最小生成树的Kruskal算法实现
Kruskal克鲁斯卡尔最小生成树算法(贪心算法)

Kruskal克鲁斯卡尔最⼩⽣成树算法(贪⼼算法)1. /*2. * Introduction to Algorithms3. * Chapter 23 --- MST.Kruskal4. * Tanky Woo @ 5. * 2012.1.76. */7.8. #include <</span>iostream>9. #include <</span>algorithm>10. using namespace std;11.12. const int maxint = 999999;13.14. typedef struct Road{15. int c1, c2;// a到b16. int value;//权值17. }Road;18.19. int no;20. int line;//记录实际关系数21. Road road[100];//设⼀个⽐较⼤的值,实际看输⼊最⼩⽣成树中:边数e=n-122. int node[101];//最⼩⽣成树:n顶点数23.24. bool myCmp(const Road &a,const Road &b)25. {26. if(a.value <</span> b.value)27. return 1;28. return 0;29. }30.31. //node[2]=1 node[8]=1 ,node[3]=1,共同的祖先,如果(3,8)加进去,则构成回路,不要32. //有点像并查集33. int Find_Set(int n)34. {35. if(node[n]==-1)36. return n;37. return node[n]= Find_Set(node[n]);38. }39.40. bool Merge(int s1,int s2)41. {42. int r1 = Find_Set(s1);43. int r2 = Find_Set(s2);44. if(r1 == r2)//如果相等证明构成回路,则直接返回⼀个0,不要把顶点加进来(下⼀步是加进去的)45. return 0;46. if(r1 <</span> r2)47. node[r2]= r1;48. else49. node[r1]= r2;50. return 1;51. }52.53. int main()54. {55. freopen("input.txt","r", stdin);56. //初始化全为-157. memset(node,-1, sizeof(node));58. scanf("%d",&no);59. scanf("%d",&line);60. int i;61. for(i=0; i<</span>line; ++i)62. {63. cin >> road[i].c1 >> road[i].c2 >> road[i].value;64. }65. sort(road, road+line, myCmp);66. int sum = 0, count = 0;// sum是MST的值,count是记录已使⽤的点数67. for(i=0; i<</span>line; ++i)68. {69. if(Merge(road[i].c1, road[i].c2))//如果返回的为0,则证明构成回路,不要加进70. {71. count ++;72. sum += road[i].value;73. }74. if(count == no-1)//e=n-1已经连通,可以退出75. break;76. }77. cout <</span><</span> sum <</span><</span> endl;78. return 0;79. }80.81.82. /*83. input.txt:84. 985. 1486. 1 2 487. 1 8 888. 2 3 889. 2 8 1190. 3 4 791. 3 6 492. 3 9 293. 4 5 994. 4 6 1495. 5 6 1096. 6 7 297. 7 8 198. 7 9 699. 8 9 7100. */。
编程实现最小生成树kruskal算法

编程实现最小生成树kruskal算法一、算法简介Kruskal算法是一种用于求解最小生成树的贪心算法。
它的基本思想是将所有边按照权值从小到大排序,然后依次选择权值最小的边,并将其加入到生成树中。
如果加入该边后不会形成环,则该边可以被加入到生成树中,否则舍弃该边,继续选择下一条权值最小的边。
二、算法流程1. 将所有边按照权值从小到大排序。
2. 初始化一个空的生成树。
3. 依次选择排序后的每条边,并判断是否会形成环。
4. 如果不会形成环,则将该边加入到生成树中。
5. 如果会形成环,则舍弃该边,继续选择下一条权值最小的边。
6. 直到所有节点都被遍历完毕或者已经找到了n-1条边。
三、代码实现Kruskal算法需要用到并查集来判断是否会形成环。
以下是Python代码实现:```pythonclass UnionFind:def __init__(self, n):self.parent = list(range(n))self.rank = [0] * ndef find(self, x):if self.parent[x] != x:self.parent[x] = self.find(self.parent[x]) return self.parent[x]def union(self, x, y):px, py = self.find(x), self.find(y)if px == py:return Falseif self.rank[px] > self.rank[py]:self.parent[py] = pxelif self.rank[px] < self.rank[py]:self.parent[px] = pyelse:self.parent[px] = pyself.rank[py] += 1return Truedef kruskal(n, edges):uf = UnionFind(n)edges.sort(key=lambda x: x[2])res, count = 0, 0for u, v, w in edges:if uf.union(u, v):res += wcount += 1if count == n - 1:breakreturn resn = 5 # 节点数目edges = [(0, 1, 2), (0, 2, 3), (1, 2, 1), (1, 3, 4), (2, 3, 5), (2, 4, 4), (3, 4 ,6)] # 边的列表,每个元素为(u,v,w),表示u和v之间有一条权值为w的边。
