章 树
本章主要内容
一、树的概念与性质
二、生成树
三、最小生成树
2
本次课主要内容
(一)、树的概念与应用 (二)、树的性质 (三)、树的中心与形心
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2 m ( G ) d ( v ) k 1 kn 2 ( k ) 2 n 1 2 n 2
v V ( G )
所以,有:m (G)>n-1,与G是树矛盾! 例10 设G是森林且恰有2k个奇数顶点,则在G中有k条 边不重合的路P1, P2 ,…, Pk,使得:
v2 e2 e5 v1 v4 e4 e3 e6 v3
e1
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该问题归结于在图中求所谓的最小生成树问题。或 称为赋权图中的最小连接问题。 例4 化学中的分子结构与树 例如:C4H10的两种同分异构结构图模型为: h h h h h h h h h h h h h h
h h h
h
h
h
8
例5 电网络中独立回路与图的生成树 早在19世纪,图论还没有引起人们关注的时候,物理学 家克希荷夫就已经注意到电路中的独立回路与该电路中的所 谓生成树的关系。即:如果电路是(n, m)图,则独立回路的 个数为m-n+1.并且,生成树添上生成树外的G的一条边,就 可以得到一独立回路。 例6 通信网络中的组播树 在单播模型中,数据包通过网络沿着单一路径从源主机向 目标主机传递,但在组播模型中,组播源向某一组地址传递数 据包,而这一地址却代表一个主机组。为了向所有接收者传 递数据,一般采用组播分布树描述IP组播在网络里经过的路 径。组播分布树有四种基本类型:泛洪法、有源树、有核树 和Steiner树 。
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最小生成树模型与实验第六章 最小生成树模型与实验树是图论中的一个重要概念,由于树的模型简单而实用,它在企业管理、线路设计等方面都有很重要的应用。
§6.1树与树的性质上章已讨论了图和树的简单基本性质。
为使更清楚明了,现在使用实例来说明。
例6.1 已知有五个城市,要在它们之间架设电话线,要求任何两个城市都可以互相通话(允许通过其它城市),并且电话线的根数最少。
用五个点54321,,,,v v v v v 代表五个城市,如果在某两个城市之间架设电话线,则在相应的两个点之间联一条边,这样一个电话线网就可以用一个图来表示。
为了任何两个城市都可以通话,这样的图必须是连通的。
其次,若图中有圈的话,从圈上任意去掉一条边,余下的图仍是连通的,这样可以省去一根电话线。
因而,满足要求的电话线网所对应的图必定是不含圈的连通图。
图6.1的表达式满足要求的一个电话线网。
定义6.1 一个无圈的连通图称为树.例6.2 某大学的组织机构如下所示:v 5v 4v 图教务处 研究处校行政办公室 研究生院 财务科行政科 理工学院 人事学院 外语学院……如果用图表示,该工厂的组织机构图就是一个树。
上章给出了一些树的性质,为使能进一步研究这部分知识,先再列出常用一些树和生成树的性质。
树的性质:(1) 树必连通,但无回路(圈);(2) n 个顶点的树必有1-n 条边;(3) 树中任意两点间,恰有一条初等链;(4) 树连通,但去掉任一条边,必变为不连通;(5) 树无回路(圈),但不相邻顶点连一条边,恰得一回路(圈)。
生成树与最小树定义6.2 设图),(11E V G =是图},{E V G =的生成子图,如果1G 是一棵树,记),(1E V T =,则称T 是G 的一棵生成树。
定理6.1 图G 有生成树的充分必要条件是图G 的连通的。
数学物理文科理校教学校长证:必要性是显然的充分性:设G 是连通图。
(i )如果G 不含圈,由定义6.1可知,G 本身就是一棵树,从而G 是它自身的生成树。
(i i )如果G 含圈,任取一圈,从圈中任意去掉一条边,得到图G 的一个生成子图1G ,如果1G 不含圈,那么1G 是G 的一棵生成树(因为易见1G 是连通的);如果1G 仍含少量圈,那么从1G 中任取一个圈,从圈中再任意去掉一条边,得到图G 的一个生成子图2G ,如此重复,最终可以得到G 的一个生成子图k G ,它不含圈,则k G 是图G 的一棵生成树。
§6.2 最小生成树的实例与求解由以上充分性的证明中,提供了一个寻求连通图的生成树的方法,称这种方法为“破圈法”。
例6.4 在图6.1中,用破圈法求出图的一棵生成树解: 取一圈}{1233211v e v e v e v 去掉3e ;取一圈}{123544211v e v e v e v e v 去掉5e ;取一圈}{2657442v e v e v e v 去掉7e ;取一圈}{123856211v e v e v e v e v 去掉6e ;如图6.3所示,此图是图6.2的一个生成子图,且为一棵树(无圈),所以我们找一棵生成树},{11E V T =,其中,},,,{82411e e e e E =。
不难发现,图的生成树不是唯一的,对于上例若这样做:v v 5v3图取一圈}{1233211v e v e v e v 去掉3e ;取一圈}{123554211v e v e v e v e v 去掉4e ;取一圈}{123856211v e v e v e v e v 去掉6e ;取一圈}{4538574v e v e v e v 去掉8e 。
图6.3 图6.4 如图G 的生成树还有另外一种方法“避圈法”,主要步骤是在图中任取一条边1e ,找出一条不与1e 构成圈的边2e ,再找出不与},{21e e 构成圈的边3e 。
一般地,设已有},,,{21k e e e ,找出一条不与},,,{21k e e e 构成圈的边1+k e ,重复这个过程,直到不能进行下去为止。
这时,由所有取出的边所构成的图是图G 的一棵生成树。
定义6.2 设},{E V T =是赋权图},{E V G =的一棵生成树,称E '中全部边上的权数之和为生成树T 的权,记为)(T w 。
即∑∈=T v v ij j i w T w ],[)(。
(7.1)如果生成树*T 的权)(*T W 是G 的所有生成树的权中最小者,则称*T 是G 的最小生成树,简称为最小树。
