构造可以使n个城市连接最小生成树
图的哈密顿路径与TSP问题

图的哈密顿路径与TSP问题图论是离散数学中的一个重要分支,研究的是图的性质和特征。
在图论中存在着一些重要的问题,其中包括哈密顿路径和旅行商问题(TSP)。
本文将介绍图的哈密顿路径和TSP问题,并探讨它们的联系和应用。
一、图的哈密顿路径1.1 图的定义与基本概念在图论中,图是由顶点和边组成的一种数学模型。
顶点用于表示不同的元素,边则表示这些元素之间的关系。
图可以分为有向图和无向图,有向图中的边具有方向性,而无向图中的边没有方向性。
1.2 哈密顿路径的定义对于一个图G,如果存在一条路径,使得该路径经过图中的每个顶点恰好一次,并且最后返回起点,则称这条路径为哈密顿路径。
1.3 哈密顿环的定义如果在哈密顿路径的定义中,该路径的起点和终点相同,则称这条路径为哈密顿环。
二、TSP问题2.1 TSP问题的定义旅行商问题(Traveling Salesman Problem,简称TSP)是一种著名的组合优化问题。
在TSP问题中,假设有n个城市,一个旅行商要从起点出发,经过每个城市一次,并最终回到起点。
求解TSP问题的目标是找到一条最短路径,使得旅行商的总旅行距离最短。
2.2 TSP问题的难解性TSP问题是一个NP难问题,即目前没有找到有效的解决方法,只能通过穷举法或近似算法来求解。
当城市数量较少时,可以通过穷举法找到最优解,但当城市数量增多时,穷举法的计算复杂度将呈指数级增长,因此需要采用启发式算法等近似求解方法。
三、TSP问题与哈密顿路径的联系3.1 TSP问题的哈密顿路径特性TSP问题可以看作是在一个完全图中寻找一个哈密顿路径,使得路径的总权重最小。
完全图是指图中的每两个顶点之间都有一条边。
因此,TSP问题是哈密顿路径的特殊情况。
3.2 TSP问题的解与哈密顿路径的关系在实际求解TSP问题时,常常通过构造图的哈密顿路径来逼近TSP 问题的最优解。
其中最著名的算法是Christofides算法,该算法通过构造最小生成树和欧拉回路的方式来逼近TSP问题的解。
最小生成树题目

最小生成树题目 最小生成树是图论中的一个重要概念,被广泛应用于路由算法、网络设计、电力传输等领域。
最小生成树问题可以简单描述为:给定一个连通图,选择一些边使得图中所有节点都能够连接,并且总边权之和最小。
最小生成树题目是在解决最小生成树问题时所遇到的具体情境。
以下通过分析两个不同的最小生成树题目,来理解最小生成树算法的应用。
题目1:某城市的道路规划 假设一个城市有多个地区,每个地区之间需要建立道路来连接。
已知每条道路的长度,在保证每个地区都能连通的情况下,设计一个道路规划方案,使得总道路长度最小。
解题思路: 1、首先,根据题目中给出的道路长度,建立一个无向带权图。
其中,每个地区对应图的节点,道路对应图的边,道路长度对应边的权值。
2、通过使用Kruskal或Prim算法,从这个带权图中构建最小生成树,即选取一些道路使得所有地区连通,并且这些道路的权值之和最小。
3、最小生成树即为最优的道路规划方案,输出最小生成树的边集合即可。
题目2:电力传输网络设计 某地区有多个居民点,需要建立电力传输网络来确保每个居民点都能接收到电力供应。
已知每个居民点之间建立电力线路的成本,在保证每个居民点都能接收到电力供应的情况下,设计一个电力传输网络,使得总成本最小。
解题思路: 1、根据题目给出的电力线路成本,建立一个带权完全图。
其中,每个居民点对应图的节点,电力线路对应图的边,电力线路成本对应边的权值。
2、通过使用Kruskal或Prim算法,从这个带权图中构建最小生成树,即选取一些电力线路使得所有居民点都能接收到电力供应,并且这些电力线路的成本之和最小。
3、最小生成树即为最优的电力传输网络设计方案,输出最小生成树的边集合即可。
最小生成树问题是一个经典的优化问题,通过构建最小生成树,我们可以找到图中连接所有节点的最优边集合。
在实际应用中,最小生成树算法可以帮助我们进行有效的资源分配、网络规划等决策。
总体来说,最小生成树题目涉及到图的建模和优化算法的运用。
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。
图的生成树

设w(e) > w(e’),令T’ = T* - e + e’,则w(T* ) > w(T’) 8
2.1树的基本概念
-
最小树的“割最优条 件”
T*
e
e’
充分性.设T*是生成树并满足定理中的条件但不是最小树,
设最小树为T0. 记eT*\ T0, 将e从T*中删除后产生一个割.
