最小生成树Kruskal算法+并查集实现

本文介绍了Kruskal算法及其在解决最小生成树问题中的应用,详细解释了算法步骤,并通过一个具体实例展示了如何使用并查集优化算法效率。

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今天刚掌握Kruskal算法,写下随笔。

对于稀疏图来说,用Kruskal写最小生成树效率更好,加上并查集,可对其进行优化。

Kruskal算法的步骤:

1.对所有边进行从小到大的排序。

2.每次选一条边(最小的边),如果如果形成环,就不加入(u,v)中,否则加入。那么加入的(u,v)一定是最佳的。

并查集:
我们可以把每个连通分量看成一个集合,该集合包含了连通分量的所有点。而具体的连通方式无关紧要,好比集合中的元素没有先后顺序之分,只有属于不属于的区别。图的所有连通分量可以用若干个不相交集合来表示。

而并查集的精妙之处在于用数来表示集合。如果把x的父结点保存在p[x](如果没有父亲,p[x]=x),则不难写出结点x所在树的递归程序:

find(int x) {return p[x]==x?x:p[x]=find(p[x]);}

意思是,如果p[x]=x,说明x本身就是树根,因此返回x;否则返回x的父亲p[x]所在树的根结点。

既然每棵树表示的只是一个集合,因此树的形态是无关紧要的,并不需要在查找操作之后保持树的形态不变,只要顺便把遍历过的结点都改成树根的儿子,下次查找就会快很多了。如下图所示:

设第i条边的端点序号和权值分别保存在u[i],v[i],w[i]中,而排序后第i小的边保存在r[i]中。(间接排序是指排序的关键字是对象的代号,而不是对象本身。)

 

 

 

下边举一个例题 加深理解

省政府“畅通工程”的目标是使全省任何两个村庄间都可以实现公路交通(但不一定有直接的公路相连,只要能间接通过公路可达即可)。经过调查评估,得到的统计表中列出了有可能建设公路的若干条道路的成本。现请你编写程序,计算出全省畅通需要的最低成本。
 


Input
测试输入包含若干测试用例。每个测试用例的第1行给出评估的道路条数 N、村庄数目M ( < 100 );随后的 N 
行对应村庄间道路的成本,每行给出一对正整数,分别是两个村庄的编号,以及此两村庄间道路的成本(也是正整数)。为简单起见,村庄从1到M编号。当N为0时,全部输入结束,相应的结果不要输出。
 


Output
对每个测试用例,在1行里输出全省畅通需要的最低成本。若统计数据不足以保证畅通,则输出“?”。
 


Sample Input
3 3
1 2 1
1 3 2
2 3 4
1 3
2 3 2
0 100
 


Sample Output
3
?



#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>


using namespace std;


int Set[105];
struct node
{
    int x;
    int y;
    int d;
}s[5000];
int n, m;
int ans;
int coun;


bool cmp(node p1, node p2) {


   return p1.d < p2.d;
}


int Find(int x) {


    return x == Set[x] ? x : Set[x] = Find(Set[x]);
}
void Union(int i) {


    int a, b;
    a = Find(s[i].x);
    b = Find(s[i].y);
    if(a != b) {


        Set[a] = b;
        ans += s[i].d;
        coun--;
    }




}
int main()
{
    while(scanf("%d%d", &n, &m) != EOF && n)
    {
        for(int i = 0; i < n; i++) {


            scanf("%d%d%d", &s[i].x, &s[i].y, &s[i].d);
        }


        sort(s, s + n, cmp);
        coun = m;
        ans = 0;
        for(int i = 1; i <= m; i++)
        {
            Set[i] = i;
        }
        for(int i = 0; i < n; i++)
        {
            Union(i);
  if(ans = n - 1)
              break;
        }
        if(coun == 1)
        {
            printf("%d\n", ans);
        }
        else
        {
            printf("?\n");
        }
    }
    return 0;
}


