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图的最小生成树,就是基于图,假设其有n的顶点,那么就要构建一颗连通树,使其各边权重和最小。最小生成树的实现算法主要有两种:Prim算法和Kruskal算法。本文着重介绍Prim算法及其实现,其中图的实现以及相关操作,采用前面博文C++ 图的实现中的实现方式,由于本文重点在于Prim算法的实现,所有就不在图的构建以及相关操作中过多赘述。
首先来看Prim算法,维基的解释其实已经很详细了,算法思想很好理解,不多说明,直接看实现。
/* *无向图查找最小树:Prim算法 *不断找已知顶点邻接边中的最小值,在不形成环的前提下,加入边 *----- By F8Master */ #include "Graphmtx.h" #include<iostream> #include<vector> using namespace std; struct EdgeByInt { int v1,v2; EdgeByInt(){}; EdgeByInt (int v11,int v22){ v1 = v11; v2 = v22; } }; template<class T ,class E> void Prim(Graphmtx<T,E> &G,vector<EdgeByInt> &v)//参数分别为图G,存储最小树的边的vector v { int numV = G.NumberOfVertices();//顶点数 int *setV = new int[numV];//表明所在集合的 for(int i = 0;i<numV;i++)//setV初始化为本身,当已经访问过之后,会更改其值为-1 setV[i] = i; v.clear(); vector<int> vvertex(numV);//存已分配好了的点 vvertex.push_back(0); setV[0] = -1;//凡是分配好的点均被设置为-1,以示区别 int j = 0;//找到的边的数目 while( j < numV - 1) { E min = INF; int left = -1; int right = -1; for(int n = 0;n<vvertex.size();n++)//找到已知集里面点的邻接最近点 { for (int m = 0;m<numV;m++) { if(m!=n && setV[m] != -1 &&G.getWeight(vvertex[n],m)<min ) { min = G.getWeight(vvertex[n],m); left = vvertex[n]; right = m; } } } setV[right] = -1; vvertex.push_back(right); EdgeByInt temp(left,right); v.push_back(temp); j++; } } template <class T ,class E> void printMinTree(Graphmtx<T,E> & G,vector<EdgeByInt> &v) { int size = v.size(); EdgeByInt temp; int left,right; for(int i = 0;i<size;i++) { temp = v[i]; left = v[i].v1; right = v[i].v2; cout<<"("<<G.getValue(left)<<" , "<<G.getValue(right)<<")"<<endl; } }; //测试程序 void test_Prim() { Graphmtx<char,int> G ; G.inputGraph(); vector<EdgeByInt> v(G.NumberOfEdges()-1); Prim(G,v); printMinTree(G,v); }
图的最小生成树:Prim算法实现,布布扣,bubuko.com
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原文地址:http://www.cnblogs.com/f8master/p/3724341.html