保证不形成圈. (避圈法) 如果当前弧加入后不形成圈, 则加入这条弧, 如果当前 弧加入后会形成圈, 则不加入这条弧, 并考虑下一条弧.
STEP0. 令i=1, j=0, T=.把G的边按照权由小到大排列,即
w ( e 1 ) w ( e 2 ) ; w ( e m )
STEP1. 判断T {ei}是否含圈. 若含圈, 转STEP2, 否则转STEP3.
15
Kruskal 算法的计算复杂性改进
算法实现改进:利用三个数组
size - 用来记录每个链表中所含节点的个数(链表规模); last - 用来记录每个链表中最后的节点编号 first - 用来记录每个节点所在链表的第一个节点.
如果链表L={1,2,4,5} ,则size(L)=|L|=4, last(L)=5, first(1)= first(2)= first(4) = first(5)=1.
STEP2. 令i=i+1. 若i m,转STEP1;否则结束,此时G不连通,所以没有最小树.
STEP3. 令T=T {ei}, j =j+1.若 j=n-1, 结束,T是最小树; 否则转STEP1.
正确性:圈最优条件 13
2.2 最小树算法 2.2.1 Kruskal 算法(1956 )
《数据结构》课程设计 普里姆算法 最小生成树

[i].stop_vex,lge[i].weight); /*输出N-1条最小边的信息*/
for(i=0;i<12;i++)
{
line(vex[lge[i].start_vex][0],vex[lge[i].start_vex][1],vex[lge
lge[min]=lge[i];
lge[i]=edge;
vx=lge[i].stop_vex;
for(j=i+1; j<pgraph->n-1; j++)
{
vy=lge[j].stop_vex;
weight=pgraph->arcs[vx][vy];
if(weight<lge[j].weight)
{
{550,250},{520,330},{430,400},{350,450},{270,400},{200,330}};
/*初始化个顶点的坐标*/
int info[12][12];
char *text;
void initalGraph(int vec[][2]) /*画出顶点函数*/
{
int gd=DETECT,gm;
[i].stop_vex][0],vex[lge[i].stop_vex][1]);
}
/*根据生成的最小边数组连线*/
printf("---It is done!---");
getch();
exit(1);
}
此程序再TURBOC2.0环境中编译通过运行.TURBOC2.0下载的地址
假设一个城市有n个小区,要实现n个小区之间的电网都能够

scanf("%d",&G.vexs[i]); printf("建立弧,请输入%d条弧的顶 点和权值(v1,v2,w):\n",G.arcnum); for(k=0;k<G.arcnum;k++) { scanf("%d%d%d",&v1,&v2,&weight); i=LocateVex(G,v1); j=LocateVex(G,v2); if(i<0||j<0) printf("ERROR\n"); return 0; G.arcs[i][j].adj=weight; G.arcs[j][i].adj=G.arcs[i][j].adj; } printf(“OK\n"); return 0;
数:"); um); for(i=0;i<G.vexnum;++i) for(j=0;j<G.vexnum;++j) G.arcs[i][j].adj=9999999; printf("输出网的%d个顶点(限数 字):",G.vexnum); for(i=0;i<G.vexnum;i++) printf("输入无向图的顶点数和弧 scanf("%d%d",&G.vexnum,&G.arcn
