网站大全全部,wordpress 签到 排行,那些视频网站能用来直接做href,wordpress用户注册审核目录 1.概述2.代码实现2.1.邻接矩阵存储图2.2.邻接表存储图2.3.测试 3.应用 1.概述
#xff08;1#xff09;在一给定的无向图 G (V, E) 中#xff0c;(u, v) 代表连接顶点 u 与顶点 v 的边#xff0c;而 w(u, v) 代表此边的权重#xff0c;若存在 T 为 E 的子集且为无循… 目录 1.概述2.代码实现2.1.邻接矩阵存储图2.2.邻接表存储图2.3.测试 3.应用 1.概述
1在一给定的无向图 G (V, E) 中(u, v) 代表连接顶点 u 与顶点 v 的边而 w(u, v) 代表此边的权重若存在 T 为 E 的子集且为无循环图使得联通所有结点的 w(T) 最小则此 T 为 G 的最小生成树 (minimal spanning tree)。
2普利姆 (Prim) 算法是一种用于解决最小生成树问题的贪心算法其主要思路如下
① 选择任意一个顶点作为起始点将其加入最小生成树中。② 从已选择的顶点集合中选取一个顶点该顶点与未选择的顶点构成的边权重最小并且该边的另一端顶点未被选择将该顶点和边加入最小生成树中。③ 重复步骤 ②直到最小生成树包含了图中的所有顶点。
3例如对带权连通无向图 G 使用普利姆 (Prim) 算法构造最小生成树的过程如下 另外一种生成最小生成树的克鲁斯卡尔 (Kruskal) 算法可参考【算法】最小生成树——克鲁斯卡尔 (Kruskal) 算法这篇文章。 2.代码实现
2.1.邻接矩阵存储图
class Solution {// INF 表示两点之间没有连接即无穷大int INF Integer.MAX_VALUE;/*graph: 用于表示图的邻接矩阵返回值: 路径矩阵*/public int prim(int[][] graph) {//图中的顶点数int V graph.length;// weight[i] 表示从 i 点到已访问集合的最小边权值int[] weight new int[V];Arrays.fill(weight, INF);//标记节点是否在最小生成树中boolean[] mstSet new boolean[V];// parent[i] 表示从 i 点到最小生成树的一条边int[] parent new int[V];//从顶点 0 开始生成最小树weight[0] 0;//根节点没有父节点parent[0] -1;//访问 V - 1 个节点for (int i 0; i V - 1; i) {//从未访问的节点中选择 weight 最小的节点 uint u minKey(weight, mstSet);//将节点 u 标记为已访问mstSet[u] true;//访问与 u 相邻的节点 vfor (int v 0; v V; v) {//如果 v 未被访问过、u - v 之间有边、并且 u - v 之间的距离比原本的距离小if (!mstSet[v] graph[u][v] ! 0 graph[u][v] ! INF graph[u][v] weight[v]) {//将 u - v 之间的边加入最小生成树parent[v] u;//标记从 v 到已访问集合的最小边权值weight[v] graph[u][v];}}}//计算最小生成树的权值并返回int sum 0;for (int i 1; i V; i) {sum weight[i];}//输出最小生成树的路径System.out.println(最小生成树的路径以及对应的权重依次为: );for (int i 1; i V; i) {System.out.println(( parent[i] - i ) weight[i]);}return sum;}public int minKey(int[] weight, boolean[] mstSet) {//初始化 weight 的最小值和对应的节点int min INF;int minIndex -1;for (int v 0; v weight.length; v) {//如果 v 节点未被访问并且 v 节点到已访问集合的边的权值更小if (!mstSet[v] weight[v] min) {//更新最小值min weight[v];//更新 weight 的最小值对应的节点minIndex v;}}return minIndex;}
}2.2.邻接表存储图
class Solution {// INF 表示两点之间没有连接即无穷大int INF Integer.MAX_VALUE;/*graph: 用于表示图的邻接表返回值: 最小生成树的权重*/public int prim(Listint[][] graph) {//图中的顶点数int V graph.length;// weight[i] 表示从 i 点到已访问集合的最小边权值int[] weight new int[V];Arrays.fill(weight, INF);//标记节点是否在最小生成树中boolean[] mstSet new boolean[V];// parent[i] 表示从 i 点到最小生成树的一条边int[] parent new int[V];//从顶点 0 开始生成最小树weight[0] 0;//根节点没有父节点parent[0] -1;//访问 V - 1 个节点for (int i 0; i V - 1; i) {//从未访问的节点中选择 weight 最小的节点 uint u