最小生成树-数学建模
最小生成树MinimumSpanningTree

8
1、Prim算法
算法求精-初始化
将根r涂红加入红点集U,TE=φ。
对每个白点i (0≤i ≤n-1, i≠r ), i所关联的最短紫边(r,i)的 长度为G[r][i], 这n-1条最短紫边构成了初始的候选轻边集。
因为树边为空,故将T[0..n-2]全部用来存放候选轻边集。
❖设V(G)={0,1,…,n-1}
❖算法的每一步均是在连接红、白点集的紫 边中选一轻边扩充到T(贪心),T从任意 一点r开始(r为根),直至U=V为止。 MST性质保证了贪心选择策略的正确性。
3
1、Prim算法
如何找轻边?
❖可能的紫边集
设红点集|U|=k, 白点集|V-U|=n-k,则可能的紫边 数为:k(n-k)。
//将(u,v)涂红加入树中,白点v加入红点集
ModifyCandidateSet(…);
//根据新红点v调整候选轻边集
}
}
算法终止时U=V,T=(V,TE)
6
1、Prim算法
实例
6 1
5
35 4
05
1
3
27 2
4
5
6
60 5
1
1
3
∞2
∞
4
5
0
151
3
2
5
2 4
4
5
0
151
3
2
5
2 4
4
5
0
151 2
int i, minpos, min=Infinity; for (i=k; i<n-1; i++) //遍历候选集找轻边
数学建模最小生成树例题

数学建模最小生成树例题摘要:一、最小生成树的定义和应用1.定义:最小生成树是一种图论中的算法,用于找到一个加权连通图的最小生成树。
2.应用:在网络分析、运筹学、数据压缩等领域具有广泛应用。
二、最小生成树的数学模型1.问题描述:给定一个加权连通图,求解其最小生成树。
2.模型建立:使用贪心算法,每次选择权值最小的边,累计得到最小生成树。
三、最小生成树的求解方法1.Kruskal 算法:按照权值从小到大的顺序依次选取边,每次选取的边需满足两个条件:一是选取的边所在的两个顶点不属于同一连通分量;二是选取的边的权值最小。
2.Prim 算法:从任意一个顶点开始,每次选择距离当前生成树距离最近的顶点,连接当前顶点与选取顶点之间的边,累计得到最小生成树。
四、最小生成树例题解析1.题目描述:给定一个加权连通图,求解其最小生成树。
2.解题步骤:a) 读题理解,提取关键信息;b) 建立数学模型,明确问题求解目标;c) 选择合适的算法,求解最小生成树;d) 输出结果,验证答案的正确性。
正文:最小生成树是一种图论中的算法,用于找到一个加权连通图的最小生成树。
最小生成树在网络分析、运筹学、数据压缩等领域具有广泛应用。
本文将介绍最小生成树的定义、数学模型、求解方法及例题解析。
一、最小生成树的定义和应用最小生成树是一种图论中的算法,用于找到一个加权连通图的最小生成树。
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。
最小生成树是生成树中边权值之和最小的生成树。
二、最小生成树的数学模型最小生成树问题的数学模型可以描述为:给定一个加权连通图G=(V,E),其中每条边e=(u,v) 都关联一个非负权值w(u,v),求解加权连通图的最小生成树。
三、最小生成树的求解方法目前求解最小生成树问题有两种经典算法:Kruskal 算法和Prim 算法。
1.Kruskal 算法:按照权值从小到大的顺序依次选取边,每次选取的边需满足两个条件:一是选取的边所在的两个顶点不属于同一连通分量;二是选取的边的权值最小。
最小生成树例子

最小生成树例子
最小生成树是一个在图论中常见的问题,通常在计算机网络和电路设计中出现。
它是指一个连通无环图,它的一棵生成树,如果再添加任何一条边都会产生环。
以下是一个简单的最小生成树的例子:
假设我们有一个由五个节点(A、B、C、D、E)和七条边组成的网络,每条边的权重表示连接两个节点所需的成本或距离。
节点 A - B: 3
节点 A - C: 5
节点 A - D: 6
节点 B - C: 4
节点 B - D: 7
节点 C - D: 8
节点 C - E: 2
节点 D - E: 9
节点 E - A: 10
我们可以使用Kruskal算法或Prim算法找到这个图的最小生成树。
在这个例子中,最小生成树可能是:A - B - C - D - E,总权重为18。
