离散数学-最小生成树
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实验五
实验名称:
得到最小生成树
实验目的:
1.熟悉地掌握计算机科学技术常用的离散数学中的概念、性质和运算;通过实验提高学生编写实验报告、总结实验结果的能力;使学生具备程序设计的思想,能够独立完成简单的算法设计和分析。
2.掌握图论中的最小生成树及Prim 和 Kruskal 算法等,进一步能用它们来解决实际问题。
实验内容:
输入一个图的权矩阵,得到该图的生成树,用Kruskal算法的最小生成树,用Prim算法的最小生成树。
Kruskal算法
假设T中的边和顶点均涂成红色,其余边为白色。开始时G中的边均为白色。
1)将所有顶点涂成红色;
2)在白色边中,挑选一条权最小的边,使其与红色边不形成圈,将该白色边涂红;
3)重复2)直到有n-1条红色边,这n-1条红色边便构成最小生成树T的边集合。
Prim算法
假设V是图中顶点的集合,E是图中边的集合,TE为最小生成树中的边的集合,则prim算法通过以下步骤可以得到最小生成树:
1)初始化:U={u 0},TE={f}。此步骤设立一个只有结点u 0的结点集U和一个空的边集TE作为最小生成树的初始形态,在随后的算法执行中,这个形态会不断的发生变化,直到得到最小生成树为止。
2)在所有u∈U,v∈V-U的边(u,v)∈E中,找一条权最小的边(u 0,v 0),将此边加进集合TE中,并将此边的非U中顶点加入U中。此步骤的功能是在边集E中找一条边,要求这条边满足以下条件:首先边的两个顶点要分别在顶点集合U和V-U 中,其次边的权要最小。找到这条边以后,把这条边放到边集TE中,并把这条边上不在U中的那个顶点加入到U中。这一步骤在算法中应执行多次,每执行一次,集合TE和U都将发生变化,分别增加一条边和一个顶点,因此,TE和U是两个动态的集合,这一点在理解算法时要密切注意。
3)如果U=V,则算法结束;否则重复步骤2。可以把本步骤看成循环终止条件。我们可以算出当U=V时,步骤2共执行了n-1次(设n为图中顶点的数目),TE中也增加了n-1条边,这n-1条边就是需要求出的最小生成树的边。
附:程序源代码:
#include
#include
main()
{
system("color 9c");
cout<<"请输入图的点数:\n";
int n;
cin>>n;
char c1='a';
cout<<"系统自动生成点为:\n";
int i,j,k;
cout< for(i=1;i cout<<","<<(char)(c1+i); int a[n][n]; cout<<"\n请输入图的权矩阵:\n"; for(i=0;i for(j=0;j cin>>a[i][j]; cout<<"\n\n此图的邻接矩阵为:\n "; for(i=0;i cout<<(char)(c1+i)<<" "; cout< for(i=0;i { cout<<(char)(c1+i)<<" "; for(j=0;j if(a[i][j]) cout<<"1"<<" "; else cout<<"0"<<" "; cout< } int m=0;k=0; for(i=0;i for(j=0;j if(a[i][j]&&i m++; int b[m][3]; for(i=0;i if(a[i][j]&&i { b[k][0]=i; b[k][1]=j; b[k++][2]=a[i][j]; } int t; for(i=0;i for(j=i+1;j if(b[i][2]>b[j][2]) for(k=0;k<3;k++) { t=b[i][k]; b[i][k]=b[j][k]; b[j][k]=t; } for(i=0;i cout<<"("<<(char)(c1+b[i][0])<<","<<(char)(c1+b[i][1])<<","< cout< int c[n-1][3],d[n]; for(k=0;k<3;k++) c[0][k]=b[0][k]; d[0]=b[0][0]; d[1]=b[0][1]; k=1; int k1=2,k2,k3,m1=0; for(i=1;i { for(j=0;j<3;j++) c[k][j]=b[i][j]; k++; k3=k1; for(k2=0;k2 if(b[i][0]==d[k2]) m1++; if(!m1) d[k1++]=b[i][0]; else m1=0; for(k2=0;k2 if(b[i][1]==d[k2]) m1++; if(!m1)