部分转自:http://www.cnblogs.com/Veegin/archive/2011/04/29/2032423.html

### Kruskal算法最小生成树问题中的实现详解 Kruskal算法是一种用于求解连通无向图中最小生成树的经典算法。它基于贪心算法的思想,通过将图中的边按照权值从小到大排序,并使用并查集来避免生成环路,从而逐步构建出最小生成树。 #### 贪心算法的核心思想 贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优策略的算法设计方法。在Kruskal算法中,贪心策略体现在每次选取权值最小的边加入生成树时,确保该边不会导致环路的形成。这种局部最优的选择最终能够保证全局最优解的实现[^1]。 #### 并查集的作用 并查集(Union-Find Set)是一种用于处理动态连通性问题的数据结构。在Kruskal算法中,它被用来判断添加某条边是否会形成环路。具体来说,通过查找两个顶点是否属于同一个集合,可以快速判断它们之间是否存在路径。如果两个顶点已经连通,则说明加入这条边会导致环路;否则,可以安全地将这条边加入生成树,并将两个顶点所在的集合合并[^4]。 #### Kruskal算法实现步骤 以下是Kruskal算法的具体实现步骤: 1. **初始化**:将图中的所有顶点视为独立的集合,即每个顶点单独构成一棵树。 2. **排序**:将图中的所有边按照权值从小到大进行排序。 3. **遍历边**:依次检查每条边,判断其连接的两个顶点是否属于不同的集合: - 如果属于不同集合,则将这条边加入最小生成树,并合并这两个集合。 - 如果属于同一集合,则跳过这条边以避免形成环路。 4. **终止条件**:当最小生成树中包含 `n-1` 条边(`n` 为顶点数)时,算法结束。 #### 代码实现 以下是一个基于C语言的Kruskal算法实现示例: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef struct { int u, v, weight; } Edge; int findSet(int parent[], int x) { if (parent[x] != x) parent[x] = findSet(parent, parent[x]); return parent[x]; } void unionSet(int parent[], int rank[], int x, int y) { int xRoot = findSet(parent, x); int yRoot = findSet(parent, y); if (rank[xRoot] < rank[yRoot]) parent[xRoot] = yRoot; else if (rank[xRoot] > rank[yRoot]) parent[yRoot] = xRoot; else { parent[yRoot] = xRoot; rank[xRoot]++; } } int compare(const void* a, const void* b) { return ((Edge*)a)->weight - ((Edge*)b)->weight; } void kruskalMST(Edge edges[], int numEdges, int numVertices) { Edge result[numVertices - 1]; int e = 0, i = 0; qsort(edges, numEdges, sizeof(Edge), compare); int parent[numVertices], rank[numVertices]; for (int node = 0; node < numVertices; node++) { parent[node] = node; rank[node] = 0; } while (e < numVertices - 1 && i < numEdges) { Edge next_edge = edges[i++]; int x = findSet(parent, next_edge.u); int y = findSet(parent, next_edge.v); if (x != y) { result[e++] = next_edge; unionSet(parent, rank, x, y); } } printf("Minimum Spanning Tree Edges:\n"); for (int j = 0; j < e; j++) printf("%d - %d : %d\n", result[j].u, result[j].v, result[j].weight); } ``` #### 算法复杂度分析 - **时间复杂度**:Kruskal算法的主要开销在于对边的排序和并查集操作。假设图中有 `m` 条边和 `n` 个顶点,则排序的时间复杂度为 `O(m log m)`,而并查集的操作平均复杂度接近于常数 `O(α(n))`,其中 `α` 是阿克曼函数的反函数。因此,总体时间复杂度为 `O(m log m)`[^3]。 - **空间复杂度**:需要存储边的列表和并查集数据结构,空间复杂度为 `O(m + n)`。 ### 总结 Kruskal算法通过结合贪心策略和并查集数据结构,能够在连通无向图中高效地求解最小生成树问题。其核心在于通过排序选择权值最小的边,并利用并查集确保生成树的无环性[^2]。
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