这是所有可能的生成树中权重最小的。
需要注意的是,这个结果可能会因图的结构和使用的算法而变化。
在实际应用中,可能还需要考虑其他因素,如网络的拓扑结构、流量需求等。
最小生成树算法详解

Kruskal算法应用案例
问题描述
最小生成树问题的求解算法除了Prim算法和Kruskal算法之外,还有基于动态规划的算法、基于回溯的算法、基于分治的算法等。
应用场景
例如,在计算几何中,可以通过基于动态规划的算法求解最小包围矩形、最小包围圆、最小包围球等问题;在数值计算中,可以通过基于回溯的算法求解一元高次方程的根等。
其他算法比较与择优
Kruskal算法
Prim算法
Boruvka算法
各算法优缺点比较
根据实际应用场景选择算法
03
Boruvka算法
时间复杂度为O(ElogE),其中E为边数,空间复杂度为O(E)。
各算法时间复杂度与空间复杂度比较
01
Kruskal算法
时间复杂度为O(ElogE),其中E为边数,空间复杂度为O(E)。
时间复杂度:Prim算法的时间复杂度为O(ElogE),其中E为边的数量。
Prim算法
总结词:Kruskal算法是另一种常用的最小生成树算法,其核心思想是通过将所有的边按照权值大小从小到大排序,然后依次选择每条边,如果这条边连接的两个顶点在已经生成的树中不构成环路,则将这条边加入到树中。详细描述:Kruskal算法的基本步骤如下将所有的边按照权值大小从小到大排序。初始化一颗空树作为生成的树的初始状态。从第一条边开始,遍历每条边,如果这条边连接的两个顶点在已经生成的树中不构成环路,则将这条边加入到树中。重复步骤3,直到所有的边都被遍历过。生成的树即为最小生成树。时间复杂度:Kruskal算法的时间复杂度为O(ElogE),其中E为边的数量。
详细描述:Prim算法的基本步骤如下
1. 从一个任意顶点开始,将该顶点加入到已经访问过的顶点集合中。
最小树与最小树形图(数学建模)讲解

最小树与最小树形图(数学建模)讲解一、最小树的定义及性质1. 定义:最小树,又称最小树,是指在给定的带权无向图中,包含图中所有顶点的一个树形结构,且树中所有边的权值之和最小。
2. 性质:(1)最小树中不存在回路;(2)对于最小树中的任意两个顶点,它们之间有且仅有一条路径;(3)最小树中边的数量等于顶点数量减一;(4)在最小树中添加任意一条边,都会形成一条回路;(5)最小树不唯一,但权值之和相同。
二、求解最小树的方法1. Prim算法Prim算法是一种贪心算法,其基本思想是从图中的一个顶点开始,逐步添加边和顶点,直到形成最小树。
具体步骤如下:(1)初始化:选择一个顶点作为最小树的起点,将其加入最小树集合;(2)迭代:在最小树集合和非最小树集合之间,寻找一条权值最小的边,将其加入最小树集合;(3)重复步骤2,直到所有顶点都加入最小树集合。
2. Kruskal算法Kruskal算法同样是一种贪心算法,其基本思想是将图中的所有边按权值从小到大排序,然后依次选择权值最小的边,判断是否形成回路,若不形成回路,则将其加入最小树集合。
具体步骤如下:(1)初始化:将所有顶点视为独立的树;(2)按权值从小到大排序所有边;(3)迭代:选择权值最小的边,判断其是否形成回路,若不形成回路,则将其加入最小树集合;(4)重复步骤3,直到所有顶点都在同一棵树中。
三、最小树形图的定义及求解方法1. 定义:最小树形图,又称最优树形图,是指在给定的有向图中,找到一个包含所有顶点的树形结构,使得树中所有边的权值之和最小。
2. 求解方法:朱刘算法(Edmonds' Algorithm)朱刘算法是一种用于求解最小树形图的算法,其基本思想是通过寻找图中的最小权值环,进行收缩和扩展操作,最终得到最小树形图。
具体步骤如下:(1)寻找最小权值环;(2)对最小权值环进行收缩操作,将环中的顶点合并为一个新顶点;(3)在新图中寻找最小树形图;(4)将新图中的最小树形图扩展回原图,得到原图的最小树形图。
图的常用算法——最小生成树

TE= {(V1,V4)5,(V4,V2)3 ,(V4,V6)7,
(V6,V3)2 ,(V3,V5)6 } LW= {(V4,V7)15
9
第六次 U={ V1,V4,V2 ,V6,V3 ,V5,V7 } TE= {(V1,V4)5,(V4,V2)3 ,(V4,V6)7, (V6,V3)2 ,(V3,V5)6},(V4,V7)15 } LW= { }
