Python实现最小生成树Boruvka算法

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本文介绍了如何使用Python实现Boruvka算法来构建无向图的最小生成树。通过建立Graph类表示图,利用字典存储节点和边权重,算法通过不断合并最小权值边连接的组,直至只剩一个组,完成最小生成树的构建。

Python实现最小生成树Boruvka算法

最小生成树是一张无向图的生成树,其所有边的权值之和最小。Boruvka算法是一种解决最小生成树问题的有效算法。在本文中,我们将使用Python来实现Boruvka算法的完整源代码。让我们开始吧!

首先,我们需要建立一个Graph类来表示我们的图。可以使用字典来实现这个类。字典的键将是节点,而值将是另一个字典,表示与该节点相邻的所有节点以及彼此之间的边权重。

class Graph:
    def __init__(self):
        self.graph = {}

    def add_edge(self, u, v, weight):
        if u not in self.graph:
            self.graph[u] = {}
        if v not in self.graph:
            self.graph[v] = {}

        self.graph[u][v] = weight
        self.graph[v][u] = weight

接下来,我们将实现Boruvka算法。该算法首先为每个节点设置一个不同的组。然后迭代直到只剩下一个组为止。在每次迭代中,我们从每个组中选择连接到另一个组的最小权值边,并将两个组合并为一个组。这样就会逐渐缩小组数,直到只剩一个组为止,即形成了一棵最小生成树。

class Boruvka:
    def __init__(self, graph):
        self.graph = graph

    def find(self, parent, i):
### Boruvka算法实现与应用 #### 算法概述 Boruvka算法是一种用于计算无向加权图中的最小生成树(MST)的经典方法。该算法由Otakar Borůvka在1926年首次提出,早于现代电子计算机的存在时期[^2]。 #### 时间复杂度分析 此算法的时间复杂度为\( O(E\log V)\),其中E代表边的数量而V表示顶点数量。这一效率水平使其成为处理大规模稀疏网络的有效工具之一,在某些情况下优于经典的Prim或Kruskal算法,尤其是在面对非常稠密的图形结构时[^1]。 #### 核心思想阐述 对于每一个连通分量而言,找到一条能够将其与其他任意一个不同连通分量相连且权重最低的边,并将这条边加入到正在构建当中的MST之中;重复上述过程直到整个图形成单一连通域为止。特别地,当只剩下最后两个独立存在的子集时,则可以直接选取它们之间代价最少的一条路径作为最终添加进去的部分[^3]。 #### Python代码示例 下面是一个简单的Python程序来展示如何利用Boruvka的方法寻找给定简单无向带权图上的最小生成树: ```python from collections import defaultdict, deque class Graph: def __init__(self, vertices): self.V = vertices # No. of vertices self.graph = [] # default dictionary to store graph # function to add an edge to graph def addEdge(self, u, v, w): self.graph.append([u, v, w]) # A utility function to find set of an element i (uses path compression technique) def find(self, parent, i): if parent[i] == i: return i return self.find(parent, parent[i]) # A function that does union of two sets of x and y (uses union by rank) def union(self, parent, rank, x, y): rootX = self.find(parent, x) rootY = self.find(parent, y) if rootX != rootY: if rank[rootX] < rank[rootY]: parent[rootX] = rootY elif rank[rootX] > rank[rootY]: parent[rootY] = rootX else : parent[rootY] = rootX rank[rootX] += 1 def boruvkaMST(graph): parent = [] rank = [] cheapest = [-1]*graph.V numTrees = graph.V MSTweight = 0 for node in range(graph.V): parent.append(node) rank.append(0) while numTrees > 1: for i in range(len(graph.graph)): u,v,w = graph.graph[i] set_u = graph.find(parent,u) set_v = graph.find(parent ,v) if set_u != set_v: if cheapest[set_u] == -1 or \ cheapest[set_u][2] > w : cheapest[set_u] = [u,v,w] if cheapest[set_v] == -1 or \ cheapest[set_v][2] > w : cheapest[set_v] = [u,v,w] for node in range(graph.V): if cheapest[node] != -1: u,v,w = cheapest[node] set_u = graph.find(parent, u) set_v = graph.find(parent ,v) if set_u != set_v : MSTweight += w graph.union(parent, rank,set_u, set_v) print ("Edge %d-%d with weight %d included in MST" %(u,v,w)) numTrees -= 1 cheapest =[-1]*graph.V print("Weight of MST is %d"%MSTweight) ```
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