各位看官们,大家好,上一回中咱们说的是最小生成树的例子,这一回咱们继续说最小生成树,不过咱们
说的是如何实现最小生成树。闲话休提,言归正转。让我们一起talk C栗子吧!
看官们,咱们在上一回中说了什么是最小生成树,我相信大家还记得,因此咱们就开门见山地说如何使用
克鲁斯卡尔(Kruskal)算法生成最小生成树。
克鲁斯卡尔算法的基本思路:在图的所有边中,找出权值最小的一条边,判断一下位于该边上的两个顶点
是否在同一棵树上,如果不在的话,就把它们放到同一棵树上。反复进行该操作,直到查找完图中所有的
边为止,这时候,刚才存放顶点的哪棵树就是最小生成树。
克鲁斯卡尔算法的实现步骤:
- 1.建立一个以边为中心的数组,数组中的每个元素包含边的起点和终点,以及边的权值;
- 2.依据边的权值大小,对数组中的元素从小到大进行排序;
- 3.取出数组中的第一个元素,也就是权值最小的边,判断一下位于该边上的两个顶点是否在同一棵树上;
- 4.如果不在同一棵树上的话,就把它们放到同一棵树上;
- 5.如果在同一棵树上的话,回到步骤3;
- 6.反复进行步骤3到5,直到数组中没有元素为止;
在判断两个顶点是否在一棵树的过程中,我巧妙地使用了一个数组,该数组的工作原理:a[x]=y;表示图
中编号为x的顶点和编号为y的顶点在同一棵树上。与此同时,我把结点的名称转化成了数字,目的是为了
方便地把结点当作数组下标。
看官们,正文中就不写代码了,详细的代码放到了我的资源中,大家可以点击这里下载使用。下面是程序
的运行结果。为了大家更加直观地看到结果,我提供了图和该图最小生成树的截图。大家可以通过对比的
方式查看程序运行结果和截图,这样可以更好地理解程序的原理。
程序的运行结果如下:
--- Show the Edge info of Graph---
[A-B]-[ 3]
[A-D]-[ 5]
[B-C]-[ 8]
[C-D]-[11]
[C-E]-[ 1]
[C-F]-[ 2]
[D-G]-[ 7]
[D-F]-[ 9]
[E-F]-[10]
[F-H]-[ 4]
[G-H]-[ 6]
--- Show the Minimum Spanning Tree of Graph---
[C-E]-[ 1]
[C-F]-[ 2]
[A-B]-[ 3]
[F-H]-[ 4]
[A-D]-[ 5]
[G-H]-[ 6]
[D-G]-[ 7]
程序中的图以及该图的最小生成树如下:
(图) (图的最小生成树)
各位看官,关于最小生成树的例子咱们就说到这里。欲知后面还有什么例子,且听下回分解。