克魯斯卡爾演算法求最小生成樹

『壹』 最小生成樹的兩種演算法

主要有兩個：
1.普里姆（Prim)演算法
特點：時間復雜度為O(n2).適合於求邊稠密的最小生成樹。
2.克魯斯卡爾（Kruskal)演算法
特點：時間復雜度為O(eloge)(e為網中邊數），適合於求稀疏的網的最小生成樹。

『貳』 無論用普里姆演算法或者是克魯斯卡爾演算法求最小生成樹，得出的結果應該一樣么

不總是一樣的，克魯斯卡爾演算法是精確演算法，即每次都能求得最優解，但對於規模較大的最小生成樹問題，求解速度較慢。而普里姆演算法是近似求解演算法，雖然對於大多數最小生成樹問題都能求得最優解，但相當一部分求得的是近似最優解。這是我個人見解。

『叄』 《離散數學》計算題求解：試求出如圖所示賦權圖中的最小生成樹，並求此最小生成樹的權。

求最小生成樹的克魯斯卡爾演算法：
①將帶權連通圖G=<n,m>的各邊按權從小到大依次排列，如e1,e2,…,em,其中e1的權最小，em的權最大，m為邊數。
②取權最小的兩條邊構成邊集T0，即T0={e1,e2},從e3起，按次序逐個將各邊加進集合T0中去，若出現迴路則將這條邊排除（不加進去），按此法一直進行到em，最後得到n-1條邊的集合T0={e1,e2,…,en-1}，則T0導出的子圖就是圖G的最小生成樹。

『肆』 最小生成樹 普里姆演算法和克魯斯卡爾演算法

kruskal演算法的時間復雜度主要由排序方法決定，其排序演算法只與帶權邊的個數有關，與圖中頂點的個數無關，當使用時間復雜度為O（eloge）的排序演算法時，克魯斯卡演算法的時間復雜度即為O（eloge），因此當帶權圖的頂點個數較多而邊的條數較少時，使用克魯斯卡爾演算法構造最小生成樹效果最好！

克魯斯卡爾演算法
假設 WN=(V,{E}) 是一個含有 n 個頂點的連通網，則按照克魯斯卡爾演算法構造最小生成樹的過程為：先構造一個只含 n 個頂點，而邊集為空的子圖，若將該子圖中各個頂點看成是各棵樹上的根結點，則它是一個含有 n 棵樹的一個森林。之後，從網的邊集 E 中選取一條權值最小的邊，若該條邊的兩個頂點分屬不同的樹，則將其加入子圖，也就是說，將這兩個頂點分別所在的兩棵樹合成一棵樹；反之，若該條邊的兩個頂點已落在同一棵樹上，則不可取，而應該取下一條權值最小的邊再試之。依次類推，直至森林中只有一棵樹，也即子圖中含有 n-1條邊為止。

普里姆演算法
假設 WN=(V,{E}) 是一個含有 n 個頂點的連通網，TV 是 WN 上最小生成樹中頂點的集合，TE 是最小生成樹中邊的集合。顯然，在演算法執行結束時，TV=V，而 TE 是 E 的一個子集。在演算法開始執行時，TE 為空集，TV 中只有一個頂點，因此，按普里姆演算法構造最小生成樹的過程為：在所有「其一個頂點已經落在生成樹上，而另一個頂點尚未落在生成樹上」的邊中取一條權值為最小的邊，逐條加在生成樹上，直至生成樹中含有 n-1條邊為止。
--以上傳自http://hi..com/valyanprogramming/blog/item/1bc960e6095f9726b93820d9.html

1.Kruskal
//題目地址:http://acm.pku.e.cn/JudgeOnline/problem?id=1258

#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<iostream>
using namespace std;
struct node
{
int v1;
int v2;
int len;
}e[10000];//定義邊集
int cmp(const void *a,const void *b)//快排比較函數
{
return ((node*)a)->len-((node*)b)->len;
}
int v[100],a[100][100];//v為點集
void makeset(int n)
{
for(int i=0;i<n;i++)
v[i]=i;
}
int find(int x)
{
int h=x;
while(h!=v[h])
h=v[h];
return h;
}
int main()
{
int n,i,j,r1,r2,p,total;
while(scanf("%d",&n)!=EOF)
{
p=0;
total=0;
makeset(n);
for(i=0;i<n;i++)
{
for(j=0;j<n;j++)
{
scanf("%d",&a[i][j]);
e[p].v1=i;
e[p].v2=j;
e[p].len=a[i][j];
p++;
}
}
qsort(e,p,sizeof(e[0]),cmp);
for(i=0;i<p;i++)
{
r1=find(e[i].v1);
r2=find(e[i].v2);
if(r1!=r2)
{
total+=e[i].len;
v[r1]=r2;
}
}
printf("%d\n",total);
}
system("pause");
return 0;
}