3
5
7
20
所以最小生成树由GE数组中的1,2,3,5,7 边组成。 2012-1-10
2012-1-10
10
2012-1-10
11
(4)算法如下: Procedure Prim(GA,CT); begin for I:=1 to n-1 do { 给CT赋初值,对应第0次的LW值 } [ CT[I].from :=1 ; ct[I].end: =I+1 ; ct[I].w:=GA[1, i+1 ]; for k:=1 to n-1 do { 进行n-1次循环,求出最小生成树的第K条边 } ①[ min:=maxint ; m:=k ; for j:=k to n-1 do if ct[j].w < min then min:=ct[j].w ; m:=j; ] ② if m<> k then ct[k] 与ct[m] 的交换 { 将最短边调到第K单元 }
1. 从图“G”的选取一个顶点放到“G’” 中,因只有一个顶点,因此该图是连通 的; 2. 以后每加入一个顶点,都要加入以该点 为顶点与已连通的顶点之中的一个顶点 为端点的一条边,使其既连通而不产生 回路,进行n-1次后,就产生G’,在G’ 中有n个顶点,n-1条边且不产生回路。
二、图的最小生成树
最小生成树算法总结

最小生成树算法总结最小生成树是指在一个无向连通图中,找到一个子树,使得这棵子树中所有边的权值之和最小。
最小生成树可以用于最优化问题,例如道路铺设、网络布线等。
下面将介绍三种最小生成树算法:Prim算法、Kruskal算法、Boruvka算法。
1. Prim算法Prim算法是一种贪心算法,从一个点开始,每次添加连接到已有集合中的最小边,直到所有点都在同一个集合中。
可以用以下步骤描述Prim算法:(1) 选择一个起点,将该起点加入最小生成树的顶点集合,然后将该顶点相邻的边加入边集合中。
(2) 从边集合中找到权值最小的一条边,将该边对应的顶点加入最小生成树的顶点集合,同时将该顶点相邻的边加入边集合中。
(3) 重复上述步骤,直到所有顶点都在最小生成树的顶点集合中。
Prim算法的实现可以使用堆优化,时间复杂度为O(E + VlogV),其中E为边数,V为顶点数。
2. Kruskal算法Kruskal算法也是一种贪心算法,与Prim算法不同的是,Kruskal算法是按照边的权值从小到大依次添加,直到所有顶点都在同一个集合中。
可以用以下步骤描述Kruskal算法:(1) 将所有边按照权值从小到大排序。
(2) 依次取出排好序的边,如果该边所连接的两个顶点不在同一个集合中,就将这条边加入最小生成树的边集合中,并将这两个顶点合并到同一个集合中。
(3) 重复步骤(2),直到所有顶点都在同一个集合中。
Kruskal算法的实现可以使用并查集,时间复杂度为O(ElogE),其中E为边数。
3. Boruvka算法Boruvka算法是一种基于集合的分治算法,与Prim算法和Kruskal算法不同,Boruvka算法的时间复杂度是线性的。
可以用以下步骤描述Boruvka算法:(1) 对每个顶点建立单元素集合。
(2) 对每个集合,选择与该集合相连的最小权值的边,将这些边添加到最小生成树的边集合中,并将这些集合合并到同一个集合中。
(3) 如果只剩下一个集合,算法结束。
第3讲最小生成树

介绍最小树的两种算法: 介绍最小树的两种算法: Kruskal算法和 算法和Prim破圈法 破圈法. 算法和 破圈法
T
A Kruskal算法(或避圈法) 算法(或避圈法) 算法 步骤如下: 步骤如下: 1) 选择边 1,使得 1)尽可能小; 选择边e 使得w(e 尽可能小 尽可能小; 2) 若已选定边 e1, e2 ,..., ei ,则从 E \ {e1, e2 ,..., ei } 使得: 中选取ei +1 ,使得 i) G[{e1, e2 ,..., ei +1}] 为无圈图, 为无圈图, ii) w(ei +1 ) 是满足 的尽可能小的权, 是满足i)的尽可能小的权 的尽可能小的权, 3) 当第 步不能继续执行时,则停止 当第2)步不能继续执行时 则停止. 步不能继续执行时, 定理 由Kruskal算法构作的任何生成树 算法构作的任何生成树 T * = G[{e1, e2 ,..., eν −1}] 都是最小树 都是最小树.
