标签:distances prim int graph kruskal 生成 算法 new size
1、两种算法都针对无向图
2、目的:生成最小生成树
生成树:一个连通图的生成树是指一个连通子图,它含有图中全部n个顶点,但只有足以构成一棵树的n-1条边。
一颗有n个顶点的生成树有且仅有n-1条边,如果生成树中再添加一条边,则必定成环。
最小生成树:在连通网的所有生成树中,所有边的代价和最小的生成树,称为最小生成树。
一、Kruska算法
1.将图中的所有边按权值从小到大排序; 2.把图中的n个顶点看成独立的n棵树组成的森林; 3.按权值从小到大选择边,所选的边连接的两个顶点ui,vi应属于两颗不同的树,则成为最小生成树的一条边,然后将这两颗树合并作为一颗树。 4.重复(3),直到所有顶点都在一颗树内或者有n-1条边为止。
Kruskal算法
二、prim算法
此算法可以称为“加点法”,每次迭代选择代价最小的边对应的点,
代码实现
package Algorithms.Graph; import java.util.Comparator; import java.util.HashSet; import java.util.PriorityQueue; import java.util.Set; // undirected graph only public class Prim { public static class EdgeComparator implements Comparator<Edge> { @Override public int compare(Edge o1, Edge o2) { return o1.weight - o2.weight; } } public static Set<Edge> primMST(Graph graph) { PriorityQueue<Edge> priorityQueue = new PriorityQueue<>( new EdgeComparator()); //优先级队列:用来存放解锁的边 HashSet<Node> set = new HashSet<>(); Set<Edge> result = new HashSet<>(); //用来存放依次挑选的边 for (Node node : graph.nodes.values()) { //随便挑一个点,for循环是为了处理森林的问题 //node是开始点 如果一个图是连通图,就不需要for循环 if (!set.contains(node)) { set.add(node); for (Edge edge : node.edges) { //由一个点,解锁所有相连的边 priorityQueue.add(edge); //把这个点所有的边放入优先级队列中 } while (!priorityQueue.isEmpty()) { Edge edge = priorityQueue.poll(); //从优先级队列中取一个边(value值最小的边) Node toNode = edge.to; //拿到这个边所指向的Node if (!set.contains(toNode)) { // 如果这个Node不再set集合中,就是一个新Node set.add(toNode); result.add(edge); for (Edge nextEdge : toNode.edges) { //然后再把这个新Node所有的边放入优先级队列中 priorityQueue.add(nextEdge); } //以上代码可能会把重复的边扔到优先级队列中,但不影响结果(会被if条件直接跳过) } } } } return result; } // 请保证graph是连通图 // graph[i][j]表示点i到点j的距离,如果是系统最大值代表无路 // 返回值是最小连通图的路径之和 public static int prim(int[][] graph) { int size = graph.length; int[] distances = new int[size]; boolean[] visit = new boolean[size]; visit[0] = true; for (int i = 0; i < size; i++) { distances[i] = graph[0][i]; } int sum = 0; for (int i = 1; i < size; i++) { int minPath = Integer.MAX_VALUE; int minIndex = -1; for (int j = 0; j < size; j++) { if (!visit[j] && distances[j] < minPath) { minPath = distances[j]; minIndex = j; } } if (minIndex == -1) { return sum; } visit[minIndex] = true; sum += minPath; for (int j = 0; j < size; j++) { if (!visit[j] && distances[j] > graph[minIndex][j]) { distances[j] = graph[minIndex][j]; } } } return sum; } public static void main(String[] args) { System.out.println("hello world!"); } }
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