2.Prim
//題目地址同上

#include <iostream>
using namespace std;

#define M 101
#define maxnum 100001
int dis[M][M];

int prim(int n)
{
bool used[M]={};
int d[M],i,j,k;
for(i=1; i<=n; i++)
d[i] = dis[1][i];
used[1] = true;
int sum=0;
for(i=1; i<n; i++){
int temp=maxnum;
for(j=1; j<=n; j++){
if( !used[j] && d[j]<temp ){
temp = d[j];
k = j;
}
}
used[k] = true;
sum += d[k];
for(j=1; j<=n; j++){
if( !used[j] && dis[k][j]<d[j] )
d[j] = dis[k][j]; // 與Dijksta演算法的差別之處
}
}
return sum;
}

int main()
{
int n,i,j;
while( cin>>n ){

for(i=1; i<=n; i++){
for(j=1; j<=n; j++){
scanf("%d",&dis[i][j]);
if( !dis[i][j] )
dis[i][j] = maxnum;
}
}

cout<<prim(n)<<endl;
}
return 0;
}

代碼來自網路

『伍』 圖所示是一個無向帶權圖,請分別按Prim演算法和Kruskal演算法求最小生成樹.

•普里姆（Prim）演算法

基本思想

假設N=(V,E)是一個具有n個頂點的連通網，T=(U,TE)是所求的最小生成樹，其中U是T的頂點集，TE是T的邊集。

（1）初始U={u0}(u0∈V),TE=φ；

（2）在所有u∈U,v∈V-U的邊中選一條代價最小的邊（u0，v0）並入集合TE，同時將v0並入U；

（3）重復（2），直到U=V為止。

此時，TE中必含有n-1條邊，則T=（V，{TE}）為N的最小生成樹。

注意：1.最小生成樹不唯一。

2.該圖從節點最小開始。

『陸』 最小生成樹怎麼求

一個有 n 個結點的連通圖的生成樹是原圖的極小連通子圖，且包含原圖中的所有 n 個結點，並且有保持圖連通的最少的邊。最小生成樹可以用kruskal（克魯斯卡爾）演算法或Prim（普里姆）演算法求出。

求MST的一般演算法可描述為：針對圖G，從空樹T開始，往集合T中逐條選擇並加入n-1條安全邊（u，v），最終生成一棵含n-1條邊的MST。
當一條邊（u，v）加入T時，必須保證T∪{(u，v)}仍是MST的子集，我們將這樣的邊稱為T的安全邊。
偽代碼

GenerieMST(G){//求G的某棵MST
T〈-￠； //T初始為空，是指頂點集和邊集均空
while T未形成G的生成樹 do{
找出T的一條安全邊（u，v）；//即T∪{(u，v)}仍為MST的子集
T=T∪{(u，v)}； //加入安全邊，擴充T
}
return T； //T為生成樹且是G的一棵MST
}
注意：
下面給出的兩種求MST的演算法均是對上述的一般演算法的求精，兩演算法的區別僅在於求安全邊的方法不同。
為簡單起見，下面用序號0，1，…，n-1來表示頂點集，即是：
V(G)={0，1，…，n-1}，
G中邊上的權解釋為長度，並設T=(U，TE）。
求最小生成樹的具體演算法（pascal):
Prim演算法

procere prim(v0:integer);
var
lowcost,closest:array[1..maxn] of integer;
i,j,k,min:integer;
begin
for i:=1 to n do begin
lowcost[i]:=cost[v0,i];
closest[i]:=v0;
end;
for i:=1 to n-1 do begin
{尋找離生成樹最近的未加入頂點 k}
min:=maxlongint;
for j:=1 to n do
if (lowcost[j]<min) and (lowcost[j]<>0) then begin
min:=lowcost[j];
k:=j;
end;
lowcost[k]:=0; {將頂點k 加入生成樹}
{生成樹中增加一條新的邊 k 到 closest[k]}
{修正各點的 lowcost 和 closest 值}
for j:=1 to n do
if cost[k,j]<lowcost[j] then begin
lowcost[j]:=cost[k,j];
closest[j]:=k;
end;
end;
end;
Kruskal演算法

按權值遞增順序刪去圖中的邊，若不形成迴路則將此邊加入最小生成樹。
function find(v:integer):integer; {返回頂點 v 所在的集合}
var i:integer;
begin
i:=1;
while (i<=n) and (not v in vset) do inc(i);
if i<=n then find:=i else find:=0;
end;
procere kruskal;
var
tot,i,j:integer;
begin
for i:=1 to n do vset:=i;{初始化定義 n 個集合，第 I個集合包含一個元素 I}
p:=n-1; q:=1; tot:=0; {p 為尚待加入的邊數，q 為邊集指針}
sort;
{對所有邊按權值遞增排序，存於 e中，e.v1 與 e.v2 為邊 I 所連接的兩個頂點的
序號，e.len 為第 I條邊的長度}
while p>0 do begin
i:=find(e[q].v1）;j:=find(e[q].v2）;
if i<>j then begin
inc(tot,e[q].len);
vset:=vset+vset[j];vset[j]:=[];
dec(p);
end;
inc(q);
end;
writeln(tot);
end;
C語言代碼

