1. 최소 스패닝 트리 소개
최소란 무엇입니까? 스패닝 트리 트리?
최소 스패닝 트리(MST)는 주어진 무방향 그래프 G(V,E)에서 트리 T를 찾는 것입니다. 이 트리는 그래프 G 꼭지점의 모든 요소를 가지며 모든 가장자리는 다음과 같습니다. 그래프 G의 간선으로부터 전체 트리의 간선 가중치의 최소 합을 만족합니다.
2.prim 알고리즘
은 Dijkstra의 알고리즘과 매우 유사합니다! ! 다음 Gif 다이어그램을 참조하세요. prim 알고리즘의 핵심 아이디어는 그래프 G(V, E)에 대해 집합 S를 설정하고 방문한 정점을 저장한 다음 그래프에서 가장 짧은 거리가 가장 짧은 정점을 선택하는 것입니다. 세트 V-S(u로 표시)에서 매번 세트 S를 설정하고 세트 S에 액세스하고 참여합니다. 그런 다음 정점 u를 중간점으로 두고 u와 집합 s에서 도달할 수 있는 모든 정점 v 사이의 최단 거리를 최적화합니다. 이 작업은 집합 s에 모든 정점이 포함될 때까지 n번 수행됩니다.
차이점은 Dijkstra 알고리즘의 dist가 소스 점 s에서 정점 w까지의 최단 경로인 반면 prim의 알고리즘의 dist는 집합 The에서 나온 것입니다. S에서 정점 w까지의 최단 경로는 Dijkstra 알고리즘에 대한 자세한 설명을 비교한 것입니다.
#🎜🎜 #알고리즘 구현: # 🎜🎜##include<iostream> #include<vector> #define INF 100000 #define MaxVertex 105 typedef int Vertex; int G[MaxVertex][MaxVertex]; int parent[MaxVertex]; // 并查集 int dist[MaxVertex]; // 距离 int Nv; // 结点 int Ne; // 边 int sum; // 权重和 using namespace std; vector<Vertex> MST; // 最小生成树 // 初始化图信息 void build(){ Vertex v1,v2; int w; cin>>Nv>>Ne; for(int i=1;i<=Nv;i++){ for(int j=1;j<=Nv;j++) G[i][j] = 0; // 初始化图 dist[i] = INF; // 初始化距离 parent[i] = -1; // 初始化并查集 } // 初始化点 for(int i=0;i<Ne;i++){ cin>>v1>>v2>>w; G[v1][v2] = w; G[v2][v1] = w; } } // Prim算法前的初始化 void IniPrim(Vertex s){ dist[s] = 0; MST.push_back(s); for(Vertex i =1;i<=Nv;i++) if(G[s][i]){ dist[i] = G[s][i]; parent[i] = s; } } // 查找未收录中dist最小的点 Vertex FindMin(){ int min = INF; Vertex xb = -1; for(Vertex i=1;i<=Nv;i++) if(dist[i] && dist[i] < min){ min = dist[i]; xb = i; } return xb; } void output(){ cout<<"被收录顺序:"<<endl; for(Vertex i=1;i<=Nv;i++) cout<<MST[i]<<" "; cout<<"权重和为:"<<sum<<endl; cout<<"该生成树为:"<<endl; for(Vertex i=1;i<=Nv;i++) cout<<parent[i]<<" "; } void Prim(Vertex s){ IniPrim(s); while(1){ Vertex v = FindMin(); if(v == -1) break; sum += dist[v]; dist[v] = 0; MST.push_back(v); for(Vertex w=1;w<=Nv;w++) if(G[v][w] && dist[w]) if(G[v][w] < dist[w]){ dist[w] = G[v][w]; parent[w] = v; } } } int main(){ build(); Prim(1); output(); return 0; }
프림 알고리즘에 대한 자세한 설명은 영상을 참고해주세요 https://www.bilibili.com/video/av55114968?p=99
# 🎜🎜#3.kruskal Algorithm
Kruskal 알고리즘은 최소 스패닝 트리 문제를 해결하는 데에도 사용할 수 있습니다. 알고리즘 아이디어는 이해하기 쉽습니다. 그리디의 알고리즘 아이디어는 다음과 같습니다. #🎜🎜 #● 초기 상태에서는 그래프의 모든 모서리가 숨겨져 있으므로 그래프의 각 꼭지점은 총 n개의 연결된 블록입니다.
● 모든 가장자리의 가장자리 가중치를 작은 것부터 작은 것까지 누릅니다. 가장 큰 것부터 큰 것 순으로 정렬합니다.
● 두 정점의 경우 작은 것부터 큰 것까지 모든 가장자리를 테스트합니다. 현재 테스트 에지에 의해 연결된 것이 동일한 연결된 블록에 없으면 이 테스트 에지를 트리의 현재 최소 생성에 추가합니다. 그렇지 않으면 해당 에지가 삭제됩니다.
● 최소 스패닝 트리의 가장자리 수가 총 정점 수에서 1을 뺀 값과 같거나 모든 가장자리가 테스트되면 종료될 때까지 이전 단계를 반복합니다. 최소 스패닝 트리의 간선은 정점의 총 개수보다 적습니다. 점에서 1을 뺀 개수는 그래프가 연결되어 있지 않음을 나타냅니다.
아래 GIF를 확인해주세요!
알고리즘 구현:#include<iostream> #include<string> #include<vector> #include<queue> #define INF 100000 #define MaxVertex 105 typedef int Vertex; int G[MaxVertex][MaxVertex]; int parent[MaxVertex]; // 并查集最小生成树 int Nv; // 结点 int Ne; // 边 int sum; // 权重和 using namespace std; struct Node{ Vertex v1; Vertex v2; int weight; // 权重 // 重载运算符成最大堆 bool operator < (const Node &a) const { return weight>a.weight; } }; vector<Node> MST; // 最小生成树 priority_queue<Node> q; // 最小堆 // 初始化图信息 void build(){ Vertex v1,v2; int w; cin>>Nv>>Ne; for(int i=1;i<=Nv;i++){ for(int j=1;j<=Nv;j++) G[i][j] = 0; // 初始化图 parent[i] = -1; } // 初始化点 for(int i=0;i<Ne;i++){ cin>>v1>>v2>>w; struct Node tmpE; tmpE.v1 = v1; tmpE.v2 = v2; tmpE.weight = w; q.push(tmpE); } } // 路径压缩查找 int Find(int x){ if(parent[x] < 0) return x; else return parent[x] = Find(parent[x]); } // 按秩归并 void Union(int x1,int x2){ if(parent[x1] < parent[x2]){ parent[x1] += parent[x2]; parent[x2] = x1; }else{ parent[x2] += parent[x1]; parent[x1] = x2; } } void Kruskal(){ // 最小生成树的边不到 Nv-1 条且还有边 while(MST.size()!= Nv-1 && !q.empty()){ Node E = q.top(); // 从最小堆取出一条权重最小的边 q.pop(); // 出队这条边 if(Find(E.v1) != Find(E.v2)){ // 检测两条边是否在同一集合 sum += E.weight; Union(E.v1,E.v2); // 并起来 MST.push_back(E); } } } void output(){ cout<<"被收录顺序:"<<endl; for(Vertex i=0;i<Nv;i++) cout<<MST[i].weight<<" "; cout<<"权重和为:"<<sum<<endl; for(Vertex i=1;i<=Nv;i++) cout<<parent[i]<<" "; cout<<endl; } int main(){ build(); Kruskal(); output(); return 0; }
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C 언어 튜토리얼
위 내용은 C 언어로 최소 스패닝 트리 구현의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!