普里姆算法
假设 N=(V,{E}) 是一个含有 n 个顶点的连通网,TE是 N 上最小 生成树中边的集合,算法从U={u0},TE={}开始(U是指顶点 集V的一个非空子集),重复执行下述操作:在所有u属于U, v属于V-U的边(u,v)属于E中找到一条代价最小的边 (u0,v0)并入集合TE,同时u0并入U,直至U=V为止。此时 TE中必有n-1条边,则T=(V,{TE})为N的最小生成树。
数据结构课程设计选题

数据结构课程设计选题数据结构课程设计选题题⽬选题⼀:迷宫与栈问题【问题描述】以⼀个mXn的长⽅阵表⽰迷宫,0和1分别表⽰迷宫中的通路和障碍。
设计⼀个程序,对任意设定的迷宫,求出⼀条从⼊⼝到出⼝的通路,或得出没有通路的结论。
【任务要求】1)⾸先实现⼀个以链表作存储结构的栈类型,然后编写⼀个求解迷宫的⾮递归程序。
求得的通路以三元组(i,j,d)的形式输出。
其中:(i,j)指⽰迷宫中的⼀个坐标,d表⽰⾛到下⼀坐标的⽅向。
如,对于下列数据的迷宫,输出⼀条通路为:(1,1,1),(1,2,2),(2,2,2),(3,2,3),(3,1,2),…。
2)编写递归形式的算法,求得迷宫中所有可能的通路。
3)以⽅阵形式输出迷宫及其通路。
【测试数据】迷宫的测试数据如下:左上⾓(0,1)为⼊⼝,右下⾓(8,9)为出⼝。
出⼝出⼝选题⼆:算术表达式与⼆叉树【问题描述】⼀个表达式和⼀棵⼆叉树之间,存在着⾃然的对应关系。
写⼀个程序,实现基于⼆叉树表⽰的算术表达式的操作。
【任务要求】假设算术表达式Expression内可以含有变量(a~z)、常量(0~9)和⼆元运算符(+,-,*,/,^(乘幂))。
实现以下操作:1)ReadExpre(E)—以字符序列的形式输⼊语法正确的前缀表达式并构造表达式E。
2)WriteExpre(E)—⽤带括弧的中缀表达式输出表达式E。
3)Assign(V,c)—实现对变量V的赋值(V=c),变量的初值为0。
4)Value(E)—对算术表达式E求值。
5)CompoundExpr(P,E1,E2)--构造⼀个新的复合表达式(E1)P(E2)【测试数据】1)分别输⼊0;a;-91;+a*bc;+*5^x2*8x;+++*3^x3*2^x2x6并输出。
2)每当输⼊⼀个表达式后,对其中的变量赋值,然后对表达式求值。
选题三:银⾏业务模拟与离散事件模拟【问题描述】假设某银⾏有4个窗⼝对外接待客户,从早晨银⾏开门(开门9:00am,关门5:00pm)起不断有客户进⼊银⾏。
最小生成树定理

摘要:最小生成树(Minimum Spanning Tree,MST)是图论中的一个基本概念,它在网络设计、数据结构、算法设计等领域有着广泛的应用。
本文将详细介绍最小生成树定理的定义、性质、算法以及在实际应用中的重要性。
一、引言在图论中,一个图由顶点和边组成。
如果这个图是一个连通图,那么它的任意两个顶点之间都存在一条路径。
最小生成树定理研究的是如何从一个连通无向图中选择一些边,使得这些边构成一个连通子图,并且所有边的权值之和最小。
二、定义1. 图:由顶点集合V和边集合E组成,记为G=(V,E),其中V表示顶点集,E表示边集。
2. 连通图:对于图G中的任意两个顶点u、v,若存在一条路径连接u和v,则称图G是连通的。
3. 无向图:对于图G中的任意两个顶点u、v,若边(u,v)和边(v,u)同时存在,则称边(u,v)为无向边。
4. 权值:对于图G中的任意一条边(u,v),可以赋予一个非负实数w(u,v)作为权值。
5. 最小生成树:对于图G的一个连通子图T,如果满足以下两个条件,则称T为G 的最小生成树:(1)T是连通的;(2)T中的边权值之和最小。
三、性质1. 存在性:对于任意一个连通无向图,都存在一个最小生成树。
2. 唯一性:对于任意一个连通无向图,其最小生成树是唯一的。
3. 极小性:对于任意一个连通无向图,它的最小生成树中的边权值之和最小。
