最小生成树算法
最小生成树介绍:
修路问题本质就是最小生成树问题,先介绍一下最小生成树(Minimum Cost Spanning Tree),简称MST。
1)给定一个带权的无向连通图,如何选择一颗生成树,使树上所有边上权的总和为最小,这叫最小生成树。
2)N个顶点,一定有N-1条边
3)包含全部顶点
4)N-1条边都在图中
5)求最小生成树的算法主要是Prim算法和Kruskal算法
Prim算法
应用场景---修路问题
正确思路:尽可能的选择少的路线,并且每条路线最小,从而保证总里程数最小
Prim算法介绍:
1)Prim算法求最小生成树,也就是在包含n个顶点的连通图中,找出只有(n-1)条边包含所有n个顶点的连通子图,也就是所谓的极小连通子图
2)Prim算法如下:
(1)设G = (V,E)是连通网,T = (U,D)是最小生成树,V,U是顶点集合,E、D是边的集合
(2)若从顶点u开始构造最小生成树,则从集合V中取出顶点u放入集合U中,标记顶点v的visited[u] = 1
(3)若集合U中顶点ui与集合V-U中的顶点vj之间存在边,则寻找这些边中权值最小的边,但不能构成回路,将顶点vj加入集合U中,将边(ui,vj)加入集合D中,标记visited[vj] = 1
(4)重复步骤2),直到U与V相等,即所有顶点都被标记为访问过,此时D中有n-1条边
给个例题理解一下:
问题描述 2015年,全中国实现了户户通电。作为一名电力建设者,小明正在帮助一带一路上的国家通电。 这一次,小明要帮助 n 个村庄通电,其中 1 号村庄正好可以建立一个发电站,所发的电足够所有村庄使用。 现在,这 n 个村庄之间都没有电线相连,小明主要要做的是架设电线连接这些村庄,使得所有村庄都直接或间接的与发电站相通。 小明测量了所有村庄的位置(坐标)和高度,如果要连接两个村庄,小明需要花费两个村庄之间的坐标距离加上高度差的平方,形式化描述为坐标为 (x_1, y_1) 高度为 h_1 的村庄与坐标为 (x_2, y_2) 高度为 h_2 的村庄之间连接的费用为 sqrt((x_1-x_2)(x_1-x_2)+(y_1-y_2)(y_1-y_2))+(h_1-h_2)*(h_1-h_2)。 在上式中 sqrt 表示取括号内的平方根。请注意括号的位置,高度的计算方式与横纵坐标的计算方式不同。 由于经费有限,请帮助小明计算他至少要花费多少费用才能使这 n 个村庄都通电。 输入格式 输入的第一行包含一个整数 n ,表示村庄的数量。 接下来 n 行,每个三个整数 x, y, h,分别表示一个村庄的横、纵坐标和高度,其中第一个村庄可以建立发电站。 输出格式 输出一行,包含一个实数,四舍五入保留 2 位小数,表示答案。 样例输入 4 1 1 3 9 9 7 8 8 6 4 5 4 样例输出 17.41 评测用例规模与约定 对于 30% 的评测用例,1 <= n <= 10; 对于 60% 的评测用例,1 <= n <= 100; 对于所有评测用例,1 <= n <= 1000,0 <= x, y, h <= 10000。
例题:户户通电
import java.util.Scanner; public class Main { static class Node { int x; int y; int h; } public static void main(String[] args) { //输入 Node[] nodes = new Node[1002]; Scanner sc = new Scanner(System.in); int n = sc.nextInt(); for (int i = 1; i <= n; i++) { nodes[i]=new Node(); nodes[i].x = sc.nextInt(); nodes[i].y = sc.nextInt(); nodes[i].h = sc.nextInt(); } sc.close(); //初始化数组 double[][] map = new double[n + 2][n + 2]; double[] mins = new double[n + 2]; //这个最后是用来保存最小值的 double MAX = 0x7f7f7f7f; for (int i = 0; i <= n+1; i++) { for (int j = 0; j <=n+1; j++) { map[i][j]=MAX; } mins[i] = MAX; } //先找到每个值的最短路 for (int i = 1; i <= n-1; i++) { for (int j = i + 1; j <= n; j++) { double x = (nodes[i].x - nodes[j].x) * (nodes[i].x - nodes[j].x); double y = (nodes[i].y - nodes[j].y) * (nodes[i].y - nodes[j].y); double h = (nodes[i].h - nodes[j].h) * (nodes[i].h - nodes[j].h); double temp=Math.sqrt(x+y)+h; map[i][j]=Math.min(map[i][j],temp ); map[j][i]=map[i][j]; } } //然后图算法公式 boolean[] vis = new boolean[n+2]; mins[1]=0; for (int i = 1; i <n; i++) { int tempX=0; for (int j = 1; j <=n; j++) { if(!vis[j] &&(tempX==0|| mins[j]<mins[tempX])){ tempX=j; } } vis[tempX]=true; for (int j = 1; j <=n; j++) { if(!vis[j]){ mins[j]=Math.min(mins[j], map[tempX][j]); } } } double result=0.0; for (int i = 2; i <=n; i++) { result+=mins[i]; } System.out.println(result); } }
结果代码
Kruskal算法
应用场景---公交站问题
Kruskal算法介绍:
1)是用来求加权连通图的最小生成树算法
2)基本思想:按照权值从小到大的顺序选择n-1条边,并保证这n-1条边不构成回路
3)具体做法:首先 构造一个只含n个顶点的森林,然后依权值从小到大从连通网中选择边加入到森林中,并使森林中不产生回路,直至森林变成一棵树为止
Kruskal算法重点需要解决的两个问题:
问题一 对图的所有边按照权值大小进行排序
问题二 将边添加到最小生成树中时,怎么样判断是否形成了回路
问题一很好解决,采用排序算法进行排序即可
问题二,处理方式是:记录顶点在“最小生成树”中的终点,顶点的终点是“在最小生成树中与它连通的最大顶点”。然后每次需要将一条边添加到最小生成树时,判断该边的两个顶点的终点是否重合,重合的话则会构成回路。
关于终点的说明:
1) 就是将所有顶点按照从小到大的顺序排列(单纯指的就是顶点的大小)好之后,某个顶点的终点就是“与它连通的最大顶点”。
2) 判断回路的方式。我们加入的边的两个顶点不能都指向同一个终点,否则将构成回路。
下面的“边”类仅供参考。
//该类EData 的对象实例就表示一条边 class EData{ char start;//边的一个点 char end;//边的另外一个点 int weight;//边的权值 public EData(char start,char end,int weight){ this.start = start; this.end = end; this.weight = weight; } //重写 toString ,便于输出 public String toString(){ return "EData[<"+start+","+end+"> = "+weight+"]"; } }
“边”类代码
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一颗有n个顶点的生成树有且仅有n-1条边,如果生成树中再添加一条边,则必定成环。此算法可以称为“加边法”,初始最小生成树边数为0,每迭代一次就选择一条满足条件的最小代价边,加入到最小生成树的边集合里。