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#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<iostream.h>
#defineMAX_VERTEX_NUM20
#defineOK1
#defineERROR0
#defineMAX1000
typedefstructArcell
{
doubleadj;
}Arcell,AdjMatrix[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM];
typedefstruct
{
charvexs[MAX_VERTEX_NUM];//節點數組
AdjMatrixarcs;//鄰接矩陣
intvexnum,arcnum;//圖的當前節點數和弧數
}MGraph;
typedefstructPnode//用於普利姆演算法
{
charadjvex;//節點
doublelowcost;//權值
}Pnode,Closedge[MAX_VERTEX_NUM];//記錄頂點集U到V-U的代價最小的邊的輔助數組定義
typedefstructKnode//用於克魯斯卡爾演算法中存儲一條邊及其對應的2個節點
{
charch1;//節點1
charch2;//節點2
doublevalue;//權值
}Knode,Dgevalue[MAX_VERTEX_NUM];

//-------------------------------------------------------------------------------
intCreateUDG(MGraph&G,Dgevalue&dgevalue);
intLocateVex(MGraphG,charch);
intMinimum(MGraphG,Closedgeclosedge);
voidMiniSpanTree_PRIM(MGraphG,charu);
voidSortdge(Dgevalue&dgevalue,MGraphG);

//-------------------------------------------------------------------------------
intCreateUDG(MGraph&G,Dgevalue&dgevalue)//構造無向加權圖的鄰接矩陣
{
inti,j,k;
cout<<"請輸入圖中節點個數和邊/弧的條數：";
cin>>G.vexnum>>G.arcnum;
cout<<"請輸入節點：";
for(i=0;i<G.vexnum;++i)
cin>>G.vexs[i];
for(i=0;i<G.vexnum;++i)//初始化數組
{
for(j=0;j<G.vexnum;++j)
{
G.arcs[i][j].adj=MAX;
}
}
cout<<"請輸入一條邊依附的定點及邊的權值："<<endl;
for(k=0;k<G.arcnum;++k)
{
cin>>dgevalue[k].ch1>>dgevalue[k].ch2>>dgevalue[k].value;
i=LocateVex(G,dgevalue[k].ch1）;
j=LocateVex(G,dgevalue[k].ch2）;
G.arcs[i][j].adj=dgevalue[k].value;
G.arcs[j][i].adj=G.arcs[i][j].adj;
}
returnOK;
}
intLocateVex(MGraphG,charch)//確定節點ch在圖G.vexs中的位置
{
inta;
for(inti=0;i<G.vexnum;i++)
{
if(G.vexs[i]==ch)
a=i;
}
returna;
}
voidMiniSpanTree_PRIM(MGraphG,charu)//普利姆演算法求最小生成樹
{
inti,j,k;
Closedgeclosedge;
k=LocateVex(G,u);
for(j=0;j<G.vexnum;j++)
{
if(j!=k)
{
closedge[j].adjvex=u;
closedge[j].lowcost=G.arcs[k][j].adj;
}
}
closedge[k].lowcost=0;
for(i=1;i<G.vexnum;i++)
{
k=Minimum(G,closedge);
cout<<"("<<closedge[k].adjvex<<","<<G.vexs[k]<<","<<closedge[k].lowcost<<")"<<endl;
closedge[k].lowcost=0;
for(j=0;j<G.vexnum;++j)
{
if(G.arcs[k][j].adj<closedge[j].lowcost)
{
closedge[j].adjvex=G.vexs[k];
closedge[j].lowcost=G.arcs[k][j].adj;
}
}
}
}
intMinimum(MGraphG,Closedgeclosedge)//求closedge中權值最小的邊，並返回其頂點在vexs中的位置
{
inti,j;
doublek=1000;
for(i=0;i<G.vexnum;i++)
{
if(closedge[i].lowcost!=0&&closedge[i].lowcost<k)
{
k=closedge[i].lowcost;
j=i;
}
}
returnj;
}
voidMiniSpanTree_KRSL(MGraphG,Dgevalue&dgevalue)//克魯斯卡爾演算法求最小生成樹
{
intp1,p2,i,j;
intbj[MAX_VERTEX_NUM];//標記數組
for(i=0;i<G.vexnum;i++)//標記數組初始化
bj[i]=i;
Sortdge(dgevalue,G);//將所有權值按從小到大排序
for(i=0;i<G.arcnum;i++)
{
p1=bj[LocateVex(G,dgevalue[i].ch1）];
p2=bj[LocateVex(G,dgevalue[i].ch2）];
if(p1!=p2）
{
cout<<"("<<dgevalue[i].ch1<<","<<dgevalue[i].ch2<<","<<dgevalue[i].value<<")"<<endl;
for(j=0;j<G.vexnum;j++)
{
if(bj[j]==p2）
bj[j]=p1;
}
}
}
}
voidSortdge(Dgevalue&dgevalue,MGraphG)//對dgevalue中各元素按權值按從小到大排序
{
inti,j;
doubletemp;
charch1,ch2;
for(i=0;i<G.arcnum;i++)
{
for(j=i;j<G.arcnum;j++)
{
if(dgevalue[i].value>dgevalue[j].value)
{
temp=dgevalue[i].value;
dgevalue[i].value=dgevalue[j].value;
dgevalue[j].value=temp;
ch1=dgevalue[i].ch1;
dgevalue[i].ch1=dgevalue[j].ch1;
dgevalue[j].ch1=ch1;
ch2=dgevalue[i].ch2;
dgevalue[i].ch2=dgevalue[j].ch2;
dgevalue[j].ch2=ch2;
}
}
}
}
voidmain()
{
inti,j;
MGraphG;
charu;
Dgevaluedgevalue;
CreateUDG(G,dgevalue);
cout<<"圖的鄰接矩陣為："<<endl;
for(i=0;i<G.vexnum;i++)
{
for(j=0;j<G.vexnum;j++)
cout<<G.arcs[i][j].adj<<"";
cout<<endl;
}
cout<<"=============普利姆演算法===============\n";
cout<<"請輸入起始點：";
cin>>u;
cout<<"構成最小代價生成樹的邊集為：\n";
MiniSpanTree_PRIM(G,u);
cout<<"============克魯斯科爾演算法=============\n";
cout<<"構成最小代價生成樹的邊集為：\n";
MiniSpanTree_KRSL(G,dgevalue);
}
pascal演算法

