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最小生成树-Kruskal算法详解(含全部代码)

目录

适用条件

测试所用图

算法步骤

Kruskal算法代码

全部代码

实验结果

与Prim算法对比


适用条件

加权连通图(可以判定图是否连通)

测试所用图

最小生成树-Prim算法详解(含全部代码)

所用图相同,就是课本上的。

算法步骤

1.对边按权重排序为e1、e2、...

2.若已选择V-1条边,停止。否则,按边的权重排序选择下一条边。

3.判断选择的边的两点是否在同一连通分支。若不在同一分支,则选择该边。返回步骤2。

Kruskal算法代码

//最小生成树-Kruskal算法
void Kruskal(Graph G)
{
    //初始化
    sort(l.begin(), l.end(),cmp);
    int verSet[MaxVerNum];
    int mincost = 0;
    for (int i = 0; i < G.vexnum; i++)
        verSet[i] = i;
    cout << "最小生成树所有边:" << endl;
    //依次查看边
    int all = 0;
    for (int i = 0; i < G.arcnum; i++)
    {
        if (all == G.vexnum - 1)break;
        int v1 = verSet[l[i].from];
        int v2 = verSet[l[i].to];
        //该边连接两个连通分支
        if (v1 != v2)
        {
            cout << "(" << l[i].from << "," << l[i].to << ") ";
            mincost += l[i].weight;
            //合并连通分支
            for (int j = 0; j < G.vexnum; j++)
            {
                if (verSet[j] == v2)verSet[j] = v1;
            }
            all++;
        }
    }
    cout << "最小生成树权值之和:" <<mincost<<endl;
}

全部代码

/*
Project: 图-最小生成树-Kruskal算法
Date:    2019/11/10
Author:  Frank Yu
基本操作函数:
InitGraph(Graph &G)             初始化函数 参数:图G 作用:初始化图的顶点表,邻接矩阵等
InsertNode(Graph &G,VexType v) 插入点函数 参数:图G,顶点v 作用:在图G中插入顶点v,即改变顶点表
InsertEdge(Graph &G,VexType v,VexType w) 插入边函数 参数:图G,某边两端点v和w 作用:在图G两点v,w之间加入边,即改变邻接矩阵
Adjancent(Graph G,VexType v,VexType w) 判断是否存在边(v,w)函数 参数:图G,某边两端点v和w 作用:判断是否存在边(v,w)
BFS(Graph G, int start)      广度遍历函数 参数:图G,开始结点下标start 作用:宽度遍历
DFS(Graph G, int start)      深度遍历函数(递归形式)参数:图G,开始结点下标start 作用:深度遍历
Dijkstra(Graph G, int v)     最短路径 - Dijkstra算法 参数:图G、源点v
功能实现函数:
CreateGraph(Graph &G) 创建图功能实现函数 参数:图G  InsertNode 作用:创建图
BFSTraverse(Graph G)  广度遍历功能实现函数 参数:图G 作用:宽度遍历
DFSTraverse(Graph G)  深度遍历功能实现函数 参数:图G 作用:深度遍历
Shortest_Dijkstra(Graph &G) 调用最短路径-Dijkstra算法 参数:图G、源点v
Prim(Graph G) 最小生成树-Prim算法 参数:图G
Kruskal(Graph G) 最小生成树-Kruskal算法 参数:图G
*/
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<string>
#include<set>
#include<list>
#include<queue>
#include<vector>
#include<map>
#include<iterator>
#include<algorithm>
#include<iostream>
#define MaxVerNum 100 //顶点最大数目值
#define VexType char //顶点数据类型
#define EdgeType int //边数据类型,无向图时邻接矩阵对称,有权值时表示权值,没有时1连0不连
#define INF 0x3f3f3f3f//作为最大值
using namespace std;
//图的数据结构
typedef struct Graph
{
    VexType Vex[MaxVerNum];//顶点表
    EdgeType Edge[MaxVerNum][MaxVerNum];//边表
    int vexnum, arcnum;//顶点数、边数
}Graph;
//迪杰斯特拉算法全局变量
bool S[MaxVerNum]; //顶点集
int D[MaxVerNum];  //到各个顶点的最短路径
int Pr[MaxVerNum]; //记录前驱
//Prim算法所用数据结构
typedef struct closedge
{
    int adjvex;     //最小边在集合U(最小边在当前子树顶点集合中的那个顶点的下标)
    int lowcost;    //最小边上的权值
};
//Kruskal算法所用数据结构
typedef struct Edge
{
    int from;   //起点下标
    int to;     //终点下标
    int weight; //权值
};
vector<Edge> l;
//按权值比较
bool cmp(Edge e1, Edge e2)
{
    if (e1.weight<e2.weight)
    {
        return true;
    }
    return false;
}
//*********************************************基本操作函数*****************************************//
//初始化函数 参数:图G 作用:初始化图的顶点表,邻接矩阵等
void InitGraph(Graph &G)
{
    memset(G.Vex, '#', sizeof(G.Vex));//初始化顶点表
                                      //初始化边表
    for (int i = 0; i < MaxVerNum; i++)
        for (int j = 0; j < MaxVerNum; j++)
        {
            G.Edge[i][j] = INF;
            if (i == j)G.Edge[i][j] = 0;//在最小生成树时,考虑无环简单图,故自己到自己设置为0
        }

