无向图的生成两种遍历方法以及最小生成树的构建c++代码实现

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C语言实现最小生成树构造算法

C语言实现最小生成树构造算法

C语⾔实现最⼩⽣成树构造算法最⼩⽣成树最⼩⽣成树(minimum spanning tree)是由n个顶点,n-1条边,将⼀个连通图连接起来,且使权值最⼩的结构。

最⼩⽣成树可以⽤Prim(普⾥姆)算法或kruskal(克鲁斯卡尔)算法求出。

我们将以下⾯的带权连通图为例讲解这两种算法的实现:注:由于测试输⼊数据较多,程序可以采⽤⽂件输⼊Prim(普⾥姆)算法时间复杂度:O(N^2)(N为顶点数)prim算法⼜称“加点法”,⽤于边数较多的带权⽆向连通图⽅法:每次找与之连线权值最⼩的顶点,将该点加⼊最⼩⽣成树集合中注意:相同权值任选其中⼀个即可,但是不允许出现闭合回路的情况。

代码部分通过以下步骤可以得到最⼩⽣成树:1.初始化:lowcost[i]:表⽰以i为终点的边的最⼩权值,当lowcost[i]=0表⽰i点加⼊了MST。

mst[i]:表⽰对应lowcost[i]的起点,当mst[i]=0表⽰起点i加⼊MST。

由于我们规定最开始的顶点是1,所以lowcost[1]=0,MST[1]=0。

即只需要对2~n进⾏初始化即可。

#define MAX 100#define MAXCOST 0x7fffffffint graph[MAX][MAX];void prim(int graph[][MAX], int n){int lowcost[MAX];int mst[MAX];int i, j, min, minid, sum = 0;for (i = 2; i <= n; i++){lowcost[i] = graph[1][i];//lowcost存放顶点1可达点的路径长度mst[i] = 1;//初始化以1位起始点}mst[1] = 0;2.查找最⼩权值及路径更新定义⼀个最⼩权值min和⼀个最⼩顶点ID minid,通过循环查找出min和minid,另外由于规定了某⼀顶点如果被连⼊,则lowcost[i]=0,所以不需要担⼼重复点问题。

prim算法求最小生成树c代码

prim算法求最小生成树c代码

一、概述在图论中,最小生成树是指在一个连通图中生成一棵包含图中所有顶点且边权值之和最小的树。

prim算法是一种常用的求取最小生成树的算法之一,其基本思想是从一个起始顶点开始,逐步选择与当前树相邻的并且权值最小的边,直到包含了图中所有的顶点为止。

本文将介绍prim算法的原理以及给出相应的C代码实现。

二、prim算法原理1. 初始化选择任意一个顶点作为起始顶点,并将其标记为已访问。

设置一个集合V来存放已经访问的顶点,初始化为空集合。

2. 重复以下步骤直到V包含了所有顶点:(1)遍历集合V中的所有顶点,找到与之相邻且未被访问过的顶点中边权值最小的顶点,将其加入集合V中。

(2)将找到的顶点与其相邻的边加入最小生成树中。

3. 输出最小生成树当集合V包含了所有顶点之后,即可输出最小生成树。

三、prim算法C代码实现以下是prim算法的C代码实现:#include <stdio.h>#include <limits.h>#define V 5 // 顶点个数int minKey(int key[], bool mstSet[]) {int min = INT_MAX, min_index;for (int v = 0; v < V; v++) {if (!mstSet[v] key[v] < min) {min = key[v], min_index = v;}}return min_index;}void printMST(int parent[], int graph[V][V]) {printf("Edge \tWeight\n");for (int i = 1; i < V; i++) {printf("d - d \td \n", parent[i], i, graph[i][parent[i]]);}void primMST(int graph[V][V]) {int parent[V]; // 存放最小生成树的结点int key[V]; // 存放与最小生成树相邻的边的权值bool mstSet[V]; // 存放已访问的顶点for (int i = 0; i < V; i++) {key[i] = INT_MAX, mstSet[i] = false;}key[0] = 0;parent[0] = -1;for (int count = 0; count < V - 1; count++) {int u = minKey(key, mstSet);mstSet[u] = true;for (int v = 0; v < V; v++) {if (graph[u][v] !mstSet[v] graph[u][v] < key[v]) { parent[v] = u, key[v] = graph[u][v];}}}printMST(parent, graph); }int m本人n() {int graph[V][V] = {{0, 2, 0, 6, 0},{2, 0, 3, 8, 5},{0, 3, 0, 0, 7},{6, 8, 0, 0, 9},{0, 5, 7, 9, 0}};primMST(graph);return 0;}```四、代码说明1. minKey函数该函数用于在尚未加入最小生成树的结点中找到与最小生成树相邻的边中权值最小的结点。

c语言实现二叉树的四种遍历和求深度与叶子个数

c语言实现二叉树的四种遍历和求深度与叶子个数

c语言实现二叉树的四种遍历和求深度与叶子个数二叉树是一种常见的数据结构,它由节点组成,每个节点最多有两个子节点。

在C语言中,我们可以使用指针来实现二叉树的操作。

本文将介绍四种常见的二叉树遍历方式,以及如何求解二叉树的深度和叶子节点个数。

首先,我们需要定义一个二叉树节点的结构体,包含一个数据域和两个指针域,分别指向左子节点和右子节点。

代码如下:```cstruct TreeNode {int data;struct TreeNode* left;struct TreeNode* right;};```接下来,我们可以实现二叉树的四种遍历方式:前序遍历、中序遍历、后序遍历和层序遍历。

前序遍历是指先访问根节点,然后递归地遍历左子树和右子树。

代码如下:```cvoid preorderTraversal(struct TreeNode* root) {if (root == NULL) {return;}printf("%d ", root->data);preorderTraversal(root->left);preorderTraversal(root->right);}```中序遍历是指先递归地遍历左子树,然后访问根节点,最后递归地遍历右子树。

