最小生成树问题
1. 什么是最小生成树
- 是一棵树
- 无回路
- |V|个顶点一定有 |V|-1 条边
- 是生成树
- 不唯一
- 包含全部顶点
- |V|-1 条边都在图里
- 边的权值和最小
2. 贪心算法
- 什么是 “贪”:每一步都是最好的
- 什么是 “好”:权重最小的边
- 需要约束:
- 只能用图里有的边
- 只能正好用掉 |V|-1 条边
- 不能有回路
1. Prim 算法
void Prim(){
MST = {s}; // parent[s] = -1
while(1){
V = 未收录顶点中dist最小者; // dist[V] = E<V,W> 或 正无穷
if ( 这样的V不存在 )
break;
dist[V] = 0; // 将V收录进MST
for ( V 的每个邻接点 W )
if ( dist[W]!= 0)
if ( E<V,W> < dist[w] ){
dist[W] = E<V,W>;
parent[W] = V;
}
}
if ( MST 中收的顶点不到|V|个)
Error ( "图不连通" );
}
时间复杂度:T = O(|V| <math> <semantics> <mrow> <msup> <mn> 2 </mn> </msup> </mrow> <annotation encoding="application/x-tex"> ^2 </annotation> </semantics> </math>2) —— 稀疏图合算
#include<iostream>
#include<vector>
#define INF 100000
#define MaxVertex 105
typedef int Vertex;
int G[MaxVertex][MaxVertex];
int parent[MaxVertex]; // 并查集
int dist[MaxVertex]; // 距离
int Nv; // 结点
int Ne; // 边
int sum; // 权重和
using namespace std;
vector<Vertex> MST; // 最小生成树
// 初始化图信息
void build(){
Vertex v1,v2;
int w;
cin>>Nv>>Ne;
for(int i=1;i<=Nv;i++){
for(int j=1;j<=Nv;j++)
G[i][j] = 0; // 初始化图
dist[i] = INF; // 初始化距离
parent[i] = -1; // 初始化并查集
}
// 初始化点
for(int i=0;i<Ne;i++){
cin>>v1>>v2>>w;
G[v1][v2] = w;
G[v2][v1] = w;
}
}
// Prim算法前的初始化
void IniPrim(Vertex s){
dist[s] = 0;
MST.push_back(s);
for(Vertex i =1;i<=Nv;i++)
if(G[s][i]){
dist[i] = G[s][i];
parent[i] = s;
}
}
// 查找未收录中dist最小的点
Vertex FindMin(){
int min = INF;
Vertex xb = -1;
for(Vertex i=1;i<=Nv;i++)
if(dist[i] && dist[i] < min){
min = dist[i];
xb = i;
}
return xb;
}
void output(){
cout<<"被收录顺序:"<<endl;
for(Vertex i=1;i<=Nv;i++)
cout<<MST[i]<<" ";
cout<<"权重和为:"<<sum<<endl;
cout<<"该生成树为:"<<endl;
for(Vertex i=1;i<=Nv;i++)
cout<<parent[i]<<" ";
}
void Prim(Vertex s){
IniPrim(s);
while(1){
Vertex v = FindMin();
if(v == -1)
break;
sum += dist[v];
dist[v] = 0;
MST.push_back(v);
for(Vertex w=1;w<=Nv;w++)
if(G[v][w] && dist[w])
if(G[v][w] < dist[w]){
dist[w] = G[v][w];
parent[w] = v;
}
}
}
int main(){
build();
Prim(1);
output();
return 0;
}
2. Kruskal 算法
void Kruskal ( Graph G ){
MST = { };
while ( MST 中不到|V|-1条边 && E中还有边 ) {
从 E 中取一条权重最小的边 E<V,W>; // 最小堆
将 E<V,W> 从 E 中删除;
if ( E<V,W> 不在 MST 中构成回路 ) // 并查集
将 E<V,W> 加入MST;
else
彻底无视 E<V,W>;
}
if ( MST 中不到|V|-1条边 )
Error("图不连通");
}
时间复杂度:T = O(|E|log|E|) —— 稀疏图合算
#include<iostream>
#include<string>
#include<vector>
#include<queue>
#define INF 100000
#define MaxVertex 105
typedef int Vertex;
int G[MaxVertex][MaxVertex];
int parent[MaxVertex]; // 并查集最小生成树
int Nv; // 结点
int Ne; // 边
int sum; // 权重和
using namespace std;
struct Node{
Vertex v1;
Vertex v2;
int weight; // 权重
// 重载运算符成最大堆
bool operator < (const Node &a) const
{
return weight>a.weight;
}
};
vector<Node> MST; // 最小生成树
priority_queue<Node> q; // 最小堆
// 初始化图信息
void build(){
Vertex v1,v2;
int w;
cin>>Nv>>Ne;
for(int i=1;i<=Nv;i++){
for(int j=1;j<=Nv;j++)
G[i][j] = 0; // 初始化图
parent[i] = -1;
}
// 初始化点
for(int i=0;i<Ne;i++){
cin>>v1>>v2>>w;
struct Node tmpE;
tmpE.v1 = v1;
tmpE.v2 = v2;
tmpE.weight = w;
q.push(tmpE);
}
}
// 路径压缩查找
int Find(int x){
if(parent[x] < 0)
return x;
else
return parent[x] = Find(parent[x]);
}
// 按秩归并
void Union(int x1,int x2){
x1 = Find(x1);
x2 = Find(x2);
if(parent[x1] < parent[x2]){
parent[x1] += parent[x2];
parent[x2] = x1;
}else{
parent[x2] += parent[x1];
parent[x1] = x2;
}
}
void Kruskal(){
// 最小生成树的边不到 Nv-1 条且还有边
while(MST.size()!= Nv-1 && !q.empty()){
Node E = q.top(); // 从最小堆取出一条权重最小的边
q.pop(); // 出队这条边
if(Find(E.v1) != Find(E.v2)){ // 检测两条边是否在同一集合
sum += E.weight;
Union(E.v1,E.v2); // 并起来
MST.push_back(E);
}
}
}
void output(){
cout<<"被收录顺序:"<<endl;
for(Vertex i=0;i<Nv;i++)
cout<<MST[i].weight<<" ";
cout<<"权重和为:"<<sum<<endl;
for(Vertex i=1;i<=Nv;i++)
cout<<parent[i]<<" ";
cout<<endl;
}
int main(){
build();
Kruskal();
output();
return 0;
}