第07章_图c ppt课件
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取图中任意一个顶点 v 作为生成树的根， 之后往生成树上添加新的顶点 w。在添加 的顶点 w 和已经在生成树上的顶点v 之间 必定存在一条边，并且该边的权值在所有 连通顶点 v 和 w 之间的边中取值最小。之 后继续往生成树上添加顶点，直至生成树 上含有 n-1 个顶点为止。
例如:
a 19
b5
14 12
使用不同的遍历图的方法，可以得到不同的 生成树；从不同的顶点出发，也可能得到不 同的生成树。 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。
构造生成树的准则 必须只使用该网络中的边来构造生成树； 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。
} closedge[MAX_VERTEX_NUM];
例如:
a 19
b5
14
18
16
g 27
12 7 c
e8
3
d
21
f
closedge
0123456 (a) (b) (c) (d) (e) (f) (g)
Adjvex
daec d e a d ea
Lowcost
17592 3 8 1百度文库 21 186
Prim算法
A
6
5
B5
1
D
5
3
C
6
4
2
E6
F
U V-U B C D E F TE
{A}
{B,C,D, AB AC AD ~ ~ AC E,F} 6 1 5 ∞ ∞ 1
{A,C}
{B,D,E, CB F} 5
AD CE CF CF 564 4
CB
FD CE
FD
{A,C,F} {B,D,E} 5
26
2
18
7
c
16 e 8
3
g
d
27
21
f
所得生成树权值和
= 14+8+3+5+16+21 = 67
一般情况下所添加的顶点应满足下列 条件: 在生成树的构造过程中，图中 n 个 顶点分属两个集合：已落在生成树上的 顶点集 U 和尚未落在生成树上的顶点集 V-U ，则应在所有连通U中顶点和V-U中 顶点的边中选取权值最小的边。
CB {A,C,F,D} {B,E}
5
CE
CB
6
5
{A,C,F,D, B}
{E}
BE
BE
3
3
{A,C,F,D, B,E}
{}
设置一个辅助数组，对当前V－U集 中的每个顶点，记录和顶点集U中顶点 相连接的代价最小的边：
struct { VertexType adjvex; // U集中的顶点序号 VRType lowcost; // 边的权值
设想一下：先把权值最小的边归入生 成树内，逐个递增，舍去回路边，则 得到的很可能就是最小生成树！
求MST有多种算法，但最常用的是以下两种：
Prim （普里姆）算法将顶点归并，与边数无关，适于稠密网。 Kruskal （克鲁斯卡尔）算法：将边归并，适于求稀疏网的最 小生成树。
10
普里姆算法的基本思想:
问题：
假设要在 n 个城市之间建立通讯 联络网，则连通 n 个城市只需要修建 n-1条线路，如何在最节省经费的前 提下建立这个通讯网？
先建立数学模型：
顶点———表示城市，有n个； 边————表示线路，有n–1条； 边的权值—表示线路的经济代价； 连通网——表示n个城市间的通信网。
显然此连通网 是一棵生成树！
PRIM 算法 （教材p175算法7.9）
void MiniSpanTree_PRIM(MGraph G, VertexType u) {//用PRIM算法从第u个顶点出发构造网G的最小生成树T。
struct { VertexType adjvex; VRType lowcost;
}closedge[MAX_VERTEX_NUM]; k=LocateVex(G,u); for (j=0; j<G.vexnum; ++j) //辅助数组初始化
第07章_图c ppt课件
7.4 图的连通性
连通图：在路无径向, 则图称中顶, 若点从v1与顶v点2是v1连到通顶的点。v2有如
果图中任意一对顶点都是连通的, 则 称此图是连通图。 非连通图的极大连通子图叫做连通 分量。
强连通图：在有向图中, 若对于每一对顶点vi和vj,
都存在一条从vi到vj和从vj到vi的路径, 则称此图是强连通图。
问题抽象： n个顶点的生成树很多，需要从中选一棵代价最 小的生成树，即该树各边的代价之和最小。此树便称为最小 生成树MST。
Minimum cost Spanning Tree
讨论：如何求得最小生成树？ 最小生成树（MST）的性质如下：
若U集是V的一个非空子集，若(u0, v0)是一条最 小权值的边，其中u0U，v0V-U；则：(u0, v0) 必在最小生成树上。
//新顶点并入U后重新选择最小边
if (G.arc[k][j].adj<closedge[j].lowcost) closedge[j]={G.vexs[k], G.arcs[k][j].adj};
}//for i }//MiniSpanTree
// 此时closedge[k].lowcost = // MIN{closedge[vi].lowcost | closedge[vi].lowcost>0, vi ∈V-U.