代码如下:```cvoid inorderTraversal(struct TreeNode* root) {if (root == NULL) {return;}inorderTraversal(root->left);printf("%d ", root->data);inorderTraversal(root->right);}```后序遍历是指先递归地遍历左子树和右子树,最后访问根节点。

代码如下:```cvoid postorderTraversal(struct TreeNode* root) {if (root == NULL) {return;}postorderTraversal(root->left);postorderTraversal(root->right);printf("%d ", root->data);}```层序遍历是按照树的层次逐层遍历节点。

信息学奥赛一本通 第4章 第6节 最小生成树(C++版) ppt课件

信息学奥赛一本通 第4章  第6节 最小生成树(C++版)  ppt课件

5
71
4
min[3]=w[2][3]=1; min[5]=w[2][5]=2;
第三次循环是找到min[3]最小的蓝点3。将3变为白点,接着枚举与3相连的所有 蓝点4、5,修改它们与白点相连的最小边权。
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2 4
22 16
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1
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min[4]=w[3][4]=1; 由于min[5]=2 < w[3][5]=6;所 以不修改min[5]的值。
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1个集合{ {1,2,3,4,5} } 生成树中有4条边{ <1,2> ,<4,5>,<3,5>,<2,5>}
3
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ppt课件
16
Kruskal算法
算法结束,最小生成树权值为19。 通过上面的模拟能够看到,Kruskal算法每次都选择一条最小的,且能合并两 个不同集合的边,一张n个点的图总共选取n-1次边。因为每次我们选的都是最小的 边,所以最后的生成树一定是最小生成树。每次我们选的边都能够合并两个集合, 最后n个点一定会合并成一个集合。通过这样的贪心策略,Kruskal算法就能得到一 棵有n-1条边,连接着n个点的最小生成树。 Kruskal算法的时间复杂度为O(E*logE),E为边数。
第一行: 农场的个数,N(3<=N<=100)。
第二行..结 尾
后来的行包含了一个N*N的矩阵,表示每个农场之间的距离。理论 上,他们是N行,每行由N个用空格分隔的数组成,实际上,他们 限制在80个字符,因此,某些行会紧接着另一些行。当然,对角 线将会是0,因为不会有线路从第i个农场到它本身。

无向图最短路径算法设计

无向图最短路径算法设计

无向图最短路径算法设计在图论中,最短路径算法是解决图中两个顶点之间最短路径问题的关键算法。

无向图是一种由顶点和边组成的数据结构,其中边没有方向。

本文将介绍几种常用的无向图最短路径算法的设计与实现。

一、Dijkstra算法Dijkstra算法是解决单源最短路径问题的一种贪心算法。

它通过逐步确定起点到各个顶点的最短距离,从起点开始,每次选择最短距离的顶点,并更新与该顶点相邻的顶点的最短距离。

直到所有顶点都被访问过,得到起点到各个顶点的最短路径。

该算法的步骤如下:1. 初始化起点到各个顶点的距离为无穷大,起点到自身的距离为0。

2. 选择起点作为当前顶点,标记该顶点已被访问。

3. 更新当前顶点的邻居顶点的最短距离,如果经过当前顶点到达邻居顶点的距离小于邻居顶点当前已有的最短距离,则更新邻居顶点的最短距离。

4. 从未被访问的顶点中选择距离起点最近的顶点作为新的当前顶点,并标记该顶点已被访问。

5. 重复步骤3和步骤4,直到所有顶点都被访问过。

二、Floyd-Warshall算法Floyd-Warshall算法是解决任意两点最短路径问题的一种动态规划算法。

它通过逐步更新所有顶点之间的最短路径长度,得到任意两点之间的最短路径。

该算法的步骤如下:1. 初始化距离矩阵,其中顶点之间的距离已知的用实际距离表示,未知的用无穷大表示。

2. 逐步更新距离矩阵,对于每个顶点k,判断通过顶点k是否可以使得顶点i到顶点j的距离变小,如果可以,则更新距离矩阵中的对应值。

3. 重复步骤2,直到所有顶点之间的最短路径长度都得到更新。

三、Bellman-Ford算法Bellman-Ford算法是解决单源最短路径问题的一种动态规划算法。

它通过逐步更新起点到各个顶点的最短距离,得到起点到其他顶点的最短路径。

该算法的步骤如下:1. 初始化起点到各个顶点的距离为无穷大,起点到自身的距离为0。

2. 逐步更新起点到各个顶点的最短距离,对于每条边(u, v),如果通过边(u, v)的距离小于起点到顶点v的当前最短距离,则更新起点到顶点v的最短距离。

离散数学大作业——编程实现最小生成树

离散数学大作业——编程实现最小生成树

离散数学大作业——编程实现最小生成树学院:电子工程学院班级:021051学号:*********名:***一、最小生成树概念:设G=(V,E)是无向连通带权图,即一个网络。

