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。}
Kruskal算法:void Kruskal(Edge E[],int n,int e)
{
int i,j,m1,m2,sn1,sn2,k
int vset[MAXE]
for (i=0i<ni++) vset[i]=i//初始化辅助数组
k=1 //k表示当前构造最小生成树的第吵游几条边,初值为1
j=0 //E中边的下标,初值为0
while (k<n) //生成的边数小于n时循环
{
m1=E[j].um2=E[j].v //取一条边的头尾顶点
sn1=vset[m1]sn2=vset[m2] //分别得到两个顶点所属的集合编衫碰厅号
if (sn1!=sn2)//两顶点属于不同的集合,该边是最小生成树的一条边
{
printf(" (%d,%d):%d/n",m1,m2,E[j].w)
k++ //生成边数增1
for (i=0i<ni++) //两个集合统一编号
if (vset[i]==sn2) //集合编号为sn2的改为sn1
vset[i]=sn1
}
j++//扫描下或隐一条边
}
}
Prim算法:
void prim(MGraph g,int v)
{
int lowcost[MAXV],min,n=g.vexnum
int closest[MAXV],i,j,k
for (i=0i<ni++) //给lowcost[]和closest[]置初值
{
lowcost[i]=g.edges[v][i]
closest[i]=v
}
for (i=1i<ni++) //找出n-1个顶点
{
min=INF
for (j=0j<nj++) //在(V-U)中找出离U最近的顶点k
if (lowcost[j]!=0 &&lowcost[j]<min)
{
min=lowcost[j]k=j
}
printf(" 边(%d,%d)权为:%d/n",closest[k],k,min)
lowcost[k]=0 //标记k已经加入U
for (j=0j<nj++)//修改数组lowcost和closest
if (g.edges[k][j]!=0 &&g.edges[k][j]<lowcost[j])
{
lowcost[j]=g.edges[k][j]closest[j]=k
}
}
}
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