标签：parent int kruskal 最小 edge ++ 算法 edges Edge

kruskal适合稀疏图

定义边结构体

typedef struct
{
    int begin;
    int end;
    int weight;
}Edge;

算法实现代码

//邻接矩阵转边集数组
void MGraph2EdgeArr(MGraph G, Edge* edge);
//找到顶点index的根节点下标返回
int Find(int* parent, int index);
//使用克鲁斯卡尔算法进行最小生成树的创建
void MiniSpanTree_Kruskal(MGraph G);
//邻接矩阵转编辑数组，按照权值排序，由小到大
void MGraph2EdgeArr(MGraph G, Edge* edge)
{
    int i, j,k=0;
    Edge temp;
    int min;
    for (i = 0; i < G.numVertexes;i++)
    {
        for (j = i + 1; j < G.numVertexes;j++)
        {
            if (G.arc[i][j]!=INFINITY)    //有边
            {
                edge[k].begin = i;
                edge[k].end = j;
                edge[k].weight = G.arc[i][j];
                k++;
            }
        }
    }

    //按照冒泡大小进行排序
    for (i = 0; i < k;i++)
    {
        for (j = i; j < k;j++)
        {
            if (edge[j].weight<edge[i].weight)
            {
                temp = edge[i];
                edge[i] = edge[j];
                edge[j] = temp;
            }
        }
    }
}
int Find(int* parent, int f)
{
    while (parent[f] > 0)
        f = parent[f];
    return f;
}
void MiniSpanTree_Kruskal(MGraph G)
{
    Edge edges[MAXVEX];    //定义边集数组
    int parent[MAXVEX];    //定义生成树的父节点，也可以使用结构体，但是更加浪费空间
    int i,n,m;
    MGraph2EdgeArr(G, edges);    //邻接矩阵转边集数组

    //开始进行初始化
    for (i = 0; i < MAXVEX; i++)
        parent[i] = 0;    //这里是0代表根节点，我们也可以使用-1，正负无穷等
    //进行合并操作
    for (i = 0; i < G.numEdges;i++)
    {
        n = Find(parent, edges[i].begin);    //找到顶点edges[i].begin的根节点下标
        m = Find(parent, edges[i].end);        //找到顶点edges[i].end的根节点位置
        if (n!=m)    //若是根节点下标不是一样的，就说不在一棵树上，不会形成环，我们放心合并
        {
            parent[n] = m;    //将n树合并到m树，表示该边被放入生成树
        }
    }
}

标签：parent,int,kruskal,最小,edge,++,算法,edges,Edge
来源： https://www.cnblogs.com/Y-flower/p/15352070.html

本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享；
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除；
5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。