E中每条边(v,w)的权为c[v,w]。

所有生成树G’上各边权的总和最小的生成树称为G的最小生成树。

二、prim算法(贪心思想)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)三、程序源代码# include<stdio.h># include<malloc.h># define m 6# define n 11 typedef struct {int i,tag;char s;}vertice;typedef struct {int a,b,tag;int weight;}edge;vertice v[m];edge e[n];void inititate();void sort();void chuli();int biaoji( edge *s); void print();void main() {inititate();sort();chuli();print();}void inititate() {int i;printf("输入图的%d个顶点:\n",m);for(i=0;i<m;i++) {v[i].i=i+1;v[i].tag=0;scanf("%c",&v[i].s);getchar();}printf("\n输入%d条边的两端顶点及权:\n",n);for(i=0;i<n;i++) {scanf("%d %d %d",&e[i].a,&e[i].b,&e[i].weight);e[i].tag=0;}}int biaoji( edge *s) {int i,j;i=s->a;j=s->b;if(v[i].tag==0 || v[j].tag==0) {v[i].tag=1;v[i].tag=1;s->tag=1;return 1;}return 0;}void print() {int i,j=0;printf("\n最小生成树的边为:\n");for(i=0;i<n&&j<m-1;i++)if(e[i].tag==1) {printf("<%d-%d> ",e[i].a,e[i].b);j++;}printf("\n\n");}void sort() {edge s;int i,j;for(i=0;i<n-1;i++) {for(j=i+1;j<n;j++) {if(e[i].weight>e[j].weight) {s=e[i];e[i]=e[j];e[j]=s;}}}}void chuli() {int i,j=0;edge *s;for(i=0;i<n&&j<m;i++) {s=&e[i];if(biaoji(s)==1)j++;}}四、实验结果输入图的6个顶点:1 2 3 4 5 6输入11条边的权及两端顶点:1 2 11 4 61 6 91 3 112 3 22 4 33 5 83 6 74 5 104 6 45 6 5最小生成树的边为:<1-2> <2-3> <2-4> <4-6> <5-6> Press any key to continue。

最小生成树

最小生成树
然后从那些其一个端点已在U中,另一个端点 仍在U外的所有边中,找一条最短(即权值最 小)的边,假定该边为(Vi,Vj),其中Vi∈U, Vj∈V-U,并把该边(Vi,Vj)和顶点Vj分别并入T的 边集TE和顶点集U; 图
如此进行下去,每次往生成树里并入一 个顶点和一条边,直到n-1次后,把所有 n 个顶点都并入生成树T的顶点集U中, 此时U=V,TE中包含有(n-1)条边;

图6.10 图G 及其生成树
无向连通图 G 图
➢ 生成树
图6.10 图G 及其生成树
生成树
➢ 最小生成树

1.1 普里姆(prim)算法
假设G=(V,E)是一个具有n 个顶点的连通网络, T=(U,TE)是G的最小生成树,其中U是T的顶点 集,TE是T的边集,U和TE的初值均为空。
算法开始时,首先从V中任取一个顶点(假定 为V1),将此顶点并入U中,此时最小生成树 顶点集U={V1};
这样,T就是最后得到的最小生成树。
普里姆算法中每次选取的边两端,总是 一个已连通顶点(在U集合内)和一个未 连通顶点(在U集合外),故这个边选取 后一定能将未连通顶点连通而又保证不 会形成环路。

图6.11 普里姆算法例子

为了便于在顶点集合U和V-U之间选择权 最小的边,建立两个数组closest和 lowcost,closest[i]表示U中的一个顶点,该 顶点与V-U中的一个顶点构成的边具有最 小的权;lowcost表示该边对应的权值。

{

min=lowcost[j];

k=j;

} printf(“(%d,%d)”,k,closest[j]);
/* 打印生成树的一条边*/

求无向图的最小生成树算法——Prim与Kruskal

求无向图的最小生成树算法——Prim与Kruskal
一.Prim算法
1.算法思想
对于图G=(V,E),用Prim算法求最小生成树T=(S,TE)的流程如下
① 初始化:设S、TE为空集,任选节点K加入S。
② 选取一条权值最小的边(X,Y),其中X∈S,且not (Y∈S) 即,选取一条权值最小的、连接着S中一点与S外一点的边。
以上操作重复|V|-1次结束。由于每次加入S的点i都在当时取到了符合流程②的边min{lowcost},而lowcost[i]=w(i,closest[i]),所以此时的最小生成树的各边就是(i,closest[i]),i∈V且not (i=x)【需要注意的是出发点x的closest[x]还是x,所以应忽略,实际取到x-1条边】。把i从1取到|V|,便得到最小生成树T的每条边。
为了比较快速地选边,我们用两个数组lowcost、closest动态地维护每一个点到S的最短距离。在某一状态下,lowcost[i]表示所有与i相连且另一端点在S中的边中的权值最小值,closest[i]表示在S中且与i相连的点中与i之间距离最小的点。显然,lowcost[i]=w(i,closest[i])。需要注意的是两个数组记录的都是边而不是路径。若i没有边直接连向S,则lowcost[i]=∞。另外,若i已在S中,则lowcost[i]=0。
lowcost[j] = w[k][j];
closest[j] = k;
} //由新加入S中的k点使某些点到S的距离缩短,所以更新各点的lowcost和close= 1; i <= n; i++)
if(i != closest[i]){
设出发点为x。初始时对于任意k∈V,closest[k]=x,lowcost[k]=w(k,x)【w(i,j)表示i、j间的距离。初始化时,若两点间没有边则w(i,j)赋为一个足够大的整数(如maxint),并且所有点到自身的距离赋为0,即w(i,i)=0】

Prim算法求无向图的最小生成树

Prim算法求无向图的最小生成树
{
v1=j;
v2=k;
min=G[j][k];
}
if(!in[v2])
{
path[i][0]=v1;
path[i][1]=v2;
in[v1]=1;
in[v2]=1;
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[i][0]+1,path[i][1]+1);
}
return 1;
}
本文来自:中国自学编程网(详细出处参考://7402.html
下面是源代码:
/* Prim.c
Copyright (c) 2002, 2006 by ctu_85
All Rights Reserved.
*/
/* The impact of the situation of articulation point exists can be omitted in Prim algorithm but not in Kruskal algorithm */
restart:
printf("Please enter the number of vertex(s) in the graph:\n");
scanf("%d",&num);

最小生成树(普里姆算法)

最小生成树(普里姆算法)

最⼩⽣成树(普⾥姆算法):所谓⽣成树,就是n个点之间连成n-1条边的图形。

⽽最⼩⽣成树,就是权值(两点间直线的值)之和的最⼩值。

⾸先,要⽤⼆维数组记录点和权值。

如上图所⽰⽆向图:int map[7][7];map[1][2]=map[2][1]=4;map[1][3]=map[3][1]=2;......然后再求最⼩⽣成树。