v1
v2
v3
v4
v5
平凡树
(2)找图中生成树的方法 ) 可分为两种: 可分为两种:避圈法和破圈法 A 避圈法 : 深探法和广探法 B 破圈法
A 避圈法 定理3的充分性的证明提供了一种构造图的生 定理 的充分性的证明提供了一种构造图的生 成树的方法. 成树的方法 这种方法就是在已给的图G中 这种方法就是在已给的图 中,每步选出一 条边使它与已选边不构成圈,直到选够n-1条边为 条边使它与已选边不构成圈,直到选够 条边为 这种方法可称为“避圈法” 加边法” 止. 这种方法可称为“避圈法”或“加边法” 在避圈法中,按照边的选法不同, 在避圈法中,按照边的选法不同,找图中生 成树的方法可分为两种:深探法和广探法. 成树的方法可分为两种:深探法和广探法
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返回
最小生成树与算法
定义 设T = (V , E1)是赋权图G = (V , E)的一棵生 成树,称T中全部边上的权数之和为生成树的权,记为
w(T ),即w(T ) = w(e).
eE1
如果生成树T *的权 w(T *)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
确定应在哪些站点之间铺设通讯 线路,是否可看作是在相应的加 权图中构造最小费用的生成树的 问题?
引例:计算机网络的线路设计
最小生成树
最大生成树 1) 一个完全图Kn有多少不同 的生成树? 2) 如何求其最小生成树?
引例:计算机网络的线路设计
10个顶点的完全图,其不同的生成树就有 一亿棵。
一般地,n个顶点的完全图,其不同的生成 树个数为nn-2。
引例:计算机网络的线路设计
8
1
2
5
7
1
5
6
3
10
4
3
9
最经济的网络不应该有任何封闭的
回路。
引例:计算机网络的线路设计
生成树或支撑树(spanning tree):G的子
图且是树,其顶点集等于G的顶点集;
8 1
5
7
2
1
5
6 如何简便地得到
3
10
左图的生成树?
4
3
它应有几条边?
9
引例:计算机网络的线路设计
w(T*) = min{w(T )},式中取遍G 的所有生成树 T.
T
返回
最小生成树算法及其MATLAB程序实 现
Kruskal算法 算法的MATLAB程序实 现 Prim算法
返回
Kruskal 算
法
基本思想:
最初把图的n个顶点看作n个分离的部分树,每个树具有 一个顶点,算法的每一步选择可连接两分离树的边中权最 小的边连接两个部分树,合二为一,部分树逐步减少,直到 只有一个部分树(n-1步之后)便得到最小生成树。
2 边权矩阵:
6 b=[1 1 1 2 2 3 3 4; 2 4 5 3 5 4 5 5;
4 9
3
8 1 5 6 7 9 10 3];
b=[1 1 1 2 2 3 3 4;2 4 5 3 5 4 5 5;8 1 5 6 7 9 10 3];
[B,i]=sortrows(b',3);B=B’; m=size(b,2);n=5;
赵根 赵亮
赵丽
赵虹 赵云 赵霞
赵松 赵梅
形象地表 示家族
树图——直观形象的表示工具
树: 没有圈的连通图 • 树中任意两点间有唯一路径。 • 树的边数恰好为顶点数减1。
引例:计算机网络的 线路设计
城市电信局有许多业务如收费, 营业,112,114等,希望在全市范围 实现计算机联网服务,共享各种资源。 一个主要关心的问题是:用数据通讯 线把一组站点联结起来,而不允许通 讯线在非站点处相交,如何连接可使 通讯线的花费最小?
