①初始化:读入的数据用邻接矩阵x存储,一个一维布尔型数组chosen,记录第i个节点是否已选,初始值除1外全部设为false,记录权值的变量cost赋值为0;
以下②到④循环执行v-1次(每次生成一条边,运行(点的个数减1)次后,生成一棵最小生成树):
②临时变量p赋值为无限大,用于记录当前最小值;
③二重循环(外循环i,内循环j)扫描邻接矩阵:如果chosen[i]=true(也就是说第i个点已选),那么扫描x[i],如果not(chosen[j])(也就是说第j个点未选),那么如果x[i,j]<p,那么p赋值为x[i,j],临时变量q赋值为j
④把cost赋值为cost+o,把chosen[q]赋值为true(也就是说第j个点已选);
⑤输出cost。
一、以上给出具体的运行过程。这个算法的策略就是贪心,和dijkstra差不多,每次都选择未选的边中权值最小的那一条,直到生成最小生成树。用chosen的目的就是保证生成过程中没有环出现,也就是说保证选择的边不会通向一个已经包含在生成树中的点。
二、这个只输出猛衡最小生成树的每条边权值之和,如果要输出整棵最小生成树,加一个[1..n,1..2]的数组,在第④步的时候把每次选的边记录下来就可以了。
三桐知早、用小顶堆在第③步优化一下的话就不用每局雀次都扫描那么多边了,只不过建堆维护堆代码写起来很麻烦。
四、prim适合用于比较稠密的网,点数和边数差不多的时候效率很恶心,一般都用kruskal。
你要先明白prim算法的原理,明白原理后看下面的程序要点:1.程序实现的时候将点分成两部分,加入集合的和没棚念有加入集合的;
2.每次从没有加入集合中找点;
3.对所有没岩裤有加入到集链枣困合中的点中,找一个边权最小的;
4.将边权最小的点加入集合中,并且修改和加入点相连的没有加入的点的权,重复第2步,知道所有的点都加入到集合中;
算法同样是解决最小生成树的问题。其算法为:在这n个点中的相通的边进行排序,然后不断地将边添加到集合中(体现了贪心的算法特点),在并入集合之前,必须检查一下这两点是不是在一个集合当中,这就用到了并查集的知识。直到边的集合达到了n-1个。
与prim算法的不同:prim算法为单源不断寻找连接的最短边掘亏雹,向外扩展,即单树形成森林。而Kruskal算法则是不断寻找最短边然后不断将集合合并,即多树形成森林。
复杂度的不同:prim算法的复杂度是O(n^2),其中n为点的个数。Kruskal算法的复杂度是O(e*loge),其中e为边的个数。两者各有优劣,在不同的情况下选择不同的算法。
Prim算法用于求无向图的最小生成树
设图G =(V,E),其生成树的顶点集合为U。
①、把v0放入U。
②、在所有u∈U,v∈V-U的边(u,v)∈E中找一条最小权值的边,加入生成树。
③、把②找到的边的v加入U集合。如果U集合已有n个元素,则结束,否则继续执行②。
其算法的时间复杂度为O(n^2)
Prim算法实现:
(1)集合:设置一个数组set(i=0,1,..,n-1),初始值为 0,代表对空悉应顶点不在集判帆合中(注意:顶点号与下标号差1)
(2)图用邻接阵表示,路径不通用无穷大表示,在计算机中可用一个大整数代替。
{先选定一个点,然后从该点出发,与该点相连的点取权值最小者归入集合,然后再比较在集合中的两点与其它各点的边的权值最小者,再次进入集合,一直到将所有的点都归入集合为止。}
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