最小生成树克鲁斯卡尔算法详解

最小生成树克鲁斯卡尔算法详解转载自:数据结构中图结构的最小生成树克鲁斯卡尔算法详解我一直想把克鲁斯卡尔算法实现,但是由于马上就要考试了,而且自己由于天气寒冷等各种原因没能如愿。
不过在昨天一天的努力中,我终于完成了克鲁斯卡尔算法的实现。
算法是c++的,图的数据结构是以邻接矩阵为基础,并且使用了模板,所以可以对任何类型的顶点进行最小生成树的生成。
克鲁斯卡尔算法中的核心思想就是逐个在边的集合中找到最小的边,如果满足条件就将其构造,最后生成一个最小生成树。
它首先是一系列的顶点集合,并没有边,然后我们从邻接矩阵中寻找最小的边,看看它是否和现有的边连接成一个环,如果连接成环,则舍弃,另外取其它的边。
如果不连接成环,则接受这个边,并把其纳入集合中。
以此类推。
我们知道,一课有n个顶点的树(无论是树还是二叉树),它必定有n-1个边。
我们只需要对上述操作循环至少n-1次(因为可能选出的边会构成环,不是我们需要的边)。
下面就是我寻找最小边的c++代码:Code:min=INFINITY;for(i=0;i vexnum;i++){for(j=i;j vexnum;j++){if(arcs[i][j].adj!=INFINITY&&minarcs[i][j].adj){if(arcs[i][j].adj=vexSet.lowcost&&!vexSet.IsAlreadyIn(i,j)){min=arcs[i][j].adj;track_i=i;track_j=j;}}}}首先让min为最大(INFINITY),然后让其与邻接矩阵的一个个元素进行比较,我在遍历邻接矩阵的时候使用的是上三角(◥)法,因为无向网的邻接矩阵是对称矩阵。
当然我们必须记录满足调件的顶点的下标,所以track_i、track_j就变得必要了。
又因为我们要满足每次选取的最小权值的边呈递增数列,所以arcs[i][j].adj vexSet.lowcost(其中vexSet.lowcost为上次保存的最小边)就变得必要了。
c语言最小生成树kruskal算法

c语言最小生成树kruskal算法Kruskal算法是一种用于解决最小生成树问题的贪心算法。
它的核心思想是通过不断添加边来构建最小生成树,直到所有的顶点都被连接在一起。
本文将介绍Kruskal算法的基本原理、实现步骤以及其在实际应用中的一些注意事项。
一、基本原理最小生成树是一个无向图的生成树中边的权值和最小的生成树。
Kruskal算法是一种基于边的贪心算法,它的主要思想是按照边的权值从小到大的顺序选择边,并且每次选择的边不能构成环,直到所有的顶点都被连接在一起。
二、实现步骤1. 将图的所有边按照权值从小到大排序;2. 依次选择权值最小的边,如果这条边的两个顶点不在同一棵生成树中,则将这条边添加到最小生成树中,并将这两个顶点合并为一棵生成树;3. 重复步骤2,直到所有的顶点都被连接在一起。
三、注意事项1. 在实现Kruskal算法时,需要使用并查集数据结构来判断两个顶点是否在同一棵生成树中。
并查集是一种用于处理不相交集合的数据结构,它支持合并和查询两个集合的操作,可以有效地判断两个顶点是否在同一棵生成树中。
2. 在选择边的过程中,需要注意避免选择会导致环形成的边,否则会破坏生成树的结构。
3. Kruskal算法可以应用于带权无向图,但是对于带权有向图,则需要使用其他算法来解决最小生成树的问题。
4. Kruskal算法的时间复杂度为O(ElogE),其中E为图的边数。
这是因为在算法的过程中需要对边进行排序,并且需要进行并查集的操作。
四、应用场景Kruskal算法在实际应用中有着广泛的应用场景,例如:1. 网络布线规划:在进行网络布线规划时,可以使用Kruskal算法来确定最优布线方案,以减少总线的长度和成本。
2. 铁路规划:在进行铁路线路规划时,可以使用Kruskal算法来确定最优的铁路线路,以减少运输成本和时间。
3. 电力传输:在进行电力传输规划时,可以使用Kruskal算法来确定最优的输电线路,以减少能量损耗和成本。
② kruskal最小生成树算法的定义和实现

Krskal最小生成树算法是一种用来解决图论中最小生成树问题的算法。
它采用了一种贪心的策略,即每一步都选择权值最小的边,并且保证选择的边不会构成环,直到生成一棵最小生成树为止。
1. 算法的定义kruskal最小生成树算法的定义如下:输入:一个连通无向图G=(V,E),其中V是顶点集合,E是边的集合,每条边都有一个权值。
输出:G的最小生成树算法步骤:① 将图G的所有边按照权值从小到大进行排序。
② 初始化一个空的边集合T,该集合用来存放最小生成树的边。
③ 依次遍历排序后的边集合,对于每一条边e=(u,v),如果将该边添加到T中不会构成环,则将其添加到T中。
④ 重复步骤③,直到T中的边数等于V-1为止,此时T就是G的最小生成树。