具体⽅法是:1.先选取⼀个点作起始点,然后选择它邻近的权值最⼩的点(如果有多个与其相连的相同最⼩权值的点,随便选取⼀个)。

如1作为起点。

visited[1]=1;pos=1;//⽤low[]数组不断刷新最⼩权值,low[i](0<i<=点数)的值为:i点到邻近点(未被标记)的最⼩距离。

low[1]=0; //起始点i到邻近点的最⼩距离为0low[2]=map[pos][2]=4;low[3]=map[pos][3]=2;low[4]==map[pos][4]=3;low[5]=map[pos][5]=MaxInt; //⽆法直达low[6]=map[pos][6]=MaxInt;2.再在伸延的点找与它邻近的两者权值最⼩的点。

//low[]以3作当前位置进⾏更新visited[3]=1;pos=3;low[1]=0; //已标记,不更新low[2]=map[1][2]=4; //⽐5⼩,不更新low[3]=2; //已标记,不更新low[4]=map[1][4]=3; //⽐1⼤,更新后为:low[4]=map[3][4]=1;low[5]=map[1][5]=MaxInt;//⽆法直达,不更新low[6]=map[1][6]=MaxInt;//⽐2⼤,更新后为:low[6]=map[3][6]=2;3.如此类推...当所有点都连同后,结果最⽣成树如上图所⽰。

所有权值相加就是最⼩⽣成树,其值为2+1+2+4+3=12。

⾄于具体代码如何实现,现在结合POJ1258例题解释。

数据结构课程设计报告-最短路径算法-二叉树的三种遍历

数据结构课程设计报告-最短路径算法-二叉树的三种遍历

数据结构课程设计报告班级:计算机科学与技术132班姓名:赖恒财指导教师:董跃华成绩:32信息工程学院2015 年7月8日目录图的最短路径算法实现1. 需求分析 (1)1.1 程序设计内容 (1)1.2 设计要求 (1)2.概要设计 (2)3.详细设计 (2)3.1 数据类型的定义 (2)3.2 功能模块的设计 (2)3.3 主程序流程 (9)4.调试分析 (10)4.1 问题回顾和分析 (10)4.2.经验和体会 (11)5.测试结果 (12)二叉树的遍历1.设计目的 (13)2.需求分析 (14)2.1课程设计的内容和要求 (14)2.2选题的意义及背景 (14)3.概要设计 (14)3.1设计思想 (14)3.2程序数据类型 (16)3.3程序模块分析 (16)3.3.1置空栈 (16)3.3.2入栈 (17)3.3.3出栈 (17)3.3.4取栈顶操作 (17)3.3.5判空栈 (17)3.4函数关系: (18)4.详细设计 (18)4.1二叉树算法程序截图和结果 (18)5.程序测试结果及问题分析 (19)6.总结 (20)参考文献 (21)附录1 (22)附录2 (26)图的最短路径算法实现----基于floyd最短路径算法1.需求分析设计校园平面图,所含景点不少于8个。

以图中顶点表示学校内各景点,存放景点的名称、景点介绍信息等;以边表示路径,存放路径长度信息。

要求将这些信息保存在文件graph.txt中,系统执行时所处理的数据要对此文件分别进行读写操作。

1.1程序设计内容1.从文件graph.txt中读取相应数据, 创建一个图,使用邻接矩阵表示图;2.景点信息查询:为来访客人提供校园任意景点相关信息的介绍;3.问路查询:为来访客人提供校园任意两个景点之间的一条最短路径。

1.2 设计要求(1) 程序要具在一定的健壮性,即当输入数据非法时,程序也能适当地做出反应。

(2) 程序要添加适当的注释,程序的书写要采用缩进格式。

实现最小生成树算法(Python)

实现最小生成树算法(Python)