t=1:n; k=0; T=[ ]; c=0;
for i=1:m
if t(B(1,i))~=t(B(2,i))
k=k+1; T(k,1:2)=B(1:2,i), c=c+B(3,i)
tmin=min(t(B(1,i)),t(B(2,i)));
tmax=max(t(B(1,i)),t(B(2,i)));
for j=1:n
if t(j)==tmax if k==n-1
t(j)=tmin;
break ;
end
end
end
end
end
T,c
Kruskal 算 法
程序运行结果:
T=
1
2
7
14
4
5
1
5
6
23
3
2
5
4
3
c=
17
返回
Prim算法
● 基本思想:任选一个顶点v0开始,连接 与v0最近的顶点v1,得子树T1,再连接与T1 最近的顶点v2得子树T2,如此继续下去, 直到所有顶点都用到为止。
1) 贪婪法可被用于各种各样问题的 处理。该法只是一种试探法,计 算上简便有效,可提供正确解的 一个近似。但一般情况下,不能 保证输出的解是正确的。其正确 性需要证明,这往往比较困难。
2) 已证明,求最小生成树的Kruskal算 法和Prim算法都是正确的
子树
3号 子树
返回
整理边权矩阵
初始化:j0, T, c0, k0; 对所有顶点i ,t(i)i .
B: 图的边权矩阵; T: 生成树的边集; C: 生成树的权; t: 顶点所属子树的编号
jj+1
t(B(1,j))t(B(2,j)) Y
N
TT(B(1,j),B(2,j)), cc+B(3,j),kk+1,i 0
8
1
2
ห้องสมุดไป่ตู้
5
7
时间复杂度: O(m)
1
5
6 其中m为图的边数
3
10
4
3
Kruskal 算 法
步骤
1) 选择边e1,使得w(e1)尽可能小;
2) 若已选定边 e1,e2,..e.i,,则从 E\{e1,e2,..ei.}, 中选取 ei 1,使得: i) G [e { 1,e2,.e .i .1} , 为]无圈图,
i i+1
N
k=n-1或j=m
Y
T, c
t(i)=max{t(B(1,j)), t(B(2,j))
Y
N
t(i) min{t(B(1,j)), t( B(2,j)),
终止
Y
i=n
N
Kruskal 算 法
例 : 用 Kruskal 算 法 求 引 例 中 的 加 权
图的最小生成树。
8 1
5
7
1
5
3
10
ii) w(ei1) 是满足i)的尽可能小的权,
3) 当第2)步不能继续执行时,则停止.
定理 由Kruskal算法构作的任何生成树
T *=G [e { 1 ,e2,.e . .1 } ,都]是最小生成树.
Kruskal 算 法
给每个子 树一个不 同的编号
1号 子树
8
1
2
5
7
1
5
3
6
10
4
3
9 2号
● 时间复杂度:O(n2) , n为图的顶点数
1) Kruskal算法和Prim算法都蕴涵了 贪婪法的思想,是贪婪法;
2) 贪婪法的基本思想:把解看成是 由若干个部件构成,每一步求出 解的一个部件(不是从整体或长 远的角度考虑,只是局部或当前 的最好选择)。求出的一个个部 件组合而作为最终的解。
最小生成树算法
参考书: 1.傅鹂 龚劬 刘琼荪 何中市 《数学实验》科学出版社 2.张绍民 李淑华 《数据结构教程C语言版》中国电力出版社
主要内容
一个例子 基本概念与结论 Kruskal算法 Prim算法 最小生成树问题的0-1规划模型
树图——直观形象的表示工具
类似于自 然界中的
树
赵明 赵雷 赵雨