K r u s k a l算法每次选择n- 1条边,所使用的贪婪准则是:从剩下的边中选择一条不会产生环路的具有最小耗费的边加入已选择的边的集合中。注意到所选取的边若产生环路则不可能形成一棵生成树。K r u s k a l算法分e 步,其中e 是网络中边的数目。按耗费递增的顺序来考虑这e 条边,每次考虑一条边。当考虑某条边时,若将其加入到已选边的集合中会出现环路,则将其抛弃,否则,将它选入。
克鲁斯卡尔算法
假设 WN=(V,{E}) 是一个含有 n 个顶点的连通网,则按照克鲁斯卡尔算法构造最小生成树的过程为:先构造一个只含 n 个顶点,而边集为空的子图,若将该子图中各个顶点看成是各棵树上的根结点,则它是一个含有 n 棵树的一个森林。之后,从网的边集 E 中选取一条权值最小的边,若该条边的两个顶点分属不同的树,则将其加入子图,也就是说,将这两个顶点分别所在的两棵树合成一棵树;反之,若该条边的两个顶点已落在同一棵树上,则不可取,而应该取下一条权值最小的边再试之。依次类推,直至森林中只有一棵树,也即子图中含有 n-1条边为止。
C代码实现
/* Kruskal.c
Copyright (c) 2002, 2006 by ctu_85
All Rights Reserved.
*/
/* I am sorry to say that the situation of unconnected graph is not concerned */
#include "stdio.h"
#define maxver 10
#define maxright 100
int G[maxver][maxver],record=0,touched[maxver][maxver];
int circle=0;
int FindCircle(int,int,int,int);
int main()
{
int path[maxver][2],used[maxver][maxver];
int i,j,k,t,min=maxright,exsit=0;
int v1,v2,num,temp,status=0;
restart:
printf("Please enter the number of vertex(s) in the graph:\n");
scanf("%d",&num);
if(num>maxver||num<0)
{
printf("Error!Please reinput!\n");
goto restart;
}
for(j=0;j<num;j++)
for(k=0;k<num;k++)
{
if(j==k)
{
G[j][k]=maxright;
used[j][k]=1;
touched[j][k]=0;
}
else
if(j<k)
{
re:
printf("Please input the right between vertex %d and vertex %d,if no edge exists please input -1:\n",j+1,k+1);
scanf("%d",&temp);
if(temp>=maxright||temp<-1)
{
printf("Invalid input!\n");
goto re;
}
if(temp==-1)
temp=maxright;
G[j][k]=G[k][j]=temp;
used[j][k]=used[k][j]=0;
touched[j][k]=touched[k][j]=0;
}
}
for(j=0;j<num;j++)
{
path[j][0]=0;
path[j][1]=0;
}
for(j=0;j<num;j++)
{
status=0;
for(k=0;k<num;k++)
if(G[j][k]<maxright)
{
status=1;
break;
}
if(status==0)
break;
}
for(i=0;i<num-1&&status;i++)
{
for(j=0;j<num;j++)
for(k=0;k<num;k++)
if(G[j][k]<min&&!used[j][k])
{
v1=j;
v2=k;
min=G[j][k];
}
if(!used[v1][v2])
{
used[v1][v2]=1;
used[v2][v1]=1;
touched[v1][v2]=1;
touched[v2][v1]=1;
path[0]=v1;
path[1]=v2;
for(t=0;t<record;t++)
FindCircle(path[t][0],path[t][0],num,path[t][0]);
if(circle)
{/*if a circle exsits,roll back*/
circle=0;
i--;
exsit=0;
touched[v1][v2]=0;
touched[v2][v1]=0;
min=maxright;
}
else
{
record++;
min=maxright;
}
}
}
if(!status)
printf("We cannot deal with it because the graph is not connected!\n");
else
{
for(i=0;i<num-1;i++)
printf("Path %d:vertex %d to vertex %d\n",i+1,path[0]+1,path[1]+1);
}
return 1;
}
int FindCircle(int start,int begin,int times,int pre)
{ /* to judge whether a circle is produced*/
int i;
for(i=0;i<times;i++)
if(touched[begin]==1)
{
if(i==start&&pre!=start)
{
circle=1;
return 1;
break;
}
else
if(pre!=i)
FindCircle(start,i,times,begin);
else
continue;
}
return 1;
}
分享到:
相关推荐
Kruskal算法是一种用于寻找图的最小生成树的经典算法,由Joseph Kruskal在1956年提出。它的核心思想是贪心策略,即在每次选择边时,优先选择权重最小的边,同时避免形成环路。在这个过程中,我们可以使用并查集...
