重新整理数据结构与算法(c#)——算法套路k克鲁斯算法[三十]
前言
这个和前面一节有关系,是这样子的,前面是用顶点作为参照条件,这个是用边作为参照条件。
正文
图解如下:
每次选择最小的边。
但是会遇到一个小问题,就是会构成回路。
比如说第四步中,最小边是CE,但是没有选择CE,因为CE会形成回路。
那么如何判断是否有回路呢?
判断两个点的终点,是否一致。
这个是怎么来的呢?为什么判断终点是否一致就可以判断有回路呢?
是这样子的,如何两个点可以共同到达任何一个点,那么他们之间一定是通的,这一点是肯定的,如果他们本来就是通的,再在他们之间加一条那么肯定回路的。
那么为什么选择终点呢?是这样子的,假如他们之间选来不相通,他们肯定在两条路上。
假设选了cd和ef这两条路。那么他们这两条路的终点分别是d(c->d)和f(e->f),他们的终点不同,那么他们没有在一条路上,所以把c->d的终点d的终点设置为e->另一条路的终点也就是f,连接后所有节点都有公共的终点,那么终点就可以作为判断依据,这样就不用去遍历了。
代码如下:
private static int INF = int.MaxValue; static void Main(string[] args) { char[] vertexs = { ‘A‘, ‘B‘, ‘C‘, ‘D‘, ‘E‘, ‘F‘, ‘G‘ }; //克鲁斯卡尔算法的邻接矩阵 int[,] matrix = { /*A*//*B*//*C*//*D*//*E*//*F*//*G*/ /*A*/ { 0, 12, INF, INF, INF, 16, 14}, /*B*/ { 12, 0, 10, INF, INF, 7, INF }, /*C*/ { INF, 10, 0, 3, 5, 6, INF}, /*D*/ { INF, INF, 3, 0, 4, INF, INF}, /*E*/ { INF, INF, 5, 4, 0, 2, 8}, /*F*/ { 16, 7, 6, INF, 2, 0, 9}, /*G*/ { 14, INF, INF, INF, 8, 9, 0}}; KruskaCase kruskaCase = new KruskaCase(vertexs,matrix); kruskaCase.kruskal(); Console.ReadKey(); } } public class KruskaCase { private int edgeNum;//边的个数 private char[] vertexs;//顶点数组 private int[,] matrix;//邻接矩阵 private static int INF = int.MaxValue; public KruskaCase(char[] vertexs, int[,] matrix) { int vlen = vertexs.Length; //初始化顶点,避免污染数据 this.vertexs = new char[vlen]; for (int i=0;i<vlen;i++) { this.vertexs[i] = vertexs[i]; } //初始化边, 避免污染数据 this.matrix = new int[vlen,vlen]; for (int i = 0; i < vlen; i++) { for (int j = 0; j < vlen; j++) { this.matrix[i,j] = matrix[i,j]; } } for (int i = 0; i < vlen; i++) { for (int j = i+1; j < vlen; j++) { if (matrix[i, j] != INF) { edgeNum++; } } } } public void kruskal() { //表示第几条边加入最后的结果 int index = 0; //记录每个顶点的终点 int[] ends = new int[edgeNum]; //最后边的个数肯定是节点数量-1 EData[] result = new EData[vertexs.Length-1]; EData[] edges = getEData(); sortEData(edges); for (int i=0;i<edgeNum;i++) { var start = getPosition(edges[i].start); var end = getPosition(edges[i].end); int startEndPoint = getEnd(ends,start); int endEndPoint = getEnd(ends, end); if (startEndPoint != endEndPoint) { ends[startEndPoint] = endEndPoint; result[index++] = edges[i]; } } Console.WriteLine("最小生成树为:"); for (int i=0;i<result.Length;i++) { Console.WriteLine(result[i]); } } private int getPosition(char ch) { for (int i = 0; i < vertexs.Length; i++) { if (vertexs[i] == ch) { return i; } } return -1; } private int getEnd(int[] ends, int i) { // i = 4 [0,0,0,0,5,0,0,0,0,0,0,0] while (ends[i] != 0) { i = ends[i]; } return i; } /// <summary> /// 对边数组进行排序 /// </summary> /// <param name="edges">需要排序的边数组</param> private void sortEData(EData[] edges) { for (int i = 0; i < edges.Length - 1; i++) { for (int j = 0; j < edges.Length - 1 - i; j++) { if (edges[j].weight > edges[j + 1].weight) {//交换 EData tmp = edges[j]; edges[j] = edges[j + 1]; edges[j + 1] = tmp; } } } }
结果:
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