即)}({min )(*T w T w T= (7.2) 式中对G 的所有生成树T 取最小。
求最小树通常用以下两种方法。
(1)破圈法:在给定连通图G 中,任取一圈,去掉一条最大权边(如果有两条或两条以上的边都是权最大的边,则任意去掉其中一条),在余图中(是图G 的生成子图)任取一圈,去掉一条最大权边,重复下去,直到余图中无圈为止,即可得到图G 的最小树。
例 6.4 用破圈法求图6.5的最小树。
图6.5是一赋权图。
],[211v v e =,1)(1=e w ;],[312v v e =, 4)(2=e w ; ],[323v v e =,2)(3=e w ,],[424v v e =,3)(4=e w ;],[435v v e =, 1)(5=e w ;],[526v v e =,5)(2=e w ,],[547v v e =,2)(7=e w ; ],[528v v e =,3)(8=e w 。
解: 取一圈}{1233211v e v e v e v 去掉2e ;取一圈}{2338562v e v e v e v 去掉6e ;取一圈}{2335442v e v e v e v 去掉8e ;取一圈}{4538574v e v e v e v 去掉8e 。
如图6.6所示,得到一棵生成树,即为所求最小树*T ,62121)(*=+++=T w 。
(2)避圈法(Kruskal 算法):在连通图G 中,任取权值最小的一条边(若有两条或两条以上权相同且最小,则任取一条),在未选边中选一条权值最小的边,要求所选边与已选边不构成圈,重复下去,直到不存在与已选边不构成圈的边为止。
已选边与顶点构成的图T 就是所求最小树。
算法的具体步骤如下:第一步:令1=i ,φ=0E (空集)第二步:选一条边i i E E e \∈,且i e 是使图}){,(1E E V G i i ⋃=-中不含圈的所有边)\(i E E e e ∈中权最小的边。
如果这样的边不存在,由),(1-=i E V T 是最小树。
v v5v 3图第三步:把i 换成1 i ,返回第二步。
例6.5 用避圈法求图6.5的最小树。
解: 在},,,{821e e e 中权值最小的边有51,e e ,从中任取一条1e ;在},,,{832e e e 中选取权值最小的边5e ;在},,,{822e e e 中权值最小边有3e ,7e ,从中任取一条边3e ;在},,,,{87642e e e e e 中选取7e ;在},,,{8642e e e e 中选取84,e e 。
但4e 与8e 都会与已选边构成圈,故停止,得到与图6.6一样的结果。
最小生成树(minimal spanning tree , MST )模型概括为:给定网络中一些点和这些点之间的距离,寻找连接所有这些点的最小总距离。
使用LINGO 软件编制此题的程序如下:MODEL:!Given the number of nodes and the distance betweenthem, finding the shortest total distance of linkson the network to connect all the nodes is theclassic problem called minimal spanning tree (MST);3v 5v v 图6.6SETS:CITY / 1.. 5/: U; ! U( I) = level of city I;! U( 1) = 0;LINK( CITY, CITY):DIST, ! The distance matrix; X; ! X( I, J) = 1 if we use link I, J;ENDSETSDATA: ! Distance matrix need not be symmetric;! However, city 1 is base of the tree;!to: A B C D E;DIST = 0 1 3 4 6 !from A;1 023 5 !from B;3 2 0 1 3 !from C;4 3 1 0 2 !from D;6 5 3 2 0;!from E;ENDDATA! The model size: Warning, may be slow for N >= 8;N = @SIZE( CITY);! Minimize total distance of the links;MIN = @SUM( LINK: DIST * X);! For city K, except the base, ... ; @FOR( CITY( K)| K #GT# 1:! It must be entered;@SUM( CITY( I)| I #NE# K: X( I, K)) = 1;! If there are 2 disjoint tours from 1 city toanother, we can remove a link without breakingconnections. Note: These are not very powerfulfor large problems;@FOR( CITY( J)| J #GT# 1 #AND# J #NE# K:U( J) >= U( K) + X ( K, J) - ( N - 2) * ( 1 - X( K, J)) + ( N - 3) * X( J, K); ););! There must be an arc out of city 1;@SUM( CITY( J)| J #GT# 1: X( 1, J)) >= 1;! Make the X's 0/1;@FOR( LINK: @BIN( X); );! The level of a city except the base is at least1 but no more than N-1, and is 1 if it links to the base;@FOR( CITY( K)| K #GT# 1: @BND( 1, U( K), 999999); U( K) <= N - 1 - ( N - 2) * X( 1, K); ); END使用Solve 求解获得如下结果:得到与图 6.6一样的结果, X(1,2)=1, X(2,3)=1, X(3,4)=1,X(4,5)=1, 其它X(I,J)=0。