实现最小生成树算法(Python)最小生成树(MST)是图论中的一个重要问题,它的应用非常广泛。

在计算机科学中,最小生成树问题被广泛应用在网络设计、电路布线、系统优化等领域。

在本文中,我们将介绍最小生成树算法的基本概念、常见的算法实现以及应用场景。

1.最小生成树的定义首先,让我们来了解一下最小生成树的定义。

最小生成树是指一个无向图的生成树,它的所有边的权值之和最小。

换句话说,最小生成树是一个连通图的生成树,它包含图中的所有顶点,但是边的权值之和最小。

在一个无向图G=(V,E)中,V表示顶点集合,E表示边集合。

每条边e∈E都有一个权值w(e)。

一个最小生成树T是一个包含了图中所有顶点的生成树,并且它的边的权值之和最小。

换句话说,如果T'是G的另一个生成树,那么T的权值小于等于T'的权值。

最小生成树问题是一个经典的优化问题,在实际应用中有着广泛的应用。

接下来,我们将介绍常见的最小生成树算法实现,包括Prim算法和Kruskal算法。

2. Prim算法Prim算法是一种常见的贪心算法,它可以求解最小生成树问题。

Prim算法的基本思想是从一个初始顶点开始,逐步加入未访问的顶点,并选择与当前生成树相连的权值最小的边。

该算法的具体步骤如下:步骤1:初始化一个空的生成树T,选择一个初始顶点作为起始点。

步骤2:将起始点加入T,并将其标记为已访问。

步骤3:重复以下步骤,直到T包含所有顶点为止。

步骤4:从T中找到与未访问顶点相连的权值最小的边e,并将其加入T。

步骤5:将边e相连的顶点标记为已访问。

步骤6:重复步骤4和步骤5,直到T包含所有顶点。

通过上述步骤,Prim算法可以得到一个最小生成树。

该算法的时间复杂度为O(V^2),其中V表示图中的顶点数。

在实际应用中,Prim算法通常通过优先队列来实现,以降低时间复杂度。

3. Kruskal算法Kruskal算法是另一种常见的最小生成树算法,它基于图的边来构造最小生成树。

最小生成树

最小生成树
16
17
D
应用举例——最小生成树
Prim算法 34 A 46 19 F B 12 26 25 E 38 cost'={(A, B)34, (C, D)17, (F, E)26}
17
U={A, F, C, D}
V-U={B, E}
cost={(A, B)34, (F, E)26}
25
C
17
D
应用举例——最小生成树
{B, C, D, E, F} (A F)19
{B, C, D, E} {B, D, E} {B, E} {B} {}
(F C)25
(C D)17
(F E)26
adjvex lowcost
adjvex lowcost
4 12
{A, F, C, D, E}
{A,F,C,D,E,B}
(E B)12
21
应用举例——最小生成树
Prim算法——伪代码
1. 将顶点0加入集合U中; 2. 初始化辅助数组shortEdge,分别为lowcost和adjvex赋值; 3. 重复执行下列操作n-1次 3.1 在shortEdge中选取最短边,取其对应的下标k; 3.2 输出边(k, shortEdge[k].adjvex)和对应的权值; 3.3 将顶点k加入集合U中; 3.4 调整数组shortEdge;
U
V-U
输出
adjvex lowcost adjvex lowcost adjvex lowcost adjvex lowcost
0 34 0 34 0 34 0 34
0 46 5 25
0 ∞ 5 25 2 17
0 ∞ 5 26 5 26 5 26
0 19

最小生成树的方法

最小生成树的方法

最小生成树的方法
最小生成树(Minimum Spanning Tree)是指在一个带权无向连通图中,找到一个包含所有顶点且总权值最小的树。

常用的方法有以下几种:
1. Prim算法(普里姆算法):从一个起始顶点开始,逐步扩展生成树,每次选择一个与当前生成树距离最小的顶点加入,直到所有顶点都被包含在生成树中。

2. Kruskal算法(克鲁斯卡尔算法):首先将图的所有边按照权值从小到大排序,然后依次选择权值最小的边加入生成树中,但要保证加入边后不会形成环,直到生成树中包含所有顶点,或者图中的所有边都被考虑过。

3. Boruvka算法(博鲁卡尔算法):将图的所有顶点分成多个不相交的集合,每个集合中的顶点组成一棵生成树,然后每次选择具有最小权值且连接两个不同集合的边加入生成树中,直到只剩下一个集合。

4. Jarnik算法(加尔尼克算法):也称为更改版的Prim算法,首先选择一个起始顶点加入生成树中,然后通过比较当前生成树中的顶点到其他顶点的距离,选择一个距离最小的顶点加入生成树,重复该过程直到所有顶点都被包含在生成树中。

这些方法都可以得到最小生成树,但在某些情况下,它们的效率和性能可能会不同。

选择合适的方法取决于具体的应用场景和图的特征。

数据结构:第7章 图3-最小生成树

数据结构:第7章 图3-最小生成树

• 按照生成树的定义,n 个顶点的连通网络的生成树有 n
个顶点、n-1 条边。
即有权图
目标:
在网络的多个生成树中,寻找一个各边权值之和最小的
生成树。
构造最小生成树的准则 ❖ 必须只使用该网络中的边来构造最小生成树;
❖ 必须使用且仅使用n-1条边来联结网络中的n个顶点;
❖ 不能使用产生回路的边。
典型用途:
(b) u={1} w={2,3,4,5,6}
0 6 1 5
6
0
5
3
1 5 0 7 5 4
5
7
0
2
3 5 0 6
4 2 6 0
i
1234
closest[i] 1 1 1 1
lowcost[i] 0 6 1 5
56 11 ∞∞
closest用于存放顶点序号 lowest存放权值
15 4 6
1 25
3
54
5
6
(c ) u={1,3} w={2,4,5,6}
1
1
4
25
6
32
54
5
6
(d) u={1,3,6} w={2,4,5}
i
1234 5 6
closest[i] 1 3 1 1 3 3
lowcost[i] 0 5 0 5 5 4
i
1234 5 6
closest[i] 1 3 1 6 3 3

v3 v1

树 v4 v2
v1
0^ 1^ 0^ 1^
2.生成森林
若一个图是非连通图或非强连通图,但有若 干个连通分量或若干个强连通分量,则通过 深度优先搜索遍历或广度优先搜索遍历,不 可以得到生成树,但可以得到生成森林,且 若非连通图有 n 个顶点,m 个连通分量或强 连通分量,则可以遍历得到m棵生成树,合 起来为生成森林,森林中包含n-m条树边。

C源程序-图的建立和遍历

C源程序-图的建立和遍历

图的建立和遍历题目1:用邻接表存储无向图:采用邻接表作为图的存储结构;程序运行时输入图的顶点及边的信息;实现建立图的基本操作;题目2:对题目1建立的图进行深度遍历。

可以从任意顶点出发深度遍历该图;格式化输出:输出顶点的序列,各数据之间用“->”分开;要求实现FirstAdjVex,NextAdjVex,DFS等基本操作;算法描述创建图:包括建立结点的函数CreatVex(Graph *G),以及GreatUDG(Graph *G) ,GreatUDN(Graph *G) ,GreatDG(Graph *G) GreatDN(Graph *G)1提示用户输入图的基本信息:顶点数,边数以及图的基本类型;2通过for循环语句提示用户输入顶点的值;3图Graph结构体类型包括:AdjList用来存储头结点的数组;int类型vexnum 和arcnum,用来表示顶点数和边数的变量;int类型kind,用来存储图的类型。

边ArcNode结构包括:adjvex,ArcNode *nextarc,int info前者表示指向的结点的下标,后者表示指向结点的下一条边结点,最后的变量为边所带的权值信息;4根据图的类型决定是否要使用边中的info变量;5提示用户按照正确的形式输入边的端点以及边上的权值信息;遍历图:包括DFSTraverse(Graph G,VertexType vex)以及DFS(Graph G,int v)两个主要的便历函数。

