C語(yǔ)言詳細(xì)分析貪心策略中最小生成樹的Prime算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
淺析最小生成樹
設(shè)G=(V,E)是無(wú)向連通帶權(quán)圖。E中每條邊(v,w)的權(quán)為c[v][w]。
生成樹:如果G的子圖G’是一棵包含G的所有頂點(diǎn)的樹,則稱G’為G的生成樹。
耗費(fèi):生成樹上各邊權(quán)的總和
最小生成樹:在G的所有生成樹中,耗費(fèi)最小的生成樹最小生成樹在實(shí)際中有廣泛應(yīng)用。
例如,在設(shè)計(jì)通信網(wǎng)絡(luò)時(shí),用圖的頂點(diǎn)表示城市,用邊(v,w)的權(quán)c[v][w]表示建立城市v和城市w之間的通信線路所需的費(fèi)用,則最小生成樹就給出建立通信網(wǎng)絡(luò)的最經(jīng)濟(jì)的方案。
Prime算法思想
牽扯到貪心策略
設(shè)G=(V,E)是無(wú)向連通帶權(quán)圖,V={1,2,…,n};
設(shè)最小生成樹T=(U,TE),算法結(jié)束時(shí)U=V,TE E。
首先,令U={u0},TE={}。然后,只要U是V的真子集,就做如下貪心選擇:選取滿足條件i U,j V-U,且邊(i,j)是連接U和V-U的所有邊中的最短邊,即該邊的權(quán)值最小。然后,將頂點(diǎn)j加入集合U,邊(i,j)加入集合TE。繼續(xù)上面的貪心選擇一直進(jìn)行到U=V為止,此時(shí),選取到的所有邊恰好構(gòu)成G的一棵最小生成樹T。需要注意的是,貪心選擇這一步驟在算法中應(yīng)執(zhí)行多次,每執(zhí)行一次,集合TE和U都將發(fā)生變化,即分別增加一條邊和一個(gè)頂點(diǎn)。
此算法核心部分
結(jié)構(gòu)體的選擇
選擇一個(gè)合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以讓程序的實(shí)現(xiàn)效率大大提高,難度大大降低;既然是生成最小生成樹,不妨選擇點(diǎn)和邊結(jié)構(gòu)體;因此創(chuàng)建兩個(gè)結(jié)構(gòu)體,第一個(gè)點(diǎn)node結(jié)構(gòu)體包含所有的結(jié)點(diǎn);第二個(gè)邊結(jié)構(gòu)體包含所有待選擇的邊、連接點(diǎn)及權(quán)值。
實(shí)現(xiàn)思路
tips:onTreet 屬性是布爾類型,為true時(shí)該結(jié)點(diǎn)在“樹”上
首先對(duì)應(yīng)第一個(gè)結(jié)點(diǎn)找我們需要的邊,我們需要什么樣的邊呢,那就是在邊的兩個(gè)連接點(diǎn)中,有且僅有一個(gè)連結(jié)點(diǎn)等于結(jié)點(diǎn)的名稱(這個(gè)可以在點(diǎn)結(jié)構(gòu)體中加ID屬性),并且這個(gè)結(jié)點(diǎn)必須是根結(jié)點(diǎn)(即onTree為true),滿足這個(gè)條件,就把另一個(gè)連接點(diǎn)的onTree屬性設(shè)為true;最后為了把滿足條件的邊連起來,我就個(gè)邊結(jié)構(gòu)體也加一個(gè)onTree屬性,輸出所有onTree 為true的邊結(jié)構(gòu)體即可。
構(gòu)造實(shí)例
按Prim算法對(duì)如圖所示的無(wú)向連通帶權(quán)圖構(gòu)造一棵最小生成樹。
構(gòu)造過程
點(diǎn)和邊結(jié)構(gòu)體數(shù)組圖示如上所示,我們需要的最終效果為下圖所示:
代碼詳解
#include <iostream> using namespace std; struct Node { int ID;//結(jié)點(diǎn)序號(hào) bool OnTree;//是否屬于最小生成樹 }; struct LS { int N1, N2; int V; bool OnTree;//OnTree用于判斷此邊是否在“樹”上 LS(int n1, int n2, int v) { N1 = n1; N2 = n2; V = v; OnTree = false;//N1,N2為邊左右連接點(diǎn),v是邊的權(quán)值 } }; Node A[] = { {1,false}, {2,false}, {3,false}, {4,false}, {5,false} };//點(diǎn)結(jié)構(gòu)體數(shù)組 LS L[8] = { LS(1,2,1),LS(1,3,4) ,LS(2,3,2), LS(2,5,2),LS(4,5,4),LS(3,4,6),LS(3,5,3),LS(1,4,8)};//邊結(jié)構(gòu)體數(shù)組 bool FindOne(LS L ,Node A[]) {//布爾類型 int m = 0; for (int i = 0; i < 5; i++) if (L.N1 == A[i].ID && A[i].OnTree) m++; for (int i = 0; i < 5; i++) if (L.N2 == A[i].ID && A[i].OnTree) m++; return m ==1;//只有N1和N2的一個(gè)連接到了在“樹”上的結(jié)點(diǎn)才為真 } int main() { A[0].OnTree = true; for (int i = 0; i < 5; i++) { int p = 0; for (int j = 0; j < 8; j++) { if (FindOne(L[j], A)) { p = j; break; } } for (int i = 0; i < 8; i++) { if (FindOne(L[i], A)) if (L[i].V < L[p].V) p = i; } L[p].OnTree = true;//選中的邊設(shè)置為在“樹”上 //將邊的連接點(diǎn)放在“樹”上 for (int i = 0; i < 5; i++) { if (L[p].N1 == A[i].ID) A[i].OnTree = true; if (L[p].N2 == A[i].ID) A[i].OnTree = true; } } //輸出最小生成樹所有邊 for (int i = 0; i < 8; i++) { cout << L[i].OnTree; } }
結(jié)構(gòu)體node 和結(jié)構(gòu)體LS在上文已經(jīng)較為詳細(xì)的介紹了,而且還給出了node數(shù)組A和LS數(shù)組L的圖示,不過要注意默認(rèn)的邊都是不在“樹”上的;
主函數(shù)一共有四個(gè)for循環(huán),最后一個(gè)for循環(huán)僅僅就是為了輸出在最小生成樹上的邊,和prime的核心沒有關(guān)系;
第一個(gè)for循環(huán)也就是最大的for循環(huán),用來確定生成最小生成樹的找邊次數(shù);
第二個(gè)for循環(huán)是為了找出我們所需要的邊,如果存在一條邊,有且僅有一個(gè)連結(jié)點(diǎn)等于結(jié)點(diǎn)的名稱并且該連接點(diǎn)是在“樹”上的,那么返回改邊下標(biāo)并用變量p記錄;
第三個(gè)for循環(huán)是為了篩選出所有滿足此條件邊中權(quán)值最小的邊,并把該邊的小標(biāo)用p記錄;將最終選出的邊放在“樹”上,利用第三個(gè)for循環(huán)把與該邊連接的點(diǎn)都放在“樹”上,然后循環(huán)執(zhí)行上述過程,直到?jīng)]有滿足條件的邊,大循環(huán)結(jié)束,輸出最小生成樹。
這里詳細(xì)的解析一下FindOne函數(shù):
bool FindOne(LS L ,Node A[]) {//布爾類型 int m = 0; for (int i = 0; i < 5; i++) if (L.N1 == A[i].ID && A[i].OnTree) m++; for (int i = 0; i < 5; i++) if (L.N2 == A[i].ID && A[i].OnTree) m++; return m ==1;//只有N1和N2的一個(gè)連接到了在“樹”上的結(jié)點(diǎn)才為真 } //調(diào)用方法 : FindOne(L[j], A)
調(diào)用該函數(shù)的時(shí)候,實(shí)參第一個(gè)是邊結(jié)構(gòu)體類型的L數(shù)組內(nèi)的任意一個(gè)元素,第二個(gè)則是點(diǎn)結(jié)構(gòu)體類型的A數(shù)組的首地址,所以形參第一個(gè)需要傳入LS類型的變量L,第二個(gè)則是整個(gè)Node類型的數(shù)組,這樣傳參才相互對(duì)應(yīng),如果對(duì)于函數(shù)傳參有疑問,可以參考這篇函數(shù)的傳參方式然后定義變量m初始值為0,第一個(gè)for循環(huán)是和該邊的第一個(gè)連接點(diǎn)作比較,滿足條件則m+1;第二個(gè)for循環(huán)是和該邊第二個(gè)連接點(diǎn)作比較,滿足條件也會(huì)加m也會(huì)加1;但是我只要比較結(jié)果為一的m,這樣就能篩選出滿足條件的邊。
調(diào)試結(jié)果
第一次循環(huán),滿足條件的最小權(quán)值邊下標(biāo)應(yīng)為0(p為0),初始值第一個(gè)結(jié)點(diǎn)默認(rèn)放在“樹”上;由于p為0,所以第一個(gè)邊的兩個(gè)連接點(diǎn)都會(huì)被放在“樹”上;(ID1和2都是true)
第二次循環(huán),p為2,數(shù)組中第三條邊左右連接點(diǎn)對(duì)應(yīng)的ID2和3都會(huì)變?yōu)閠rue;
??????第三次循環(huán),p為3,同理,ID5會(huì)變成true;
接下來重復(fù)上面的過程,直到?jīng)]有滿足條件的邊,循環(huán)結(jié)束;
最后就是輸出所有在“樹”上的邊了,數(shù)組中為1的邊就是被選中的邊,這樣清晰的得到了最終的最小生成樹了。
總結(jié)
Prime算法屬于貪心算法的一種,盡情的找到權(quán)值最小的邊并連接到一起,最小生成樹的算法分享與實(shí)現(xiàn)圓滿完成了,希望對(duì)大家有實(shí)質(zhì)性的幫助
到此這篇關(guān)于C語(yǔ)言詳細(xì)分析貪心策略中最小生成樹的Prime算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)C語(yǔ)言Prime算法內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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