2. 算法的实现下面是kruskal最小生成树算法的具体实现过程:```pythonclass UnionFind:def __init__(self, n):self.parent = [i for i in range(n)]def find(self, x):if self.parent[x] != x:self.parent[x] = self.find(self.parent[x]) return self.parent[x]def union(self, x, y):root_x = self.find(x)root_y = self.find(y)if root_x != root_y:self.parent[root_x] = root_ydef kruskal(graph):edges = []for u in range(len(graph)):for v in range(u+1, len(graph)):if graph[u][v] != 0:edges.append((u, v, graph[u][v])) edges.sort(key=lambda x: x[2])n = len(graph)result = []uf = UnionFind(n)for edge in edges:u, v, weight = edgeif uf.find(u) != uf.find(v):uf.union(u, v)result.append((u, v, weight))if len(result) == n - 1:breakreturn result```以上代码实现了kruskal最小生成树算法,其中使用了UnionFind类来实现并查集的功能,以判断是否构成环。
用Kruskal算法求无向图的最小生成树

用Kruskal算法求无向图的最小生成树该图用邻接矩阵表示,邻接表原理与之相同。
可以指出的是,对于有向图,算法可以做得更加简单,因为对无向图的“回边”情况的处理比有向图回边情况的处理要复杂一些。
图1:输入示例图二:输入时若两点之间没有公共边,则将权值设置为-1。
程序设置处理的最大点数为10。
图三:注意到Kruskal算法的解答结果有时候不是唯一的,这个结果和对图遍历时的顺序有关,但是必需注意的是所有的最小生成树其网络代价和是一样的。
下面是源代码:/* Kruskal.cCopyright (c) 2002, 2006 by ctu_85All Rights Reserved.*//* I am sorry to say that the situation of unconnected graph is not concerned */ #include "stdio.h"#define maxver 10#define maxright 100int G[maxver][maxver],record=0,touched[maxver][maxver];int circle=0;int FindCircle(int,int,int,int);int main(){int path[maxver][2],used[maxver][maxver];int i,j,k,t,min=maxright,exsit=0;int v1,v2,num,temp,status=0;restart:printf("Please enter the number of vertex(s) in the graph:\n"); scanf("%d",&num);if(num>maxver||num<0){printf("Error!Please reinput!\n");goto restart;}for(j=0;j<num;j++)for(k=0;k<num;k++){if(j==k){G[j][k]=maxright;used[j][k]=1;touched[j][k]=0;}elseif(j<k){re:printf("Please input the right between vertex %d and vertex %d,if no edge exists please input -1:\n",j+1,k+1); scanf("%d",&temp);if(temp>=maxright||temp<-1){printf("Invalid input!\n"); goto re;}if(temp==-1)temp=maxright;G[j][k]=G[k][j]=temp;used[j][k]=used[k][j]=0; touched[j][k]=touched[k][j]=0; }}for(j=0;j<num;j++){path[j][0]=0;path[j][1]=0;}for(j=0;j<num;j++) {status=0;for(k=0;k<num;k++) if(G[j][k]<maxright) {status=1; break;}if(status==0) break;}for(i=0;i<num-1&&status;i++) {for(j=0;j<num;j++)for(k=0;k<num;k++)if(G[j][k]<min&&!used[j][k]) {v1=j;v2=k;min=G[j][k];}if(!used[v1][v2]){used[v1][v2]=1;used[v2][v1]=1;touched[v1][v2]=1;touched[v2][v1]=1;path[i][0]=v1;path[i][1]=v2;for(t=0;t<record;t++)FindCircle(path[t][0],path[t][0],num,path[t][0]); if(circle){/*if a circle exsits,roll back*/circle=0;i--;exsit=0;touched[v1][v2]=0;touched[v2][v1]=0;min=maxright;}else{record++;min=maxright;}}}if(!status)printf("We cannot deal with it because the graph is not connected!\n");else{for(i=0;i<num-1;i++)printf("Path %d:vertex %d to vertex %d\n",i+1,path[i][0]+1,path[i][1]+1); }return 1;}int FindCircle(int start,int begin,int times,int pre){ /* to judge whether a circle is produced*/int i;for(i=0;i<times;i++)if(touched[begin][i]==1){if(i==start&&pre!=start){circle=1;return 1;break;}elseif(pre!=i)FindCircle(start,i,times,begin); elsecontinue;}return 1;}。