前者第二个参数表示开始进行便历的顶点,后者的第二个参数表示对图的下标为v的顶点访问。

1遍历前首先建立一个标志数组Visited[],长度为图中结点的数目,用来表示是否访问过一结点,访问前全置为0;2接收用户要求开始访问的顶点,通过函数Adjfound(Graph G,VertexType c)找到改点在图的结点中的下标;3若该下标对应的标志数组的值为0,访问该下标的firstArcNode结点,同时把该结点的在访问标志数组中的值设置为1;若该下标对应的标志数组的值为1,则进行第5步;4继续进行操作2;5在标志数组中查找仍为0的项,得到下标值再进行第1步操作;如果都访问过则遍历结束。

详解图的应用(最小生成树、拓扑排序、关键路径、最短路径)

详解图的应用(最小生成树、拓扑排序、关键路径、最短路径)

详解图的应用(最小生成树、拓扑排序、关键路径、最短路径)1.最小生成树:无向连通图的所有生成树中有一棵边的权值总和最小的生成树1.1 问题背景:假设要在n个城市之间建立通信联络网,则连通n个城市只需要n—1条线路。

这时,自然会考虑这样一个问题,如何在最节省经费的前提下建立这个通信网。

在每两个城市之间都可以设置一条线路,相应地都要付出一定的经济代价。

n个城市之间,最多可能设置n(n-1)/2条线路,那么,如何在这些可能的线路中选择n-1条,以使总的耗费最少呢?1.2 分析问题(建立模型):可以用连通网来表示n个城市以及n个城市间可能设置的通信线路,其中网的顶点表示城市,边表示两城市之间的线路,赋于边的权值表示相应的代价。

对于n个顶点的连通网可以建立许多不同的生成树,每一棵生成树都可以是一个通信网。

即无向连通图的生成树不是唯一的。

连通图的一次遍历所经过的边的集合及图中所有顶点的集合就构成了该图的一棵生成树,对连通图的不同遍历,就可能得到不同的生成树。

图G5无向连通图的生成树为(a)、(b)和(c)图所示:G5G5的三棵生成树:可以证明,对于有n 个顶点的无向连通图,无论其生成树的形态如何,所有生成树中都有且仅有n-1 条边。

1.3最小生成树的定义:如果无向连通图是一个网,那么,它的所有生成树中必有一棵边的权值总和最小的生成树,我们称这棵生成树为最小生成树,简称为最小生成树。

最小生成树的性质:假设N=(V,{ E}) 是个连通网,U是顶点集合V的一个非空子集,若(u,v)是个一条具有最小权值(代价)的边,其中,则必存在一棵包含边(u,v)的最小生成树。

1.4 解决方案:两种常用的构造最小生成树的算法:普里姆(Prim)和克鲁斯卡尔(Kruskal)。

他们都利用了最小生成树的性质1.普里姆(Prim)算法:有线到点,适合边稠密。

时间复杂度O(N^2)假设G=(V,E)为连通图,其中V 为网图中所有顶点的集合,E 为网图中所有带权边的集合。

最小生成树的两种方法

最小生成树的两种方法

最小生成树的两种方法最小生成树的两种方法________________________________________最小生成树(Minimum Spanning Tree,简称MST)是指一个无向图G中的一棵子图T,它包含图G中全部n个顶点,且T中的边数正好是n-1条,而且这些边的权值之和是所有n个顶点的边的权值之和的最小值。

这样的树称为最小生成树。

一般来说,最小生成树的构造有两种方法:Prim算法和Kruskal算法。

### Prim算法Prim算法是从一个顶点开始,每次选择一条最短边,直到所有顶点都被加入到树中。

具体步骤如下:- 首先,从图中任取一个顶点作为初始顶点,将它加入到最小生成树的集合中。

- 接着,从图中取出一条权值最小的边,连接它的两个顶点都不在集合中,将这两个顶点加入到集合中,并将该边加入到最小生成树的集合中。

- 重复上述过程,直到所有的顶点都在集合中,即可得到最小生成树。

Prim算法的时间复杂度为O(n2),它不能处理包含负权值的边,也不能处理包含负权回路的图。

### Kruskal算法Kruskal算法是从边中选择最小权值的边,直到所有顶点都在同一棵树中。

具体步骤如下:- 首先,将图中所有边按权值从小到大排序。

- 接着,将排序好的边依次取出,如果它连接的两个顶点不在同一棵树中,则将这两个顶点加入到同一棵树中,并将该边加入到最小生成树的集合中。

- 重复上述过程,直到所有的顶点都在同一棵树中,即可得到最小生成树。

Kruskal算法的时间复杂度为O(nlogn),它能处理包含负权值的边,但不能处理包含负权回路的图。

总之,Prim和Kruskal算法都可以用来构造最小生成树,但是它们在时间复杂度和负权值的处理上都有所不同。

通常情况下,Prim算法会优先使用;而Kruskal算法会在图中存在负权值时使用。

最小生成树三种求解方法的分析与实现

最小生成树三种求解方法的分析与实现

最小生成树三种求解方法的分析与实现作者:李龙霞陈燕于晓倩来源:《电脑知识与技术》2021年第33期摘要:圖作为一种典型的非线性结构,用图来描述问题简明直观。

而最小生成树作为图的重要应用之一,用于解决优化路线,如何使网络通信线路成本最低,电话线路最短等问题。

将此类问题转化为最小生成树问题进行求解。

最小生成树是所有生成树中代价最小的生成树。

它以邻接矩阵的方式存储,采用Prim算法,Kruskal算法和破圈法的方法进行求解。

关键词:图;最小生成树;Prim算法;Kruskal算法;破圈法中图分类号:TP301.6;TP311.12 文献标识码:A文章编号:1009-3044(2021)33-0044-03开放科学(资源服务)标识码(OSID):Analysis and Realization of Three Methods of Solving Minimum Spanning TreeLI Long-xia, CHEN Yan, YU Xiao-qian(School of Maritime Economics and Management, Dalian Maritime University, Dalian 116026, China)Abstract: Graph, as a typical nonlinear structure, is simple and intuitive to describe the problem. As one of the most important applications of graphs, the minimum spanning tree is used to solve the problems of optimizing routes, minimizing the cost of network communication lines and the shortest telephone lines. This kind of problem is transformed into the minimum spanning tree problem to solve. The minimum spanning tree is the spanning tree with the least cost among all spanning trees. It is stored in the form of adjacency matrix and solved by Prim algorithm, Kruskal algorithm and loop breaking method.Key words: Graph; Minimum Spanning Tree; Prim algorithm; Kruskal algorithm; Broken Ring Method1 引言求解最小生成树是解决工程类问题的一种重要手段。

