来源:自学PHP网 时间:2015-04-14 14:51 作者: 阅读:次
[导读] MST在前面学习了Kruskal算法,还有一种算法叫做Prim的。这两者的区别是Prim算法适合稠密图,比如说鸟巢这种几乎所有点都有相连的图。其时间复杂度为O(n^2),其时间复杂度与边的数目无...
MST在前面学习了Kruskal算法,还有一种算法叫做Prim的。这两者的区别是Prim算法适合稠密图,比如说鸟巢这种几乎所有点都有相连的图。其时间复杂度为O(n^2),其时间复杂度与边的数目无关;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。
prim算法
基本思想: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={ 空集 }开始。重复执行下列操作:
1.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;接下里以 v0为边的起点,继续寻找权值最小的边并入集合TE中,依次往复;
2.最后,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,也就是它与Kruskal算法的主要区别是,Prim是一直保持一种串联的状态而不遵从整体的贪心算法。其实初始点uo的选择可以随意,一般做题题目条件会给出或者取最小的权值边。
其实现的代码如下:
#include <stdio.h> #include <string.h> #include <stdlib.h>
#define infinity 1000000 #define max_vertexes 6
typedef int Graph[max_vertexes][max_vertexes];
void prim(Graph G,int vcount,int father[]) { int i,j,k; int lowcost[max_vertexes]; int closeset[max_vertexes],used[max_vertexes]; int min; for (i=0;i<vcount;i++) { /* 最短距离初始化为其他节点到1号节点的距离 */ lowcost[i]=G[0][i]; /* 标记所有节点的依附点皆为默认的1号节点 */ closeset[i]=0; used[i]=0; father[i]=-1; } used[0]=1; /*第一个节点是在s集合里的*/ /* vcount个节点至少需要vcount-1条边构成最小生成树 */ for (i=1;i<=vcount-1;i++) { j=0; min = infinity; /* 找满足条件的最小权值边的节点k */ for (k=1;k<vcount;k++) /* 边权值较小且不在生成树中 */ if ((!used[k])&&(lowcost[k]<min)) { min = lowcost[k]; j=k; } father[j]=closeset[j]; printf("%d %d\n",j+1,closeset[j]+1);//打印边 used[j]=1;;//把第j个顶点并入了U中 for (k=1;k<vcount;k++) /* 发现更小的权值 */ if (!used[k]&&(G[j][k]<lowcost[k])) { lowcost[k]=G[j][k];/*更新最小权值*/ closeset[k]=j;;/*记录新的依附点*/ } } } 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_vertexes; j++) 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; } 邻接矩阵的形式进行存储的实现: <pre name="code" class="html">#include <stdio.h> #define n 6 #define MaxNum 10000 /*定义一个最大整数*/ /*定义邻接矩阵类型*/ typedef int adjmatrix[n+1][n+1]; /*0号单元没用*/ typedef struct{ int fromvex,tovex; int weight; }Edge; typedef Edge *EdgeNode; int arcnum; /*边的个数*/ /*建立图的邻接矩阵*/ void CreatMatrix(adjmatrix GA){ int i,j,k,e; printf("图中有%d个顶点\n",n); for(i=1;i<=n;i++){ for(j=1;j<=n;j++){ if(i==j){ GA[i][j]=0; /*对角线的值置为0*/ } else{ GA[i][j]=MaxNum; /*其它位置的值置初始化为一个最大整数*/ } } } printf("请输入边的个数:"); scanf("%d",&arcnum); printf("请输入边的信息,按照起点,终点,权值的形式输入:\n"); for(k=1;k<=arcnum;k++){ scanf("%d,%d,%d",&i,&j,&e); /*读入边的信息*/ GA[i][j]=e; GA[j][i]=e; } } /*初始化图的边集数组*/ void InitEdge(EdgeNode GE,int m){ int i; for(i=1;i<=m;i++){ GE[i].weight=0; } } /*根据图的邻接矩阵生成图的边集数组*/ void GetEdgeSet(adjmatrix GA,EdgeNode GE){ int i,j,k=1; for(i=1;i<=n;i++){ for(j=i+1;j<=n;j++){ if(GA[i][j]!=0&&GA[i][j]!=MaxNum){ GE[k].fromvex=i; GE[k].tovex=j; GE[k].weight=GA[i][j]; k++; } } } } /*按升序排列图的边集数组*/ void SortEdge(EdgeNode GE,int m){ int i,j,k; Edge temp; for(i=1;i<m;i++){ k=i; for(j=i+1;j<=m;j++){ if(GE[k].weight>GE[j].weight){ k=j; } } if(k!=i){ temp=GE[i];GE[i]=GE[k];GE[k]=temp; } } } /*利用普里姆算法从初始点v出发求邻接矩阵表示的图的最小生成树*/ void Prim(adjmatrix GA,EdgeNode T){ int i,j,k,min,u,m,w; Edge temp; /*给T赋初值,对应为v1依次到其余各顶点的边*/ k=1; for(i=1;i<=n;i++){ if(i!=1){ T[k].fromvex=1; T[k].tovex=i; T[k].weight=GA[1][i]; k++; } } /*进行n-1次循环,每次求出最小生成树中的第k条边*/ for(k=1;k<n;k++){ min=MaxNum; m=k; for(j=k;j<n;j++){ if(T[j].weight<min){ min=T[j].weight;m=j; } } /*把最短边对调到k-1下标位置*/ temp=T[k]; T[k]=T[m]; T[m]=temp; /*把新加入最小生成树T中的顶点序号赋给j*/ j=T[k].tovex; /*修改有关边,使T中到T外的每一个顶点保持一条到目前为止最短的边*/ for(i=k+1;i<n;i++){ u=T[i].tovex; w=GA[j][u]; if(w<T[i].weight){ T[i].weight=w;T[i].fromvex=j; } } } } /*输出边集数组的每条边*/ void OutEdge(EdgeNode GE,int e){ int i; printf("按照起点,终点,权值的形式输出的最小生成树为:\n"); for(i=1;i<=e;i++){ printf("%d,%d,%d\n",GE[i].fromvex,GE[i].tovex,GE[i].weight); } } void main(){ adjmatrix GA; Edge GE[n*(n-1)/2],T[n]; CreatMatrix(GA); InitEdge(GE,arcnum); GetEdgeSet(GA,GE); SortEdge(GE,arcnum); Prim(GA,T); printf("\n"); OutEdge(T,n-1); }</pre><br> <br> <p></p> <pre></pre> <p></p>
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