基于VB的最小生成树KRUSKAL算法的实现

每条边 的权值表示该条高速公路 的造价。要想使
总造价 最低 , 际 上 就 是 寻 找 该 网络 的 最 小 生 成 实 树 _ 。 目 前 , 解 最 小 生 成 树 的 经 典 算 法 有 1 j 求 K U K L算 法 ¨ ( 称 避 圈法 ) P I 算 法 j R SA 又 、 RM
关 键 词 : 权 连通 无 向 图 ;最 小生成树 ; B 加 V
中 图分 类 号 :P 9 T31
文 献标识 码 : A
文章 编号 :6 4— 4 5 2 1 ) 4—0 0 0 17 82 (00 0 1 1— 4
I pl m e a i n o RUSKAL’ g r t o m e nt to f K S Al o ihm f r
在 设计 任 意某 种 线 路 时 , 常 要 使 各 站 点 之 常 间保持 相通 , 然连 接 方法 很 多 , 需 要 找 出接 线 虽 但 总长度 最短 或使 某 种连 接 的总 费用 达 到 最 少 的连 接 方法 , 以尽 可 能 低 的 总造 价 建 设 若 干条 高 速 如 公路 , 把 个 城 市 联 系 在 一起 。n个 城 市 中 , 2 任
2 col f om t nS i c n eh o g , as g cபைடு நூலகம் rl nvr t, azo 3 0 0 C ia .S ho o r ai c neadT c nl F o e o G nuA r ut a U i sy L nh u7 07 , hn ) y i u ei
S l i i i um pa i e s d o VB o vng M n m S nn ng Tr e Ba e n
L in , A a— e ME a—un I a g Y N H ow n , I oya Q Y
最小生成树kruskal算法python代码解析

最小生成树kruskal算法python代码解析Krulskal算法是一种常用于计算最小生成树的算法,主要用于求解无向带权图的最小生成树。
下面我们来了解一下Krulskal算法的具体实现方法。
算法设计思路Krulskal算法的实现主要通过以下几个步骤:1. 初始化:对于给定的图G,首先需要把图中所有的边按照权重大小从小到大排序,然后初始化一个空的边集合T。
2. 遍历:按照边的权重从小到大的顺序遍历所有的边。
3. 判定:对于当前遍历到的边,如果这条边的两个端点不在同一个连通块中,那么就将这条边加入到集合T中,同时将这两个端点所在的连通块合并成一个连通块。
4. 输出:最终输出的集合T即为图G的最小生成树。
代码解析下面给出Krulskal算法的Python代码实现。
1. 初始化```def init(graph):edges = []nodes = set()for start in graph:nodes.add(start)for end, weight in graph[start]:edges.append((start, end, weight))edges = sorted(edges, key=lambda e: e[2]) # 对边按照权重排序 return edges, nodes```在初始化中,我们将图G中所有的边按照权重大小从小到大排序,同时用一个set集合来存储所有的节点,方便后面的查找。
2. 遍历```def kruskal(graph):edges, nodes = init(graph)tree_edges = []disjoint_sets = [{node} for node in nodes]for start, end, weight in edges:start_set = find_set(disjoint_sets, start)end_set = find_set(disjoint_sets, end)if start_set != end_set:tree_edges.append((start, end))merge_sets(disjoint_sets, start_set, end_set)return tree_edges```在这一步中,我们按照边的权重从小到大的顺序遍历所有的边,同时查找每条边的两个端点所在的连通块。
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#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#define M 20
#define MAX 20
typedef struct
{
int begin;
int end;
int weight;
}edge;
typedef struct
{
int adj;
int weight;
}AdjMatrix[MAX][MAX];
typedef struct
{
AdjMatrix arc;
int vexnum, arcnum;
}MGraph;
void CreatGraph(MGraph *);//函数申明
void sort(edge* ,MGraph *);
void MiniSpanTree(MGraph *);
int Find(int *, int );
void Swapn(edge *, int, int);
void CreatGraph(MGraph *G)//构件图
{
int i, j,n, m;
printf("请输入边数和顶点数:\n");
scanf("%d %d",&G->arcnum,&G->vexnum);
for (i = 1; i <= G->vexnum; i++)//初始化图{
for ( j = 1; j <= G->vexnum; j++)
{
G->arc[i][j].adj = G->arc[j][i].adj = 0;
}
}
for ( i = 1; i <= G->arcnum; i++)//输入边和权值
{
printf("请输入有边的2个顶点\n");
scanf("%d %d",&n,&m);