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无向图的遍历及其算法#include<vector>#include<iostream.h>#define max 50int n,e;int visited1[max]; //访问标记int visited2[max];int visited3[max];double quan[max][max]; //存取权值int visited4[max];double zh=0.0; //权值之和struct link //结点定义{ int data;double cost;link *next;};struct syz //存取路径的两个端点及其权值{ int h;int l;double z;}syz[max];struct Adjlist //存取顶点{ int v;link *next;}Adjlist[max];void c_cbs_graph (int n, int e ) //创建无向图{ int i,j,k ;double c;link *s ;for (i=1; i<=n; i++){ /*建立邻接表头结点*/Adjlist[i].v=i ; Adjlist[i].next=NULL;}cout<<endl;for (k=1; k<=e;k++){ cout<<"请输入第"<<k<<"弧及其权值:";cin>>i>>j>>c;cout<<endl;/* 输入一条边(i,j) */s=new link; /*申请一个动态存储单元*/s->data=j ;s->cost=c;s->next=Adjlist[i].next ;Adjlist[i].next=s ;s=new link;s->data=i ;s->cost=c;s->next=Adjlist [j].next ;Adjlist[j].next=s ;}};void DFS( int i ) //深度优先遍历{// i是遍历起始点的在邻接表中的下标值,其下标从1开始link *p;cout<<Adjlist[i].v<<'>';visited1[i]=1;p = Adjlist[i].next;while(p!=NULL){if (visited1[p->data]==0)DFS (p->data);p=p->next;}};void BFS(int i) //广度优先遍历{int q[max]; /*定义队列*/int fro,rea; link *p ; /*P为搜索指针*/fro=rea=0 ;cout<<Adjlist[i].v<<'>';visited2[i]=1 ; rea++; q[rea]=i ; /*进队*/while (fro<rea){fro++ ; i=q[fro] ;p=Adjlist[i].next;while (p!=NULL){if (visited2[p->data]==0){cout<<Adjlist[p->data].v<<'>';visited2[p->data]=1 ;rea++;q[rea]=p->data ;}p=p->next;}}};void R() //存入权值{ int i,j;link *r;for(i=0;i<n;i++)for(j=0;j<n;j++)quan[i][j]=0;for(i=0;i<n;i++){ r=Adjlist[i+1].next;while(r!=NULL){ quan[i][(r->data)-1]=r->cost;quan[(r->data)-1][i]=r->cost;r=r->next;}}};void Min(int c) //查找权值最小的路径{ int i;syz[max].h=syz[0].h; syz[max].l=syz[0].l; syz[max].z=syz[0].z;for(i=0;i<c;i++){ if(syz[max].z>syz[i].z){syz[max].h=syz[i].h; syz[max].l=syz[i].l; syz[max].z=syz[i].z; } }};void Prim(int v) //算法一,求最小生成树{ int i,cout=1;for(i=max;i>=max-n;i--){ Adjlist[i].v=0; Adjlist[i].next=NULL;}Adjlist[max].v=v;visited3[v]=1;while(n>cout) //过程{int c=0,p=max;for(i=0;i<max;i++)syz[i].h=syz[i].l=0; syz[i].z=0.0;while(Adjlist[p].v!=0){for(int j=0;j<n;j++){ if(quan[(Adjlist[p].v)-1][j]>0.0&&(visited3[j+1]!=1)){ syz[c].h=Adjlist[p].v; syz[c].l=j+1; syz[c].z=quan[(Adjlist[p].v)-1][j];c++;}}p--;}Min(c);Adjlist[max-cout].v=syz[max].l;zh+=syz[max].z;visited3[Adjlist[max-cout].v]=1;cout++;}};void Kruskal() //算法二{ int i,j,k=0,cout=0,s=0;for(i=max;i>=max-n;i--) //顶点初始化{ Adjlist[i].v=0; Adjlist[i].next=NULL;}for(i=0;i<max;i++) //路径初始化syz[i].h=syz[i].l=0; syz[i].z=0.0;for(i=1;i<=n;i++) //将符合要求的路径的权值存入路径数组for(j=1;j<=i;j++){ if(quan[i-1][j-1]>0.0){ syz[k].h=i; syz[k].l=j; syz[k].z=quan[i-1][j-1];k++;}}for(i=1;i<k;i++) //对路径按其权值大小从小到大排序for(j=0;j<k-i;j++){ if(syz[j].z>syz[j+1].z){ syz[max].h=syz[j].h;syz[max].l=syz[j].l;syz[max].z=syz[j].z;syz[j].h=syz[j+1].h;syz[j].l=syz[j+1].l;syz[j].z=syz[j+1].z;syz[j+1].h=syz[max].h;syz[j+1].l=syz[max].l;syz[j+1].z=syz[max].z;}}visited4[syz[cout].h]=1; visited4[syz[cout].l]=1; cout++;Adjlist[max-s].v=syz[0].h; s++; Adjlist[max-s].v=syz[0].l;s++;while(n>cout) //过程{for(i=1;i<k;i++){if((visited4[syz[i].h]==1&&visited4[syz[i].l]==0)||(visited4[syz[i].h]==0&&visited4[syz[i].l]==1)) {syz[cout].h=syz[i].h; syz[cout].l=syz[i].l; syz[cout].z=syz[i].z;visited4[syz[i].h]=1; visited4[syz[i].l]=1;}for(j=0;j<s;j++) //判断顶点是否已存入顶点组中{ if(Adjlist[max-j].v!