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最小生成树:带权连通图的生成树中 边的权值之和最小的那个生成树。
- 最小生成树不是唯一的。当图中的各边权值互不相等时,最小生成树是唯一的;
- 若无向连通图本身是一棵树时(边数比顶点数少1 ),则最小生成树就是它本身。
- 最小生成树的边数为顶点数减1
基本思想
(找距离最近的结点)
- 任选一个结点v1,然后选择离【当前选中结点集合】最近的一个结点v2;
- 再选择离【当前选中结点集合{v1,v2}】结点最近的一个结点;依次重复,直到点全部被选中。
- Prim算法的时间复杂度为不依赖于,因此它适用于求解边稠密图的最小生成树。
实现
伪代码
void Prim (G , T ) {
T = 空集 ; //初始化空树
U={w}; //添加任一顶点w
while( (V-U) != 空集 ) { //若树中不含全部顶点
设 ( u , v ) 是使u∈U 与 v∈(V-U),且权值最小的边;
T=TU{ (u,v) }; //边归入树
U=U U{v); //顶点归入树
}
}
实际问题求解
题目背景:Farmer John 被选为他们镇的镇长!他其中一个竞选承诺就是在镇上建立起互联网,并连接到所有的农场。当然,他需要你的帮助。
题目描述:FJ 已经给他的农场安排了一条高速的网络线路,他想把这条线路共享给其他农场。为了用最小的消费,他想铺设最短的光纤去连接所有的农场。
你将得到一份各农场之间连接费用的列表,你必须找出能连接所有农场并所用光纤最短的方案。每两个农场间的距离不会超过。
(采用基本Prim算法求解:Kruskal算法求解见专栏)
public class MST {
public int prim(int[][] w){
int n=w.length;
//最小生成树总权值
int result=0;
//加入的顶点集
boolean[] Vex=new boolean[n];
//当前已确定的顶点集到i的最短距离
int[] dis=new int[n];
//初始化
//任选v点开始点
int v=0;
Vex[0]=true;
for (int i = 0; i < n; i++) {
dis[i]=w[v][i];
}
//遍历n次,选n个顶点
for (int l = 0; l < n; l++) {
//选取当前顶点集到其它顶点的最短路径
int temp=-1;
for (int i = 0; i < n; i++) {
if ((!Vex[i])&&(temp==-1||(dis[i]>0&&dis[i]<dis[temp]))){
temp=i;
}
}
if (temp==-1) {
return -1;
}
//将找到的距离最近的顶点加入顶点集
Vex[temp] = true;
v = temp;
result += dis[temp];
//由于顶点集新加入一个顶点,要更新当前已确定的顶点集到i的最短距离
for (int i = 0; i < w.length; i++) {
if ((!Vex[i])&&w[v][i]>0&&w[v][i]<dis[i]){
dis[i]=w[v][i];
}
}
}
return result;
}
public static void main(String[] args) {
Scanner scan=new Scanner(System.in);
int n=scan.nextInt();
int[][] w=new int[n][n];
for (int i = 0; i < w.length; i++) {
for (int j = 0; j < w.length; j++) {
w[i][j]=scan.nextInt();
}
}
System.out.println(new MST().prim(w));
}
}