while(n < 0 || n > G->vexnum || m < 0 || n > G->vexnum) {
printf("输入的数字不符合要求请重新输入:\n");
scanf("%d%d",&n,&m);
}
G->arc[n][m].adj = G->arc[m][n].adj = 1;
getchar();
printf("请输入%d与%d之间的权值:\n", n, m);
scanf("%d",&G->arc[n][m].weight);
}
printf("邻接矩阵为:\n");
for ( i = 1; i <= G->vexnum; i++)
{
for ( j = 1; j <= G->vexnum; j++)
{
printf("%d ",G->arc[i][j].adj);
}
printf("\n");
}
}
void sort(edge edges[],MGraph *G)//对权值进行排序{
int i, j;
for ( i = 1; i < G->arcnum; i++)
{
for ( j = i + 1; j <= G->arcnum; j++)
{
if (edges[i].weight > edges[j].weight)
{
Swapn(edges, i, j);
}
}
}
printf("权排序之后的为:\n");
for (i = 1; i < G->arcnum; i++)
{
printf("<< %d, %d >> %d\n", edges[i].begin, edges[i].end, edges[i].weight); }
}
void Swapn(edge *edges,int i, int j)//交换权值以及头和尾
{
int temp;
temp = edges[i].begin;
edges[i].begin = edges[j].begin;
edges[j].begin = temp;
temp = edges[i].end;
edges[i].end = edges[j].end;
edges[j].end = temp;
temp = edges[i].weight;
edges[i].weight = edges[j].weight;
edges[j].weight = temp;
}
void MiniSpanTree(MGraph *G)//生成最小生成树
{
int i, j, n, m;
int k = 1;
int parent[M];
edge edges[M];
for ( i = 1; i < G->vexnum; i++)
{
for (j = i + 1; j <= G->vexnum; j++)
{
if (G->arc[i][j].adj == 1)
{
edges[k].begin = i;
edges[k].end = j;
edges[k].weight = G->arc[i][j].weight;
k++;
}
}
}
sort(edges, G);
for (i = 1; i <= G->arcnum; i++)
{
parent[i] = 0;
}
printf("最小生成树为:\n");
for (i = 1; i <= G->arcnum; i++)//核心部分
{
n = Find(parent, edges[i].begin);
m = Find(parent, edges[i].end);
if (n != m)//判断是否有回路,如果有,舍弃
{
parent[m] = n;
printf("<< %d, %d >> %d\n", edges[i].begin, edges[i].end, edges[i].weight); }
}
}
int Find(int *parent, int f)//找尾
{
while ( parent[f] > 0)
{
f = parent[f];
}
return f;
}
int main(void)//主函数
{
MGraph *G;
G = (MGraph*)malloc(sizeof(MGraph));
if (G == NULL)
{
printf("memory allcation failed,goodbye");
exit(1);
}
CreatGraph(G);
MiniSpanTree(G);
system("pause");
return 0;
}
/%BD%F5%B1%F3ljb/blog/item/7bce9a339f74f049ac4b5f30.html
#include "heap.h"
#include "UFSets.h"
template <class T, class E>
void Kruskal (Graph<T, E>& G,
MinSpanTree<T, E>& MST) {
MSTEdgeNode<T, E> ed; //边结点辅助单元
int u, v, count;
int n = G.NumberOfVertices(); //顶点数
int m = G.NumberOfEdges(); //边数
MinHeap <MSTEdgeNode<T, E>> H(m); //最小堆
UFSets F(n); //并查集
for (u = 0; u < n; u++)
for (v = u+1; v < n; v++)
if (G.getWeight(u,v) != maxValue) {
ed.tail = u; ed.head = v; //插入堆
ed.cost = G.getWeight (u, v);
H.Insert(ed);
count = 1; //最小生成树边数计数
while (count < n) { //反复执行, 取n-1条边
H.Remove(ed); //退出具最小权值的边
u = F.Find(ed.tail); v = F.Find(ed.head);
//取两顶点所在集合的根u与v
if (u != v) { //不是同一集合,不连通
F.Union(u, v); //合并,连通它们
MST.Insert(ed); //该边存入MST
count++;
}
}
};。