printf(closedge[k].adjvex, G.vexs[k]); //输出生成树的边 closedge[k].lowcost = 0; // 第k顶点并入U集 for (j=0; j<G.vexnum; ++j)
生成树：是一个极小连通子图，它含有图中
全部n个顶点，但只有n-1条边。
❖如果在生成树上添加1条边，必定构成一个环。 ❖若图中有n个顶点，却少于n-1条边，必为非连通图。 2
广度优先搜索过程
广度优先生成树
对于非连通的无向图，所有连通分量的生 成树组成了非连通图的生成森林。
最小生成树( minimum cost spanning tree )
if ( j!=k) // adjvex, lowcost closedge[j]={u, G.arcs[k][j].adj;}
closedge[k].lowcost = 0;
PRIM 算法 （教材p175算法7.9）
for (i=1; i<G.vexnum; ++i) //选择其余G.vexnum-1个顶点； k=minimum(closedge); //求出T的下一个节点
例如:
a 19
b5
14 12
使用不同的遍历图的方法，可以得到不同的 生成树；从不同的顶点出发，也可能得到不 同的生成树。 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。
构造生成树的准则 必须只使用该网络中的边来构造生成树； 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。
} closedge[MAX_VERTEX_NUM];
例如:
a 19
b5
14
18
16
g 27
12 7 c
e8
3
d
21
f
closedge
0123456 (a) (b) (c) (d) (e) (f) (g)
Adjvex
daec d e a d ea
Lowcost
17592 3 8 1百度文库 21 186
Prim算法
A
6
5
B5
1
D
5
3
C
6
4
2
E6
F
U V-U B C D E F TE
{A}
{B,C,D, AB AC AD ~ ~ AC E,F} 6 1 5 ∞ ∞ 1
{A,C}
{B,D,E, CB F} 5
AD CE CF CF 564 4
CB
FD CE
FD
{A,C,F} {B,D,E} 5
26
2
18
7
c
16 e 8
3
g
d
27
21
f
所得生成树权值和
= 14+8+3+5+16+21 = 67
一般情况下所添加的顶点应满足下列 条件: 在生成树的构造过程中，图中 n 个 顶点分属两个集合：已落在生成树上的 顶点集 U 和尚未落在生成树上的顶点集 V-U ，则应在所有连通U中顶点和V-U中 顶点的边中选取权值最小的边。
CB {A,C,F,D} {B,E}
5
CE
CB
6
5
{A,C,F,D, B}
{E}
BE
BE
3
3
{A,C,F,D, B,E}
{}
设置一个辅助数组，对当前V－U集 中的每个顶点，记录和顶点集U中顶点 相连接的代价最小的边：
struct { VertexType adjvex; // U集中的顶点序号 VRType lowcost; // 边的权值
设想一下：先把权值最小的边归入生 成树内，逐个递增，舍去回路边，则 得到的很可能就是最小生成树！
求MST有多种算法，但最常用的是以下两种：
Prim （普里姆）算法将顶点归并，与边数无关，适于稠密网。 Kruskal （克鲁斯卡尔）算法：将边归并，适于求稀疏网的最 小生成树。
10
普里姆算法的基本思想:
问题：
假设要在 n 个城市之间建立通讯 联络网，则连通 n 个城市只需要修建 n-1条线路，如何在最节省经费的前 提下建立这个通讯网？
先建立数学模型：
顶点———表示城市，有n个； 边————表示线路，有n–1条； 边的权值—表示线路的经济代价； 连通网——表示n个城市间的通信网。
显然此连通网 是一棵生成树！
PRIM 算法 （教材p175算法7.9）
void MiniSpanTree_PRIM(MGraph G, VertexType u) {//用PRIM算法从第u个顶点出发构造网G的最小生成树T。
struct { VertexType adjvex; VRType lowcost;
}closedge[MAX_VERTEX_NUM]; k=LocateVex(G,u); for (j=0; j<G.vexnum; ++j) //辅助数组初始化
第07章_图c ppt课件
7.4 图的连通性
连通图：在路无径向, 则图称中顶, 若点从v1与顶v点2是v1连到通顶的点。v2有如
果图中任意一对顶点都是连通的, 则 称此图是连通图。 非连通图的极大连通子图叫做连通 分量。
强连通图：在有向图中, 若对于每一对顶点vi和vj,
都存在一条从vi到vj和从vj到vi的路径, 则称此图是强连通图。
问题抽象： n个顶点的生成树很多，需要从中选一棵代价最 小的生成树，即该树各边的代价之和最小。此树便称为最小 生成树MST。
Minimum cost Spanning Tree
讨论：如何求得最小生成树？ 最小生成树（MST）的性质如下：
若U集是V的一个非空子集，若(u0, v0)是一条最 小权值的边，其中u0U，v0V-U；则：(u0, v0) 必在最小生成树上。
//新顶点并入U后重新选择最小边
if (G.arc[k][j].adj<closedge[j].lowcost) closedge[j]={G.vexs[k], G.arcs[k][j].adj};
}//for i }//MiniSpanTree
// 此时closedge[k].lowcost = // MIN{closedge[vi].lowcost | closedge[vi].lowcost>0, vi ∈V-U.
printf(closedge[k].adjvex, G.vexs[k]); //输出生成树的边 closedge[k].lowcost = 0; // 第k顶点并入U集 for (j=0; j<G.vexnum; ++j)
生成树：是一个极小连通子图，它含有图中
全部n个顶点，但只有n-1条边。
❖如果在生成树上添加1条边，必定构成一个环。 ❖若图中有n个顶点，却少于n-1条边，必为非连通图。 2
广度优先搜索过程
广度优先生成树
对于非连通的无向图，所有连通分量的生 成树组成了非连通图的生成森林。
最小生成树( minimum cost spanning tree )
if ( j!=k) // adjvex, lowcost closedge[j]={u, G.arcs[k][j].adj;}
closedge[k].lowcost = 0;
PRIM 算法 （教材p175算法7.9）
for (i=1; i<G.vexnum; ++i) //选择其余G.vexnum-1个顶点； k=minimum(closedge); //求出T的下一个节点