    G.arcnum = G.vexnum = 0;          //初始化顶点数、边数
}
//插入点函数 参数:图G,顶点v 作用:在图G中插入顶点v,即改变顶点表
bool InsertNode(Graph &G, VexType v)
{
    if (G.vexnum < MaxVerNum)
    {
        G.Vex[G.vexnum++] = v;
        return true;
    }
    return false;
}
//插入边函数 参数:图G,某边两端点v和w 作用:在图G两点v,w之间加入边,即改变邻接矩阵
bool InsertEdge(Graph &G, VexType v, VexType w, int weight)
{
    int p1, p2;//v,w两点下标
    p1 = p2 = -1;//初始化
    for (int i = 0; i<G.vexnum; i++)//寻找顶点下标
    {
        if (G.Vex[i] == v)p1 = i;
        if (G.Vex[i] == w)p2 = i;
    }
    if (-1 != p1&&-1 != p2)//两点均可在图中找到
    {
        G.Edge[p1][p2] = G.Edge[p2][p1] = weight;//无向图邻接矩阵对称
        G.arcnum++;
        //Kruskal算法增加代码
        Edge e;
        e.from = p1;
        e.to = p2;
        e.weight = weight;
        l.push_back(e);
        return true;
    }
    return false;
}
//判断是否存在边(v,w)函数 参数:图G,某边两端点v和w 作用:判断是否存在边(v,w) 
bool Adjancent(Graph G, VexType v, VexType w)
{
    int p1, p2;//v,w两点下标
    p1 = p2 = -1;//初始化
    for (int i = 0; i<G.vexnum; i++)//寻找顶点下标
    {
        if (G.Vex[i] == v)p1 = i;
        if (G.Vex[i] == w)p2 = i;
    }
    if (-1 != p1&&-1 != p2)//两点均可在图中找到
    {
        if (G.Edge[p1][p2] == 1)//存在边
        {
            return true;
        }
        return false;
    }
    return false;
}
bool visited[MaxVerNum];//访问标记数组,用于遍历时的标记
//广度遍历函数 参数:图G,开始结点下标start 作用:宽度遍历
void BFS(Graph G, int start)
{
    queue<int> Q;//辅助队列
    cout << G.Vex[start];//访问结点
    visited[start] = true;
    Q.push(start);//入队
    while (!Q.empty())//队列非空
    {
        int v = Q.front();//得到队头元素
        Q.pop();//出队
        for (int j = 0; j<G.vexnum; j++)//邻接点
        {
            if (G.Edge[v][j] <INF && !visited[j])//是邻接点且未访问
            {
                cout << "->";
                cout << G.Vex[j];//访问结点
                visited[j] = true;
                Q.push(j);//入队
            }
        }
    }//while
    cout << endl;
}
//深度遍历函数(递归形式)参数:图G,开始结点下标start 作用:深度遍历
void DFS(Graph G, int start)
{
    cout << G.Vex[start];//访问
    visited[start] = true;
    for (int j = 0; j < G.vexnum; j++)
    {
        if (G.Edge[start][j] < INF && !visited[j])//是邻接点且未访问
        {
            cout << "->";
            DFS(G, j);//递归深度遍历
        }
    }
}
//最短路径 - Dijkstra算法 参数:图G、源点v
void Dijkstra(Graph G, int v)
{
    //初始化
    int n = G.vexnum;//n为图的顶点个数
    for (int i = 0; i < n; i++)
    {
        S[i] = false;
        D[i] = G.Edge[v][i];
        if (D[i] < INF)Pr[i] = v; //v与i连接,v为前驱
        else Pr[i] = -1;
    }
    S[v] = true;
    D[v] = 0;
    //初始化结束,求最短路径,并加入S集
    for (int i = 1; i < n; i++)
    {
        int min = INF;
        int temp;
        for (int w = 0; w < n; w++)
            if (!S[w] && D[w] < min) //某点temp未加入s集,且为当前最短路径
            {
                temp = w;
                min = D[w];
            }
        S[temp] = true;
        //更新从源点出发至其余点的最短路径 通过temp
        for (int w = 0; w < n; w++)
            if (!S[w] && D[temp] + G.Edge[temp][w] < D[w])
            {
                D[w] = D[temp] + G.Edge[temp][w];
                Pr[w] = temp;
            }
    }
}
//输出最短路径
void Path(Graph G, int v)
{
    if (Pr[v] == -1)
        return;
    Path(G, Pr[v]);
    cout << G.Vex[Pr[v]] << "->";
}
//**********************************************功能实现函数*****************************************//