program didi;
var
a:array[0..100000] of record
s,t,len:longint;
end;
fa,r:array[0..10000] of longint;
n,i,j,x,y,z:longint;
tot,ans:longint;
count,xx:longint;
procere quick(l,r:longint);
var
i,j,x,y,t:longint;
begin
i:=l;j:=r;
x:=a[(l+r) div 2].len;
repeat
while x>a[i].len do inc(i);
while x<a[j].len do dec(j);
if i<=j then
begin
y:=a[i].len;a[i].len:=a[j].len;a[j].len:=y;
y:=a[i].s;a[i].s:=a[j].s;a[j].s:=y;
y:=a[i].t;a[i].t:=a[j].t;a[j].t:=y;
inc(i);dec(j);
end;
until i>j;
if i<r then quick(i,r);
if l<j then quick(l,j);
end;
function find(x:longint):longint;
begin
if fa[x]<>x then fa[x]:=find(fa[x]);
find:=fa[x];
end;
procere union(x,y:longint);{啟發式合並}
var
t:longint;
begin
x:=find(x);
y:=find(y);
if r[x]>r[y] then
begin
t:=x;x:=y;y:=t;
end;
if r[x]=r[y] then inc(r[x]);
fa[x]:=y;
end;
begin
readln(xx,n);
for i:=1 to xx do fa[i]:=i;
for i:=1 to n do
begin
read(x,y,z);
inc(tot);
a[tot].s:=x;
a[tot].t:=y;
a[tot].len:=z;
end;
quick（1,tot);{將邊排序}
ans:=0;
count:=0;
i:=0;
while count<=x-1 do{count記錄加邊的總數}
begin
inc(i);
with a[i] do
if find(s)<find(t) then
begin
union(s,t);
ans:=ans+len;
inc(count);
end;
end;
write(ans);
end.
Prim
var
m,n:set of 1..100;
s,t,min,x,y,i,j,k,l,sum,p,ii:longint;
a:array[1..100,1..100]of longint;
begin
readln(p);
for ii:=1 to p do
begin
k:=0; sum:=0;
fillchar(a,sizeof(a),255);
readln(x);
m:=[1];
n:=[2..x];
for i:=1 to x do
begin
for j:=1 to x do
begin
read(a[i,j]);
if a[i,j]=0
then a[i,j]:=maxlongint;
end;
readln;
end;
for l:=1 to x-1 do
begin
min:=maxlongint;
for i:=1 to x do
if i in m
then begin
for j:=1 to x do
begin
if (a[i,j]<min)and(j in n)
then begin
min:=a[i,j];
s:=i;
t:=j;
end;
end;
end;
sum:=sum+min;
m:=m+[t];
n:=n-[t];
inc(k);
end;
writeln(sum);
end;
end.