minKey(weight, mstSet);//将节点 u 标记为已访问mstSet[u] true;//访问与 u 相邻的节点 vfor (int[] node : graph[u]) {int v node[0];int w node[1];if (!mstSet[v] w weight[v]) {parent[v] u;weight[v] w;}}}//计算最小生成树的权值并返回int sum 0;for (int i 1; i V; i) {sum weight[i];}//输出最小生成树的路径System.out.println(最小生成树的路径以及对应的权重依次为: );for (int i 1; i V; i) {System.out.println(( parent[i] - i ) weight[i]);}return sum;}public int minKey(int[] weight, boolean[] mstSet) {//初始化 weight 的最小值和对应的节点int min INF;int minIndex -1;for (int v 0; v weight.length; v) {//如果 v 节点未被访问并且 v 节点到已访问集合的边的权值更小if (!mstSet[v] weight[v] min) {//更新最小值min weight[v];//更新 weight 的最小值对应的节点minIndex v;}}return minIndex;}
}2.3.测试
1本测试中的加权无向图如下所示 2邻接矩阵的测试代码如下
class Test {public static void main(String[] args) {//图的顶点数int n 7;int[][] graph new int[n][n];//初始化邻接矩阵初始化为 Integer.MAX_VALUE 表示不可达for (int i 0; i n; i) {Arrays.fill(graph[i], Integer.MAX_VALUE);graph[i][i] 0;}//添加图的边graph[0][1] 9;graph[0][5] 1;graph[1][0] 9;graph[1][2] 4;graph[1][6] 3;graph[2][1] 4;graph[2][3] 2;graph[3][2] 2;graph[3][4] 6;graph[3][6] 5;graph[4][3] 6;graph[4][5] 8;graph[4][6] 7;graph[5][0] 1;graph[5][4] 8;graph[6][1] 3;graph[6][3] 5;graph[6][4] 7;Solution solution new Solution();int sum solution.prim(graph);System.out.println(最小生成树的权重为: sum);}
}输出结果如下
最小生成树的路径以及对应的权重依次为:
(2-1) 4
(3-2) 2
(4-3) 6
(5-4) 8
(0-5) 1
(1-6) 3
最小生成树的权重为: 243邻接表的测试代码如下
class Test {public static void main(String[] args) {//图的顶点数int n 7;Listint[][] graph new ArrayList[n];//初始化邻接表for (int i 0; i n; i) {graph[i] new ArrayList();}//添加图的边graph[0].add(new int[]{1, 9});graph[0].add(new int[]{5, 1});graph[1].add(new int[]{0, 9});graph[1].add(new int[]{2, 4});graph[1].add(new int[]{6, 3});graph[2].add(new int[]{1, 4});graph[2].add(new int[]{3, 2});graph[3].add(new int[]{2, 2});graph[3].add(new int[]{4, 6});graph[3].add(new int[]{6, 5});graph[4].add(new int[]{3, 6});graph[4].add(new int[]{5, 8});graph[4].add(new int[]{6, 7});graph[5].add(new int[]{0, 1});graph[5].add(new int[]{4, 8});graph[6].add(new int[]{1, 3});graph[6].add(new int[]{3, 5});graph[6].add(new int[]{4, 7});Solution solution new Solution();int sum solution.prim(graph);System.out.println(最小生成树的权重为: sum);}
}输出结果如下
最小生成树的路径以及对应的权重依次为:
(2-1) 4
(3-2) 2
(4-3) 6
(5-4) 8
(0-5) 1
(1-6) 3
最小生成树的权重为: 243.应用
1求图的最小生成树许多实际应用例如城市之间的交通工程造价最优问题就是一个最小生成树问题。
2大家可以去 LeetCode 上找相关的最小生成树的题目来练习或者也可以直接查看 LeetCode 算法刷题目录 (Java) 这篇文章中的最小生成树章节。如果大家发现文章中的错误之处可在评论区中指出。
