最小生成树prim

本文介绍了一个使用Prim算法寻找图中最小生成树的具体实现。通过C语言编程,该算法能够处理任意带权无向图,并找到使得所有顶点相连且边权重之和最小的树形子图。
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#define MaxInt 0x3f3f3f3f
#define N 110
//创建map二维数组储存图表,low数组记录每2个点间最小权值,visited数组标记某点是否已访问
int map[N][N],low[N],visited[N];
int n;
 
int prim()
{
    int i,j,pos,min,result=0;
    memset(visited,0,sizeof(visited));
//从某点开始,分别标记和记录该点
    visited[1]=1;pos=1;
//第一次给low数组赋值
    for(i=1;i<=n;i++)
        if(i!=pos) low[i]=map[pos][i];
//再运行n-1次
    for(i=1;i<n;i++)
    {
//找出最小权值并记录位置
     min=MaxInt;
     for(j=1;j<=n;j++)
         if(visited[j]==0&&min>low[j])
         {
             min=low[j];pos=j;
         }
//最小权值累加
    result+=min;
//标记该点
    visited[pos]=1;
//更新权值
    for(j=1;j<=n;j++)
        if(visited[j]==0&&low[j]>map[pos][j])
            low[j]=map[pos][j];
    }
    return result;
}
 
int main()
{
    int i,v,j,ans;
    while(scanf("%d",&n)!=EOF)
    {
//所有权值初始化为最大
        memset(map,MaxInt,sizeof(map));
        for(i=1;i<=n;i++)
            for(j=1;j<=n;j++)
            {
                scanf("%d",&v);
                map[i][j]=map[i][j]=v;
            }
            ans=prim();
            printf("%d\n",ans);
    }
    return 0;
}

### 最小生成树 Prim 算法实现代码示例 Prim 算法是一种用于构造最小生成树的经典算法,其核心思想是从一个顶点出发逐步扩展,直到包含所有顶点为止。以下是基于邻接矩阵的 Prim 算法实现代码示例: ```python import sys # 定义无穷大 INF = sys.maxsize def prim(graph, start): """ 使用 Prim 算法构造最小生成树。 参数: graph -- 邻接矩阵表示的图 start -- 起始节点 返回: mst -- 最小生成树的边集合 total_weight -- 最小生成树的总权值 """ n = len(graph) # 图中节点数量 visited = [False] * n # 标记是否访问过 lowcost = [INF] * n # 记录从当前集合到其他节点的最小权值 adjvex = [None] * n # 记录最小权值对应的前驱节点 mst = [] # 存储最小生成树的边 total_weight = 0 # 最小生成树的总权值 # 初始化 lowcost[start] = 0 adjvex[start] = -1 for _ in range(n): # 找到未访问节点中 lowcost 最小的节点 min_cost = INF u = -1 for i in range(n): if not visited[i] and lowcost[i] < min_cost: min_cost = lowcost[i] u = i if u == -1: # 如果找不到满足条件的节点,退出循环 break # 将节点 u 加入最小生成树 visited[u] = True if adjvex[u] is not None: mst.append((adjvex[u], u, lowcost[u])) total_weight += lowcost[u] # 更新 lowcost 和 adjvex for v in range(n): if not visited[v] and graph[u][v] < lowcost[v]: lowcost[v] = graph[u][v] adjvex[v] = u return mst, total_weight # 示例图(邻接矩阵) graph = [ [0, 2, INF, 6, INF], [2, 0, 3, 8, 5], [INF, 3, 0, INF, 7], [6, 8, INF, 0, 9], [INF, 5, 7, 9, 0] ] # 调用 Prim 算法 mst, total_weight = prim(graph, 0) # 输出结果 print("最小生成树的边集:") for edge in mst: print(f"节点 {edge[0]} -> 节点 {edge[1]}, 权值 {edge[2]}") print(f"最小生成树的总权值:{total_weight}") ``` ### 说明 上述代码实现了 Prim 算法的核心逻辑,并通过邻接矩阵来表示图。算法从指定的起始节点开始,逐步扩展最小生成树,直到包含所有节点。最终输出最小生成树的边集合及其总权值[^4]。 --- ###
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