//打印图的顶点表
void PrintVex(Graph G)
{
    for (int i = 0; i < G.vexnum; i++)
    {
        cout << G.Vex[i] << " ";
    }
    cout << endl;
}
//打印图的边矩阵
void PrintEdge(Graph G)
{
    for (int i = 0; i < G.vexnum; i++)
    {
        for (int j = 0; j < G.vexnum; j++)
        {
            if (G.Edge[i][j] == INF)cout << "∞ ";
            else cout << G.Edge[i][j] << " ";
        }
        cout << endl;
    }
}
//创建图功能实现函数 参数:图G  InsertNode 作用:创建图
void CreateGraph(Graph &G)
{
    VexType v, w;
    int vn, an;//顶点数,边数
    cout << "请输入顶点数目:" << endl;
    cin >> vn;
    cout << "请输入边数目:" << endl;
    cin >> an;
    cout << "请输入所有顶点名称:" << endl;
    for (int i = 0; i<vn; i++)
    {
        cin >> v;
        if (InsertNode(G, v)) continue;//插入点
        else {
            cout << "输入错误!" << endl; break;
        }
    }
    cout << "请输入所有边(每行输入边连接的两个顶点及权值):" << endl;
    for (int j = 0; j<an; j++)
    {
        int weight;
        cin >> v >> w >> weight;
        if (InsertEdge(G, v, w, weight)) continue;//插入边
        else {
            cout << "输入错误!" << endl; break;
        }
    }
    PrintVex(G);
    PrintEdge(G);
}
//广度遍历功能实现函数 参数:图G 作用:宽度遍历
void BFSTraverse(Graph G)
{
    for (int i = 0; i<MaxVerNum; i++)//初始化访问标记数组
    {
        visited[i] = false;
    }
    for (int i = 0; i < G.vexnum; i++)//对每个连通分量进行遍历
    {
        if (!visited[i])BFS(G, i);
    }
}
//深度遍历功能实现函数 参数:图G 作用:深度遍历
void DFSTraverse(Graph G)
{
    for (int i = 0; i<MaxVerNum; i++)//初始化访问标记数组
    {
        visited[i] = false;
    }
    for (int i = 0; i < G.vexnum; i++)//对每个连通分量进行遍历
    {
        if (!visited[i])
        {
            DFS(G, i); cout << endl;
        }
    }
}
//调用最短路径-Dijkstra算法 参数:图G、源点v
void Shortest_Dijkstra(Graph &G)
{
    char vname;
    int v = -1;
    cout << "请输入源点名称:" << endl;
    cin >> vname;
    for (int i = 0; i < G.vexnum; i++)
        if (G.Vex[i] == vname)v = i;
    if (v == -1)
    {
        cout << "没有找到输入点!" << endl;
        return;
    }
    Dijkstra(G, v);
    cout << "目标点" << "\t" << "最短路径值" << "\t" << "最短路径" << endl;
    for (int i = 0; i < G.vexnum; i++)
    {
        if (i != v)
        {
            cout << "  " << G.Vex[i] << "\t" << "        " << D[i] << "\t";
            Path(G, i);
            cout << G.Vex[i] << endl;
        }
    }
}
//最小生成树-Prim算法 参数:图G
void Prim(Graph G)
{
    int v = 0;//初始节点
    closedge C[MaxVerNum];
    int mincost = 0; //记录最小生成树的各边权值之和
                     //初始化
    for (int i = 0; i < G.vexnum; i++)
    {
        C[i].adjvex = v;
        C[i].lowcost = G.Edge[v][i];
    }
    cout << "最小生成树的所有边:" << endl;
    //初始化完毕,开始G.vexnum-1次循环
    for (int i = 1; i < G.vexnum; i++)
    {
        int k;
        int min = INF;
        //求出与集合U权值最小的点 权值为0的代表在集合U中
        for (int j = 0; j<G.vexnum; j++)
        {
            if (C[j].lowcost != 0 && C[j].lowcost<min)
            {
                min = C[j].lowcost;
                k = j;
            }
        }
        //输出选择的边并累计权值
        cout << "(" << G.Vex[k] << "," << G.Vex[C[k].adjvex] << ") ";
        mincost += C[k].lowcost;
        //更新最小边
        for (int j = 0; j<G.vexnum; j++)
        {
            if (C[j].lowcost != 0 && G.Edge[k][j]<C[j].lowcost)
            {
                C[j].adjvex = k;
                C[j].lowcost = G.Edge[k][j];
            }
        }

