标签:blog http ar sp 数据 art log bs ad
原文: 一步一步写算法(之克鲁斯卡尔算法 上)
【 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】
克鲁斯卡尔算法是计算最小生成树的一种算法。和prim算法(上,中,下)按照节点进行查找的方法不一样,克鲁斯卡尔算法是按照具体的线段进行的。现在我们假设一个图有m个节点,n条边。首先,我们需要把m个节点看成m个独立的生成树,并且把n条边按照从小到大的数据进行排列。在n条边中,我们依次取出其中的每一条边,如果发现边的两个节点分别位于两棵树上,那么把两棵树合并成为一颗树;如果树的两个节点位于同一棵树上,那么忽略这条边,继续运行。等到所有的边都遍历结束之后,如果所有的生成树可以合并成一条生成树,那么它就是我们需要寻找的最小生成树,反之则没有最小生成树。
上面的算法可能听上去有些费解,我们可以用一个示例说明一下,
/* * 9 * D ----------- * 3 | | * | 6 | * A ------- B * | | * | 7 | 5 * -------C---- **/现在有这么4个点。其中 A-D 为3, A-C为7,A-B为6,B-D为9,B-C为5,下面就开始计算,我们首先默认所有的点都是单独的最小生成树,
/* * * D * * A B * * C **/第一步,按照从小到大的顺序,我们加入最小的边A-D,
/* * * D * 3 | * | * A B * * * C **/然后,我们发现下面最小的边是B-C,
/* * * D * 3 | * | * A B * | * | 5 * C---- **/接着,我们发现最小的边是A-B,因为点A和点B位于不同的最小生成树上面,所以继续合并,
/* * D * 3 | * | 6 * A---------- B * | * | 5 * C---- **/接下来,我们还会遍历A-C,B-D,但是我们发现此时边的节点都已经遍历过了,所以均忽略,最小生成树的结构就是上面的内容。
那么最小生成树的数据结构是什么,应该怎么定义,不知道朋友们还记得否?我们曾经在prim算法中讨论过,
/* 直连边 */ typedef struct _DIR_LINE { int start; int end; int weight; struct _DIR_LINE* next; }DIR_LINE; /* 最小生成树 */ typedef struct _MINI_GENERATE_TREE { int node_num; int line_num; int* pNode; DIR_LINE* pLine; }MINI_GENERATE_TREE; /* 节点边信息 */ typedef struct _LINE { int end; int weight; struct _LINE* next; }LINE; /*节点信息*/ typedef struct _VECTEX { int start; int number; LINE* neighbor; struct _VECTEX* next; }VECTEX; /* 图信息 */ typedef struct _GRAPH { int count; VECTEX* head; }GRAPH;
标签:blog http ar sp 数据 art log bs ad
原文地址:http://www.cnblogs.com/lonelyxmas/p/4157013.html