代码 最小生成树kruskal算法离散型优化问题代码代码 最小生成树kruskal算法离散型优化问题代码代码 最小生成树kruskal算法离散型优化问题代码代码 最小生成树kruskal算法离散型优化问题代码代码 最小生成树kruskal...
在这个问题中,Prim算法和Kruskal算法是两种常用的方法。 1. Prim算法: Prim算法是一种贪心策略,它从一个起始顶点开始,逐步添加边,每次添加一条与已选择顶点集形成最小权重边的新边。这个过程不断进行,直到...
### 使用Prim和Kruskal算法构建最小生成树 在图论中,最小生成树(Minimum Spanning Tree, MST)是一个非常重要的概念。对于一个连通的无向图来说,如果存在一个子图,它包含原图的所有顶点,并且这些顶点通过边...
Kruskal算法python实现,包括无向图的绘制,需要自己在桌面上先建关于无向图的TXT
本文将详细介绍两种经典算法来解决最小生成树问题:Prim算法和Kruskal算法,并以C语言实现为例进行讲解。 ### Prim算法 Prim算法是一种贪心算法,其基本思想是从一个初始节点开始,逐步添加最短的边,直到连接到...
数据结构课程设计报告最小生成树Kruskal算法 数据结构课程设计报告中,我们将使用Kruskal算法来生成最小生成树,该算法是图论中的一种经典算法,能够在给定的图中找到最小生成树。下面,我们将对Kruskal算法的实现...
最小生成树Kruskal算法 标题:最小生成树Kruskal算法 描述:java编写的最小生成树Kruskal算法,参考:算法设计和分析 标签:最小生成树 Kruskal算法 JAVA 知识点概述: 1. 最小生成树(Minimum Spanning Tree)...
Matlab版Prim Kruskal算法实现文档 一、Prim算法 Prim算法是图论中的一种常用算法,用于求解最小生成树问题。其基本思想是以局部最优化谋求全局的最优化。该算法的实现步骤如下: 1. 设G=(V,E)是一个无向连通网...
### 数学建模中的Kruskal算法:构建最小生成树 #### 一、Kruskal算法简介 Kruskal算法是解决最小生成树问题的一种高效算法,在数学建模与计算机科学领域有着广泛的应用。该算法由Joseph Kruskal在1956年提出,其...
Prim算法和Kruskal算法的Matlab实现 Prim算法和Kruskal算法是两种常用的最小生成树算法,它们在计算机仿真和软件开发中有广泛的应用。本文将对这两种算法进行深入的分析和比较,并使用Matlab实现它们的代码实现。 ...
数据结构课程设计中的Kruskal算法是图论领域的一个重要概念,主要应用于寻找图的最小生成树。在本课程设计中,我们利用MFSET(即Disjoint Set,也称为并查集)的数据结构来实现这一算法。MFSET是一种高效处理集合...
### 最小生成树Kruskal算法详解 #### 算法背景与定义 最小生成树(Minimum Spanning Tree,简称MST)是图论中的一个经典问题,涉及到在一个加权图中寻找一棵包含所有顶点的子图,使得这棵子图的总权重最小。在实际...
Kruskal算法是一种经典的图论算法,用于寻找加权无向图中的最小生成树。最小生成树是指在不增加边的权重的情况下,连接所有顶点的树形子图。Kruskal算法的主要思想是按边的权重递增顺序选择边,并在选择过程中避免...
Kruskal算法同样是一种贪心策略,它按照边的权重从小到大排序,依次选择边,但避免形成环路。具体步骤如下: 1. **边的排序**:将图中的所有边按照权重进行升序排序。 2. **并查集初始化**:建立一个表示顶点关系的...
Prim算法和Kruskal算法是两种常用的求解最小生成树的方法,它们各有特点和适用场景。 1. **Prim算法**: Prim算法是从一个顶点开始,逐步添加边来构建最小生成树。它每次选择与当前树连接且权重最小的边,直到所有...