4. 极大性:对于任意一个连通无向图,它的最小生成树中的边权值之和最大。
四、算法1. 克鲁斯卡尔算法(Kruskal's Algorithm)(1)将图G中的所有边按照权值从小到大排序;(2)初始化一个空的最小生成树T;(3)遍历排序后的边,对于每条边(u,v):①检查边(u,v)是否与T中的任意一条边形成环;②若不形成环,则将边(u,v)加入T;(4)当T中的边数等于顶点数减1时,算法结束。
2. 普里姆算法(Prim's Algorithm)(1)从图G中选择一个顶点作为起始顶点v0;(2)初始化一个空的最小生成树T,并将v0加入T;(3)对于图G中的其他顶点v,初始化一个距离数组dist,其中dist[v]表示顶点v到T的距离,初始时dist[v]=∞(v≠v0);(4)遍历T中的顶点,对于每个顶点v,更新其相邻顶点的距离;(5)从距离数组中选择距离最小的顶点u,将其加入T;(6)重复步骤(4)和(5),直到T中的边数等于顶点数减1。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
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。
二、基本要求(1)城市间的距离网采用邻接矩阵表示,邻接矩阵的存储结构定义采用课本中给出的定义,若两个城市之间不存在道路,则将相应边的权值设为自己定义的无穷大值。
要求在屏幕上显示得到的最小生成树中包括了哪些城市间的道路,并显示得到的最小生成树的代价。
(2)表示城市间距离网的邻接矩阵(要求至少6个城市,10条边)(3)最小生成树中包括的边及其权值,并显示得到的最小生成树的代价。
三、算法基本思想描述Kruskal算法思想基本描述:假设连通图N=(V,{E}),则令最小生成树的初始状态为只有n 个顶点而无边的非连通图T=(V,{ }),图中每个顶点自成一个连通分量。
在E中选择代价最小的边,若该边依附的顶点落在T中不同的连通分量上,则将此边加入到T中,否则舍去此边而选择下一条代价最小的边。
以此类推,直至T中所有顶点都在同一个连通分量上为止。
四、详细设计1、数据结构的设计<1> 存储结构邻接矩阵存储方法(数组存储方法),利用两个数组来存储一个图,其构造原理比较简单。
对于具有n个顶点的图G=(V,E),定义一个具有n个元素的一维数组VERTEX[0..n-1],将图中顶点的数据信息分别存入该数组的一个数组元素中。
另外,定义一个二维数组A[0..n-1][0..n-1],该二维数组通常被称为邻接矩阵。
若以顶点在VERTEX数组中的下标来代表一个顶点,则邻接矩阵中元素A[i][j]存放顶点i到顶点j之间的关系信息,有1当顶点i与顶点j之间有边时A[i][j] =0 当顶点i与顶点j之间无边时对于网络,有ij W 当顶点i 与顶点j 之间有边时,且边上的权值为ij W 时A[i][j] =当顶点i 与顶点j 之间无边时<2> 图的表示用n 表示城市的个数,st 表示起始城市,ed 表示终点城市,dis 表示两城市间的距离。
下面是构成该结构体的源代码:typedef struct node { int st ;/*起点*/ int ed;/*终点*/ int dis ;/*距离*/ }node; node p[]; /*p[]数组用来储存城市和城市间的信息*/ 2 、算法的设计 <1> 克鲁斯卡尔算法设计a. 设置计数器E ,初值为0,记录已选中的边数。
将所有边从小到大排序,存于p[ ]中。
b. 从p[ ]中选择一条权值最小的边,检查其加入到最小生成树中是否会构成回路,若是,则此边不加入生成树;否则,加入到生成树中,计数器E 累加1。
c. 从E 中删除此最小边,转b 继续执行,直到k=n-1, 算法结束d. 判断是否构成回路的方法:设置集合S ,其中存放已加入到生成树中的边所连接的顶点集合,当一条新的边要加入到生成树中时,检查此边所连接的两个顶点是否都已经在S 中,若是,则表示构成回路,否则,若有一个顶点不在S 中 或者两个顶点都不在S 中,则不够成回路。
