Prim和Kruskal最小生成树

本文档详细讲解了如何使用Python实现Prim算法和Kruskal算法生成无向图的最小生成树,通过实例演示了矩阵输出过程,适合初学者理解这两个经典算法在实际问题中的应用。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目描述

给出一个矩阵,要求以矩阵方式单步输出最小生成树生成过程。要求先输出Prim生成过程(以点0作为起始点),再输出Kruskal,每个矩阵输出后换行。注意,题中矩阵表示无向图

输入

结点数
矩阵

输出

Prim:
矩阵输出
Kruskal:
矩阵输出

样例输入

3
0 1 3
1 0 2
3 2 0

样例输出

Prim:
0 0 0
0 0 0
0 0 0

0 1 0
1 0 0
0 0 0

0 1 0
1 0 2
0 2 0

Kruskal:
0 0 0
0 0 0
0 0 0

0 1 0
1 0 0
0 0 0

0 1 0
1 0 2
0 2 0

这个题目,博主实在不会(太拉跨了),我整理了一下这个博主的(感谢大佬)点击这里,还是稍有不同,希望能有大佬教教孩子,先谢过了

#include <iostream>
#include <queue>
#include <map>

using namespace std;

int num;
int** edge;


class DisjointSet
{
private:
	int* parent;
public:
	DisjointSet(int n = 100)
	{
		parent = new int[n];
		for (int i = 0; i < n; i++)
		{
			parent[i] = i;
		}
	}
	~DisjointSet()
	{
		delete[] parent;
	}
	int Find(int u)
	{
		return parent[u] == u ? u : Find(parent[u]);
	}
	void Merge(int v, int u)
	{
		parent[Find(v)] = Find(u);
	}
	bool Same(int x1, int x2)
	{
		return Find(x1) == Find(x2);
	}
};

struct Edge {
	int from;
	int to;
	int cost;
	Edge()
	{
		from = -1;
		to = -1;
		cost = 0;
	}
};

struct tmp
{
	bool operator()(const Edge a, const Edge b)const
	{
		//优先比较权重,若权重相同就规定按照起始边排序
		if (a.cost == b.cost)
			return a.from >= b.from;
		return a.cost >= b.cost;
	}
};

void Print(int arr[100][100]) {
	for (int i = 0; i < num; i++)
	{
		for (int j = 0; j < num; j++)
			cout << arr[i][j] << " ";
		cout << endl;
	}
	cout << endl;
}

void Prim()
{
	int arr[100][100] = { 0 };
	//创建最小堆同理
	priority_queue<Edge, vector<Edge>, tmp> minHeap;
	//创建布尔数组用于判断该点是否遍历
	bool* point = new bool[num];

	//初始化
	for (int i = 0; i < num; i++)
		point[i] = false;
	point[0] = true;

	int count = 1;
	int current = 0;
	Edge newedge;

	//输出空白的邻接矩阵,和算法无关纯属题目要求
	Print(arr);
	
	do
	{
		for (int i = 0; i < num; i++)//把某个结点的全部邻点放入最小堆中
		{
			if (edge[current][i] != 0)//确保这个点跟 “某个节点” 是相连接的
			{
				if (point[i] == false)//确报这个点没有走过
				{
					newedge.from = current;
					newedge.to = i;
					newedge.cost = edge[current][i];
					minHeap.push(newedge);
				}
			}
		}
		while (!minHeap.empty() && count < num)//从最小堆里提取元素
		{
			newedge = minHeap.top();//得到权重最小的边
			minHeap.pop();//出队
			if (point[newedge.to] == false)//确保这个节点没有使用过
			{
				arr[newedge.from][newedge.to] = newedge.cost;//对辅助数组进行更新
				arr[newedge.to][newedge.from] = newedge.cost;//
				current = newedge.to;//对结点进行更新,
				point[current] = true;
				count++;

				Print(arr);

				break;
			}
		}
	} while (count < num);
}


void Kruskal()
{
	int arr[100][100] = { 0 };
	Edge* e = new Edge[1000];
	//用以下操作来记录邻接矩阵中的每一条边,存放在e节点数组中
	int t = 0;
	for (int i = 1; i < num; i++) {
		for (int j = 0; j < i; j++) {
			if (edge[i][j] != 0)
			{
				e[t].from = j;
				e[t].to = i;
				e[t].cost = edge[i][j];
				t++;
			}
		}
	}

	DisjointSet dis(num);

	//创建最小堆,里面的cmp比较函数在上面板块中给出
	priority_queue<Edge, vector<Edge>, tmp> minHeap;
	for (int i = 0; i < t; i++)
		minHeap.push(e[i]);

	Print(arr);

	int count = 1;
	while (count < num)
	{
		//取最小权值边
		Edge minedge = minHeap.top();
		minHeap.pop();
		int a, b, c;
		a = minedge.from;
		b = minedge.to;
		c = minedge.cost;

		//判断边的两顶点是否在同一个并查集下
		if (!dis.Same(a, b))
		{
			//不是则合并,并连上线输出一次
			dis.Merge(a, b);
			arr[a][b] = c;
			arr[b][a] = c;
			count++;
			Print(arr);
		}
	}
}

int main() {
	cin >> num;
	edge = new int* [num];
	for (int i = 0; i < num; i++)
		edge[i] = new int[num];
	for (int i = 0; i < num; i++) {
		for (int j = 0; j < num; j++) {
			cin >> edge[i][j];
		}
	}	
	cout << "Prim:" << endl;
	Prim();
	cout << "Kruskal:" << endl;
	Kruskal();
}
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值