=syz[cout].h) continue;else break;}if(j==s){ Adjlist[max-s].v=syz[cout].h; s++;}for(int a=0;a<s;a++){if(Adjlist[max-a].v!=syz[cout].l) continue;else break;}if(a==s){ Adjlist[max-s].v=syz[cout].l; s++;}}if(cout>=2)syz[0].z+=syz[cout-2].z;cout++;}};void main(){ int i;cout<<"请输入无向图的顶点数和弧段数:";cin>>n>>e;c_cbs_graph (n,e);cout<<endl;R();for(i=1;i<=n;i++)visited1[i]=visited2[i]=visited3[i]=visited4[i]=0;cout<<endl<<"请输入开始遍历的顶点序号:";cin>>i;if(i<=0||i>n)cout<<"输入有错,请检查!"<<endl;else{cout<<"深度优先遍历结果:"<<endl;DFS(i);cout<<endl;cout<<"广度优先遍历结果:"<<endl;BFS(i);cout<<endl;}cout<<"请输入生成树的根:";cin>>i;cout<<"Prim最优路径:"<<endl;Prim(i);for(i=0;i<n;i++)cout<<Adjlist[max-i].v<<'>';cout<<endl<<"最优路径权值:"<<zh<<endl;Kruskal();cout<<"Kruskal"<<"最优路径:"<<endl;for(i=max;i>max-n;i--){ cout<<Adjlist[i].v<<'>'; }cout<<endl<<"最优路径权值:"<<syz[0].z<<endl;}各种排序方法#include<iostream.h>#define max 100int get(int i,int A[]){return A[i-1];} //查找值void alter(int i,int j,int A[]){A[i-1]=j;} //修改值int getsize(int A[]) //获得符合要求的值{int i,cout=0;for(i=0;A[i]!=9999;i++)cout++;return cout;};void input(int A[]) //输入{ cout<<"建立数据库:"<<endl; int i=0,j;cout<<"第"<<(i+1)<<"个元素:"; cin>>j;do{ A[i]=j;i++;cout<<"第"<<i+1<<"个元素:"; cin>>j;}while(j!=9999);A[i]=j;};void output(int A[]) //输出{ int i,j;j=getsize(A);for(i=0;i<j;i++)cout<<A[i]<<' ';cout<<endl;};void copy(int A[],int B[]) //复制{ int size,i;size=getsize(B);for(i=0;i<size;i++)A[i]=B[i];};void select(int A[]) //选择排序{ int size, i,j , t ,k;size=getsize(A);for(i=0;i<size-1;i++){ k=i;for(j=i+1;j<size;j++){ if(A[j]<A[k]) {k=j;}t=A[i];A[i]=A[k];A[k]=t;}}};void bubble(int A[]) //冒泡排序{ int i,j,size,t;size=getsize(A);for(i=1;i<size;i++)for(j=0;j<size-i;j++)if(A[j]>A[j+1]){t=A[j];A[j]=A[j+1];A[j+1]=t;}};void insert(int A[]) //直接插入排序{ int size ,i ,j,t;size=getsize(A);for(i=1;i<size;i++){ if(A[i]<A[i-1]){t=A[i]; j=i-1;do{A[j+1]=A[j] ; j--;}while(j>=0&&t<A[j]);A[j+1]=t;}}};void QuickSort(int A[],int left,int right) //快速排序{int i,j,x,t;i=left;j=right;x=A[i]; /* 计算分界点位置*/do{ /* i≤j 的循环处理*/ while(A[i]<x&&i<right ){ i++; } /* 确定i点交换位置*/while(x<A[j]&&j>left){ j--; } /* 确定j点交换位置*/if(i<=j){ /* 如果i、j位置合法,则交换*/t=A[i]; /* A[i]和A[j]的位置*/A[i]=A[j];A[j]=t;i++; j--;}} while(i<=j);if(left<j) QuickSort(A,left,j); /* 对分割出的左部再处理*/if(i<right) QuickSort(A,i,right) ; /* 对分割出的右部再处理*/};void main(){int A[max],B[max],C[max];A[0]=9999;B[0]=9999;C[0]=9999;;char ch;int chioce,i;while(1){cout<<" 1 存储 2 修改 3 查找"<<endl;cout<<"请选择操作:";cin>>i;switch(i){case 1 :{loop: cout<<"数据可存入区间:A, B, C, 请选择:";cin>>ch;switch(ch){case 'A':{ if(A[0]!=9999) {cout<<"此空间已存入数据!"<<endl;goto loop;} cout<<"请以9999为数据输入结束符!"<<endl;input(A);cout<<"供可选择的排序方法有:"<<endl;cout<<" 1 选择排序 2 插入排序"<<endl;cout<<" 3 冒泡排序 4 快速排序"<<endl;cout<<"请选择:";cin>>chioce;switch(chioce){ case 1: { select(A); output(A); break;}case 2: {insert(A); output(A); break;}case 3: {bubble(A); output(A); break; }case 4: { QuickSort(A,0,(getsize(A)-1)); output(A); break;}default: cout<<"选择有误,请检查!"<<endl;}break;}case 'B':{ if(B[0]!=9999) {cout<<"此空间已存入数据!"<<endl;goto loop;}cout<<"请以9999为数据输入结束符!"<<endl;input(B);cout<<"供可选择的排序方法有:"<<endl;cout<<" 1 选择排序 2 插入排序"<<endl;cout<<" 3 冒泡排序 4 快速排序"<<endl;cout<<"请选择:";cin>>chioce;switch(chioce){ case 1: {select(B); 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break;}}}。

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