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Prim 算法介绍

转载 作者:知者 更新时间:2024-03-12 20:00:43 27 4
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一 点睛

在生成树的过程中,把已经在生成树中的节点看作一个集合,把剩下的节点看作另外一个集合,从连接两个集合的边中选择一条权值最小的边即可。

二 算法介绍

首先任选一个节点,例如节点1,把它放在集合 U 中,U={1},那么剩下的节点为 V-U={2,3,4,5,6,7},集合 V 是图的所有节点集合。

现在只需要看看连接两个集合(U 和 V-U)的边中,哪一条边的权值最小,把权值最小的边关联的节点加入集合 U 中。从上图可以看出,连接两个集合的 3 条边中,1-2 边的权值最小,选中它,把节点 2 加入集合 U 中,U={1,2},V - U={3,4,5,6},如下图所示。

再从连接两个集合(U 和 V-U)的边中选择一条权最小的边。从上图看出,在连接两个集合的4条边中,节点2到节点7的边权值最小,选中这条边,把节点7加入集合U={1,2,7}中,V-U={3,4,5,6}。

如此下去,直到 U=V 结束,选中的边和所有的节点组成的图就是最小生成树。这就是 Prim 算法。

直观地看图,很容易找出集合 U 到 集合 U-V 的边中哪条边的权值是最小的,但在程序中穷举这些边,再找最小值,则时间复杂度太高。可以通过设置数组巧妙解决这个问题,closet[j] 表示集合 V-U 中的节点 j 到集合 U 中的最邻近点,lowcost[j] 表示集合 V-U 中节点 j 到集合 U 中最邻近点的边值,即边(j,closest[j]) 的权值。

例如在上图中,节点 7 到集合 U 中的最邻近点是2,cloeest[7]=2。节点 7 到最邻近点2 的边值为1,即边(2,7)的权值,记为 lowcost[7]=1,如下图所示。

所以只需在集合 V - U 中找到 lowcost[] 只最小的节点即可。

三 算法步骤

1 初始化

令集合 U={u0},u0 属于 V,并初始化数组 closest[]、lowcost[]和s[]。

2 在集合 V-U 中找 lowcost 值最小的节点t,即 lowcost[t]=min{lowcost[j]},j 属于 V-U,满足该公式的节点 t 就是集合 V-U 中连接 U 的最邻近点。

3 将节点 t 加入集合 U 中。

4 如果集合 V - U 为空,则算法结束,否则转向步骤 5。

5 对集合 V-U 中的所有节点 j 都更新其 lowcost[] 和 closest[]。if(C[t][j]<lowcost[j]){lowcost[j]=C[t][j];closest[j]=t;},转向步骤2。

按照上面步骤,最终可以得到一棵权值之和最小的生成树。

四 图解

图 G=(V,E)是一个无向连通带权图,如下图所示。

1 初始化。假设 u0=1,令集合 U={1},集合 V-U={2,3,4,5,6,7},s[1]=true,初始化数组 closest[]:除了节点1,其余节点均为1,表示集合 V-U 中的节点到集合 U 的最邻近点均为1.lowcost[]:节点1到集合 V-U 中节点的边值。closest[] 和 lowcost[] 如下图所示。

初始化后的图为:

2 找 lowcost 最小的节点,对应的 t=2,选中的边和节点如下图。

3 加入集合U中。将节点 t 加入集合 U 中,U={1,2},同时更新 V-U={3,4,5,6,7}

4 更新。对 t 在集合 V-U 中的每一个邻接点 j,都可以借助 t 更新。节点 2 的邻接点是节点 3 和节点7。
C[2][3]=20<lowcost[3]=无穷大,更新最邻近距离 lowcost[3]=20,最邻近点 closest[3]=2;

C[2][7]=1<lowcost[7]=36,更新最邻近距离 lowcost[7]=1,最邻近点 closest[7]=2;

更新后的 closest[] 和 lowcost[] 如下图所示。

更新后的集合如下图所示:

5 找 lowcost 最小的节点,对应的 t=7,选中的边和节点如下图。

6  加入集合U中。将节点 t 加入集合 U 中,U={1,2,7},同时更新 V-U={3,4,5,6}

7 更新。对 t 在集合 V-U 中的每一个邻接点 j,都可以借助 t 更新。节点 7 的邻接点是节点 3、4、5、6。
C[7][3]=4<lowcost[3]=20,更新最邻近距离 lowcost[3]=4,最邻近点 closest[3]=7;

C[7][4]=4<lowcost[4]=无穷大,更新最邻近距离 lowcost[3]=9,最邻近点 closest[4]=7;

C[7][5]=4<lowcost[5]=无穷大,更新最邻近距离 lowcost[3]=16,最邻近点 closest[5]=7;

C[7][6]=4<lowcost[6]=28,更新最邻近距离 lowcost[3]=25,最邻近点 closest[6]=7;

更新后的 closest[] 和 lowcost[] 如下图所示。

更新后的集合如下图所示:

8 找 lowcost 最小的节点,对应的 t=3,选中的边和节点如下图。

9 加入集合U中。将节点 t 加入集合 U 中,U={1,2,3,7},同时更新 V-U={4,5,6}

10 更新。对 t 在集合 V-U 中的每一个邻接点 j,都可以借助 t 更新。节点 3 的邻接点是节点 4。
C[3][4]=15>lowcost[4]=9,不更新

closest[] 和 lowcost[] 数组不改变。

更新后的集合如下图所示:

11 找 lowcost 最小的节点,对应的 t=4,选中的边和节点如下图。

12 加入集合U中。将节点 t 加入集合 U 中,U={1,2,3,4,7},同时更新 V-U={5,6}

13 更新。对 t 在集合 V-U 中的每一个邻接点 j,都可以借助 t 更新。节点 4 的邻接点是节点 5。
C[4][5]=3<lowcost[5]=16,更新最邻近距离 lowcost[5]=3,最邻近点 closest[5]=4;

更新后的 closest[] 和 lowcost[] 如下图所示。

更新后的集合如下图所示:

14 找 lowcost 最小的节点,对应的 t=5,选中的边和节点如下图。

15 加入集合U中。将节点 t 加入集合 U 中,U={1,2,3,4,5,7},同时更新 V-U={6}

16 更新。对 t 在集合 V-U 中的每一个邻接点 j,都可以借助 t 更新。节点 5 的邻接点是节点 6。
C[5][6]=17<lowcost[6]=25,更新最邻近距离 lowcost[6]=17,最邻近点 closest[6]=5;

更新后的集合如下图所示:

17 找 lowcost 最小的节点,对应的 t=6,选中的边和节点如下图。

18 加入集合U中。将节点 t 加入集合 U 中,U={1,2,3,4,5,6,7},同时更新 V-U={}

19 更新。对 t 在集合 V-U 中的每一个邻接点 j,都可以借助 t 更新。节点 6 在集合 V-U 中无邻接点。不用更新 closest[] 和 lowcost[] 。

20 得到的最小生成树如下。最小生成树的权值之和为 57.

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