<2> 防止不能构成最小生成树的图为避免输入的图构成的不是连通图,设计了judge ( ) 函数来判断输入数据构成的是否为连通图,此函数的主要算法是源于普里姆算法,经过改编,形成了新的函数。
<3> 模块结构及功能a)int main ( ) //主程序b)int menu ( ) //菜单函数c)void create ( ) //输入城市信息函数d)void judge ( ) //判断是否能够生成最小生成树函数e)void display( ) //打印输出f)void set ( ) //初始化pre[],rank[]函数g)void find()//判断是否构成回路函数h)void Union ( ) //将能构成最小生成树的边添加到一个集合i)void Krushal( ) //克鲁斯算法求最小生成树<4> 主要模块算法描述Krushal算法描述:/*下面三个函数作用是检验当一条边添加进去,是否会产生回路*/ void set(int x)/*初始化*/{pre[x] = x;rank[x] = 0;}int find(int x)/*找到这个点的祖先*/{if(x != pre[x])pre[x] = find(pre[x]);return pre[x];}void Union(int x,int y)/*将这两个添加到一个集合里去*/{x = find(x);y = find(y);if(rank[x] >= rank[y]){pre[y] = x;rank[x] ++;}else pre[y] = x;}void Kruskal( ){int ans = 0,i,j,k = 0; /*ans用来记录生成最小树的权总值*/int index;int count = 0; /*记录打印边的条数*/for(i = 1;i <= n;i ++) /*初始化数组pre[x],rank[x]*/set(i);for(i = 1;i <= n;i ++){for(j = i + 1;j <= n;j ++){p[++k].st = i;p[k].ed = j;p[k].dis = a[i][j]; /*先把所有城市之间的路段看成一个边*/ }}for(i=1;i<=k;i++) /*把所有的边按从小到大进行排序*/{index=i;for(j=i+1;j<=k;j++) if(p[j].dis <p[index].dis) index=j;temp=p[index];p[index]=p[i];p[i]=temp;}for(i = 1;i <= k;i ++){if (find(p[i].st) != find(p[i].ed))/*如果这两点连接在一起不构成一个回路,则执行下面操作*/ {printf("\t 第%d 条路段为:%d--%d,权值为%d\n",++ count,p[i].st,p[i].ed,p[i].dis);/*将这条边的起点、终点打印出来*/ ans += p[i].dis; /*说明这条路段要用*/ Union(p[i].st,p[i].ed); } }printf("\t 遍历所有城市得到最小生成树的代价为: %d\n\n",ans); }五、源程序清单(详见附录)六、测试数据及测试结果以一个6个城市、10条边的网络图为例进行测试GE = ∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞9591814618221914221120561116192016邻接矩阵1、开始画面2、输入信息设置两顶点之间无边时∞权值为10000003、数据处理(1)、判断能否构成最小生成树(2)、遍历所有城市生成最小生成数16 115618生成的最小生成树1 53 2 64(3)、退出七、课程设计总结通过最小生成树的学习,我学会了树的多种存储结构和遍历方法,最小生成树的设计可以应用于我们生活中。