    }
    cout << "最小生成树权值之和:" << mincost << endl;
}
//最小生成树-Kruskal算法
void Kruskal(Graph G)
{
    //初始化
    sort(l.begin(), l.end(),cmp);
    int verSet[MaxVerNum];
    int mincost = 0;
    for (int i = 0; i < G.vexnum; i++)
        verSet[i] = i;
    cout << "最小生成树所有边:" << endl;
    //依次查看边
    int all = 0;
    for (int i = 0; i < G.arcnum; i++)
    {
        if (all == G.vexnum - 1)break;
        int v1 = verSet[l[i].from];
        int v2 = verSet[l[i].to];
        //该边连接两个连通分支
        if (v1 != v2)
        {
            cout << "(" << l[i].from << "," << l[i].to << ") ";
            mincost += l[i].weight;
            //合并连通分支
            for (int j = 0; j < G.vexnum; j++)
            {
                if (verSet[j] == v2)verSet[j] = v1;
            }
            all++;
        }
    }
    cout << "最小生成树权值之和:" <<mincost<<endl;
}
//菜单
void menu()
{
    cout << "************1.创建图           2.广度遍历******************" << endl;
    cout << "************3.深度遍历         4.迪杰斯特拉****************" << endl;
    cout << "************5.最小生成树(Prim) 6.最小生成树(Kruskal)********" << endl;
    cout << "************7.退出                                  ********" << endl;
}
//主函数
int main()
{
    int choice = 0;
    Graph G;
    InitGraph(G);
    while (1)
    {
        menu();
        printf("请输入菜单序号:\n");
        scanf("%d", &choice);
        if (7 == choice) break;
        switch (choice)
        {
        case 1:CreateGraph(G); break;
        case 2:BFSTraverse(G); break;
        case 3:DFSTraverse(G); break;
        case 4:Shortest_Dijkstra(G); break;
        case 5:Prim(G); break;
        case 6:Kruskal(G); break;
        default:printf("输入错误!!!\n"); break;
        }
    }
    return 0;
}

实验结果

最小生成树-Kruskal算法详解(含全部代码)插图
实验结果截图

 

与Prim算法对比

对比项 思想 优化 适合 其他
Prim 扩展子树直至包含所有顶点 使用优先队列 稠密图  
Kruskal 维护生成森林直至合并为一棵树 使用并查集 稀疏图 可以判断图是否连通
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