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这篇CFSDN的博客文章Prim(普里姆)算法求最小生成树的思想及C语言实例讲解由作者收集整理,如果你对这篇文章有兴趣,记得点赞哟.
Prim 算法思想: 从任意一顶点 v0 开始选择其最近顶点 v1 构成树 T1,再连接与 T1 最近顶点 v2 构成树 T2, 如此重复直到所有顶点均在所构成树中为止。 最小生成树(MST):权值最小的生成树。 生成树和最小生成树的应用:要连通n个城市需要n-1条边线路。可以把边上的权值解释为线路的造价。则最小生成树表示使其造价最小的生成树。 构造网的最小生成树必须解决下面两个问题: 1、尽可能选取权值小的边,但不能构成回路; 2、选取n-1条恰当的边以连通n个顶点; MST性质:假设G=(V,E)是一个连通网,U是顶点V的一个非空子集。若(u,v)是一条具有最小权值的边,其中u∈U,v∈V-U,则必存在一棵包含边(u,v)的最小生成树。 prim算法假设G=(V,E)是连通的,TE是G上最小生成树中边的集合。算法从U={u0}(u0∈V)、TE={}开始。重复执行下列操作: 在所有u∈U,v∈V-U的边(u,v)∈E中找一条权值最小的边(u0,v0)并入集合TE中,同时v0并入U,直到V=U为止。 此时,TE中必有n-1条边,T=(V,TE)为G的最小生成树。 Prim算法的核心:始终保持TE中的边集构成一棵生成树。 注意:prim算法适合稠密图,其时间复杂度为O(n^2),其时间复杂度与边得数目无关,而kruskal算法的时间复杂度为O(eloge)跟边的数目有关,适合稀疏图。 举个简单的例子来说明具体的实现方法:
G:图,用邻接矩阵表示 vcount:表示图的顶点个数 max_vertexes:图最大节点数 infinity:为无穷大 数组存储从0开始 由于最小生成树包含每个顶点,那么顶点的选中与否就可以直接用一个数组来标记used[max_vertexes];(我们这里直接使用程序代码中的变量定义,这样也易于理解);当选中一个数组的时候那么就标记,现在就有一个问题,怎么来选择最小权值边,注意这里最小权值边是有限制的,边的一个顶点一定在已选顶点中,另一个顶点当然就是在未选顶点集合中了。我最初的一个想法就是穷搜了,就是在一个集合中选择一个顶点,来查找到另一个集合中的最小值,这样虽然很易于理解,但是很明显效率不是很高,在严蔚敏的《数据结构》上提供了一种比较好的方法来解决:设置两个辅助数组lowcost[max_vertexes]和closeset[max_vertexes],lowcost[max_vertexes]数组记录从U到V-U具有最小代价的边。对于每个顶点v∈V-U,closedge[v], closeset[max_vertexes]记录了该边依附的在U中的顶点.
Prim 算法步骤: T0 存放生成树的边,初值为空 输入加权图的带权邻接矩阵 C = (Cij)n×n (两点间无边相连则其大小为无穷) 为每个顶点 v 添加一属性 L(v) :表 v 到 T0 的最小直接距离 (1) T0←∅, V1={v0}, C(T0)=0 (2) 对任意v ∈ V,L(v)←C(v, v0) (3) If V==V1 then stop else goto next. (4) 在 V-V1 中找点 u 使 L(u) =min{ L(v) | v ∈ (V − V1 )},记 V1 中与 u 相邻点为 w. (5) T0←T0∪{(u, w)}, C(T0) ←C(T0)+C(u, w), V1←V1∪{u} (6) 对任意v ∈ (V − V1 ) if C(v, u)<L(v) then L(v) = C(v, u) else L(v)不变。 (7) Go to 3. 。
C++实现示例 prim.txt中的内容
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4 6 2
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程序代码:
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#include<stdo.h>
#include<string.h>
#include <stdlib.h>
#define infinity 1000000 // 定义两个不直接相邻一步到达顶点的距离
#define max_vertexes 6 // 定义图形中顶点的个数
typedef
int
Graph[max_vertexes][max_vertexes];
// 边上的权值
void
prim(Graph G,
int
vcount,
int
father[])
{
int
i,j,k;
int
lowcost[max_vertexes];
//最小代价边上的权值
int
closeset[max_vertexes],used[max_vertexes];
//依附在U中的顶点;标记是否已被选中
int
min;
int
result=0;
//记录最短距离权值的和
for
(i=0;i<vcoun;k++)
//初始化所有数组,把最短距离初始化为其他顶点到1结点的距离
{
lowcost[i]=G[0][i];
closeset[i]=0;
used[i]=0;
father[i]=-1;
}
used[0]=1;
for
(i=1;i<=vcount-1;i++)
{
j=0;
min = infinity;
for
(k=1;k<count;k++)
//for循环得到离结点最近的顶点j
if
((!used[k])&&(lowcost[k]
{
min = lowcost[k];
j=k;
}
father[j]=closeset[j];
printf
(
"%d %d\n"
,j+1,father[j]+1);
//输出当前找到的结点,该顶点依附的上一个结点
result=result+G[j][closeset[j]];
used[j]=1;;
//把第j个顶点并入了U中
for
(k=1;k
if
(!used[k]&&(G[j][k]保留到k的最短路径
{
lowcost[k]=G[j][k];
closeset[k]=j;
}
}
printf
(
"%d"
,result);
}
int
main()
{
FILE
*fr;
int
i,j,weight;
Graph G;
int
fatheer[max_vertexes];
for
(i=0; i<max_vertexes;i++)
for
(j=0; j<max_vertexer;i++)
G[i][j] = infinity;
fr =
fopen
(
"prim.txt"
,
"r"
);
if
(!fr)
{
printf
(
"fopen failed\n"
);
exit
(1);
}
while
(
fscanf
(fr,
"%d%d%d"
, &i, &j, &weight) != EOF)
{
G[i-1][j-1] = weight;
G[j-1][i-1] = weight;
}
prim(G,max_vertexes,fatheer);
return
0;
}
|
测试的结果如下:
最后此篇关于Prim(普里姆)算法求最小生成树的思想及C语言实例讲解的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Prim(普里姆)算法求最小生成树的思想及C语言实例讲解的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
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里?
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